바스켓 분석 소개 – LuckyTemplates를 위한 모범 사례 팁

오늘은 바스켓 분석 기법 으로 할 수 있는 놀라운 일들을 소개하려고 합니다 . LuckyTemplates 내 바구니 분석을 사용하면 한 제품 그룹과 다른 제품 그룹의 고객 판매를 분석 할 수 있습니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

LuckyTemplates에는 이에 대한 많은 응용 프로그램이 있습니다. 하지만 이 자습서에서는 이러한 유형의 기술을 사용하는 모범 사례를 여러분과 공유하고 싶습니다.

이러한 유형의 분석을 실행함으로써 당사 또는 매장에서 구매하는 고객의 판매 동향 또는 구매 행동을 파악할 수 있습니다.

이러한 패턴을 알고 이해함으로써 영업 프로세스의 여러 측면을 더 잘 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 더 나은 재고 관리, 상향 판매 기회, 더 많은 타겟 마케팅 등이 있습니다.

이 장바구니 분석에서는 기본적으로 특정 제품 그룹을 구매한 고객을 보여주려고 합니다. 그런 다음 다른 제품 그룹도 구매했는지 확인하겠습니다.

이 결과는 한 그룹의 제품을 구매하고 다른 그룹은 구매하지 않은 고객에 대해 기능 분석을 실행하려는 경우 매우 유용합니다 . 그런 다음 효과적인 마케팅 및 광고로 후속 조치를 취할 수 있습니다.

목차

• 바구니 분석을 위한 LuckyTemplates 모델
• The Basket 고객 소개
• 바구니 고객의 총 수 식별
• LuckyTemplates의 바스켓 분석을 위한 추가 팁 및 기법
• 결론

바구니 분석을 위한 LuckyTemplates 모델

먼저 바구니 분석을 올바르게 수행하는 가장 중요한 방법을 찾을 수 있는 내 모델로 이동하겠습니다. 이러한 유형의 분석을 실행할 때 중요한 팁은 이러한 바스켓과 같은 선택 항목을 핵심 모델에 통합하는 것이 복잡한 방법이라는 것입니다. 

매우 간단한 내 핵심 모델을 살펴보십시오. 

내 데이터로 돌아가서 매우 간단한 Products 테이블을 복제했습니다. 방금 정확히 동일하지만 제목이 다른 두 개의 테이블을 만들었습니다. 하나는 초기 바구니 라고 합니다 .

두 번째는 선택 바구니 라고 합니다 .

이 바구니는 제가 지원 테이블이라고 부르는 것입니다. 내 모델을 보면 이 테이블은 다른 테이블과 관계가 없습니다.

이 테이블의 계산을 핵심 모델에 통합하려고 합니다. 그러나 그것은 관계를 통해서가 아니라 공식을 통해서 이루어져야 합니다. 개인적으로 이렇게 하면 관계를 지나치게 복잡하게 만드는 것보다 모든 것이 훨씬 쉽고 깔끔해집니다.

그것은 바구니 분석을 위한 나의 모범 사례 팁 중 하나입니다. 이러한 바스켓을 별도로 생성하여 코어 모델 측면의 지원 테이블로 사용합니다 . 이제 내가 만들고 표에 통합한 수식이나 계산을 살펴보겠습니다.

The Basket 고객 소개

보시다시피 테이블에서 바구니 이름을 다르게 지정했습니다. 이제 초기 바구니 제품 및 선택 제품 입니다 . 그런 다음 슬라이서 안에 제품을 넣을 때 여기에서 제품을 다중 선택할 수 있습니다.

그런 다음 아래 공식을 사용하여 고유 고객 에 대한 몇 가지 계산을 실행했습니다 .

기본적으로 각 Customer의 이름으로 Sales 의 기능을 실행합니다 .

바구니 고객 열은 약간 까다로워지기 시작하는 곳입니다. 이것은 내가 Initial Basket 슬라이서 에서 선택한 특정 제품 그룹을 구매한 고객 수를 계산합니다 .

이 테이블은 모든 트랜잭션이 있는 판매 테이블과 아무런 관계가 없으므로 아래 수식을 사용해야 합니다.

고유 고객을 계산하면서 기능을 사용하여 내부에 다른 관계나 컨텍스트를 적용하고 있습니다. 이를 통해 초기 장바구니와 초기 장바구니 지수 및 해당 판매의 제품 설명 지수 사이에 가상 관계를 생성할 수 있습니다 .

또한 Selection Customers 열의 경우 동일한 작업을 수행하고 정확히 동일한 패턴을 사용해야 합니다. 하지만 이번에는 내 선택에 따라 제품의 다른 하위 집합을 평가하고 있습니다.  

바구니 고객의 총 수 식별

이제 가장 필수적인 바스켓 분석에 들어가고 있는데 여기에서 두 바스켓을 실제로 비교하기 위해 더 고급 논리가 필요합니다. 

첫 번째 바구니 세트에서 구매한 모든 고객을 두 번째 바구니 세트에서 구매한 모든 고객과 비교하고 싶습니다. 이것이 바로 Total Basket Customers 에 대한 열을 추가한 이유입니다 .

이것이 아래의 매우 고급 공식을 사용하여 여기에서 수행할 수 있는 방법입니다.

여기서 고려해야 할 가장 중요한 점은 TREATAS 함수가 이전 계산과 정확히 동일하다는 것입니다. 함수 를 사용하여 가상 테이블을 생성합니다 .

따라서 수식은 초기 바구니 제품 및 선택 제품 에서 만든 제품 선택을 기반으로 고객을 위한 테이블을 가져올 것입니다 .

함수를 사용하여 어떤 고객이 초기 바구니에 속하고 선택된 바구니에도 포함되는지 평가했습니다. 

마지막으로 함수는 두 바구니에 있는 총 고객 수를 반환하여 작업을 완료합니다.

LuckyTemplates의 바스켓 분석을 위한 추가 팁 및 기법

이 바스켓 분석 기술의 장점은 다른 컨텍스트를 가져오고 싶을 때 공식을 실제로 재사용할 수 있다는 것입니다.

예를 들어 여기에 국가 에 대한 컨텍스트를 포함하고 싶습니다 . 다른 시각화를 위해 이것을 테이블로 가져와 새 시각화 내부에 Total Basket Customers 수식을 추가하기만 하면 됩니다 .

이제 이 모든 국가의 총 장바구니 고객 수를 표시할 수 있습니다. 이는 소매점에 매우 적합하며 보다 구체적인 지역이나 고객 집합으로 좁힐 수 있습니다 .

보시다시피 바구니 분석을 향상시키는 방법은 매우 많습니다. 이 튜토리얼은 바스켓 분석의 놀라운 힘에 대한 소개일 뿐입니다.

바스켓 분석 예 - LuckyTemplates 고급 분석
LuckyTemplates에서 DAX를 사용하여 고객 추세
분석 이동 평균을 사용하여 LuckyTemplates에서 추세 표시

결론

이 특정 분석이 자신의 모델에서 찾고 있거나 필요로 하는 것이라면 확실히 자세히 알아볼 가치가 있습니다.

이를 통해 자원이나 자금을 비즈니스에 가장 적합한 영역으로 재분배할 수 있는 많은 높은 수준의 통찰력을 얻을 수 있습니다.

LuckyTemplates의 향후 비디오에서 바구니 분석에 대한 보다 심층적인 세션을 확인하십시오. 고급 분석 예제를 보려면 LuckyTemplates Online – 에서 이 모듈을 확인할 수 있습니다 .

이것으로 행운을 빕니다!

***** LuckyTemplates 학습? *****