고급 DAX를 사용한 LuckyTemplates 고객 속성 분석

오늘은 고급화 하겠습니다. LuckyTemplates의 신규 고객 및 이탈 고객 분석과 같은 고객 이탈에 대해 자세히 살펴보겠습니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이에 대한 또 다른 용어는 이탈 분석 입니다. 왜냐하면 우리는 고객이 어떻게 이탈하는지, 얼마나 많은 고객이 우리 제품에 합류하여 제품을 구매하는지, 얼마나 많은 고객이 돌아와서 더 구매하는지, 얼마나 많은 고객을 잃고 있는지, 등등.

이러한 유형의 상당히 고급 분석을 통해 달성할 수 있는 훌륭한 인사이트가 너무 많기 때문에 DAX 언어 및 DAX 수식을 자세히 알아보는 데 약간의 시간을 할애하고 싶었습니다 .

이 고객 분석 예에서는 고객 이탈을 살펴보고 특정 시간 프레임 후에 얼마나 많은 고객이 손실되는지 살펴보기 시작합니다. 나는 또한 신규 고객과 재방문 고객에 대해 알아봅니다.

고객 이탈을 분석하는 것은 특히 온라인 소매업체나 슈퍼마켓 체인과 같이 자주 판매하는 비즈니스인 경우 조직에 대한 분석의 매우 중요한 부분입니다 .

예를 들어 고객을 참여시키려면 고객을 더 많이 판매하고 경쟁사에 빼앗기지 않기를 원할 것입니다.

새로운 고객을 찾는 것보다 기존 고객에게 판매하는 것이 훨씬 쉽습니다.

기존 고객은 항상 새로운 고객을 찾아야 하는 것과는 대조적으로 그들에게 마케팅을 계속하는 것이 훨씬 더 수익성이 높기 때문에 대부분의 비즈니스에 매우 중요합니다.

목차

• 잃어버린 고객 찾기
• 신규 고객 격리
• 재방문 고객 파악
• 결론

잃어버린 고객 찾기

이 첫 번째 시각화에는 초과 근무 잃어버린 고객으로 간주할 수 있는 항목이 있습니다 .

약 90일까지의 이 시점은 관련성이 없습니다. 왜냐하면 우리가 처음 일에 있을 때 우리는 실제로 모든 사람을 현재 "잃어버린" 것으로 간주하고 있기 때문입니다.

이제 함수를 살펴보고 여기서 수행하는 작업을 살펴보겠습니다.

이 공식에서는 지난 90일 동안 구매하지 않은 고객 또는 가변 이탈 날짜가 무엇이든 계산합니다.

이 CustomersList 변수를 통해 모든 단일 고객에 대해 가상 테이블을 생성하고 있습니다 .

우리는 하루 동안 모든 고객을 필터링합니다. 그리고 우리가 ALL 과 함께 하고 있는 것은 우리가 실제로 매일 모든 단일 고객을 보고 있다는 것입니다.

그런 다음 모든 단일 고객에 대해 지난 90일 동안 구매했는지 평가하고 있습니다. 그렇지 않은 경우 0으로 평가 하고 해당 고객을 계산합니다.

신규 고객 격리

이제 신규 고객을 살펴보고 무엇을 평가하는지 살펴보겠습니다.

이 표에서 우리는 사업을 막 시작했기 때문에 1월부터 7월까지 더 이른 날짜에 더 많이 있음을 알 수 있습니다. 사람들은 일반적으로 새롭습니다.

그런 다음 분명히, 우리는 거기에 재방문 고객이 있기 때문에 끝으로 갈수록 평평해집니다.

그 기능은 유사한 논리를 수행합니다. 우리는 오늘 이전에 얼마나 많은 고객이 판매를 했는지 계산하고 있습니다.

그리고 아무것도 구매하지 않은 경우 0으로 평가될 경우 신규 고객으로 평가됩니다.

재방문 고객 파악

재방문 고객은 분실로 평가된 고객입니다.

즉, 그들은 90일 동안 아무것도 사지 않았습니다. 시간이 지남에 따라 얼마나 많은 사람들이 실제로 돌아오는지 계산할 것입니다.

프로모션을 진행하거나 마케팅을 하고 있고, 마케팅 활동을 통해 잃어버린 고객 중 얼마나 많은 고객을 되찾았는지 알고 싶다면 이것은 놀라운 통찰력이 될 것입니다.

재방문 고객 공식에서는 특정 날짜에 실제로 구매한 고객만 평가합니다.

그래서 여기에서 각 고객에 대해 몇 가지 논리를 실행하여 지난 90일 동안 판매를 했는지 평가합니다.

지난 90일 동안 구매하지 않은 경우 반품으로 간주됩니다. 그런 다음 true로 평가하고 특정 날짜에 해당 고객을 계산합니다.

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결론

LuckyTemplates 고객 분석 에 대한 이 자습서는 DAX 계산에서 매우 고급입니다. 이것은 LuckyTemplates로 가질 수 있는 분석 능력을 보여줍니다.

과거에는 이러한 종류의 정보를 생성하는 데 많은 비용이 들었습니다. 그러나 이제 DAX 언어를 활용하는 깨끗하고 효과적인 수식을 통해 이러한 놀라운 통찰력을 얻을 수 있습니다.

실제로 데이터 모델과 일치한다는 점을 기억하십시오. 거기에 모든 것이 통합되어 있습니다.

실제로 여기에 몇 가지 필터를 배치할 수 있습니다. 예를 들어, 플로리다 또는 상위 3개 주와 같이 단 하나의 주에 들어가고자 하면 모두 동적으로 평가됩니다.

나는 비디오에서 많은 기술에 뛰어 들었다. 일부는 매우 고급이지만 확실히 이러한 것들에 노출되기를 원합니다.

LuckyTemplates로 기회와 잠재력을 볼 수 있다면 자신의 데이터 세트에 대한 분석을 실행할 수 있는 가능성으로 마음이 기하급수적으로 확장될 수 있습니다.

참고로 과정 에서 생각할 수 있는 모든 가장 고급 LuckyTemplates 기술을 다룹니다 . 가능할 때 확인하십시오.

이 기술을 사용하여 최선을 다하고 행운을 빕니다.