신규 및 기존 고객 – LuckyTemplates의 고급 분석

온라인 소매업체이거나 빈번한 판매 작업을 수행하는 경우 신규 고객인지 기존 고객인지와 같이 고객 기반을 이해하는 것은 LuckyTemplates의 고급 분석을 사용하여 달성할 수 있는 매우 높은 품질의 통찰력입니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

대부분의 판매가 회사에 처음 온 사람들에게 기인하는지 또는 고객에게 일관된 가치를 추가하고 더 많은 것을 위해 다시 방문하는지 평가해야 하기 때문에 이러한 유형의 분석을 자세히 살펴보고 싶을 것입니다. .

LuckyTemplates에서 이를 구현하는 것은 그리 쉬운 일이 아닙니다. DAX 공식은 머리를 숙이는 데 언젠가는 시간이 걸릴 수 있지만 분석적 관점에서 볼 때 매우 강력합니다. 수행 중인 작업을 알고 나면 효과적으로 도출하고 구현할 수 있는 통찰력은 매우 놀랍습니다.

이 블로그 게시물에서는 고객이 신규 고객인지 계산해야 하는 공식과 그로부터 얼마나 많은 사람들이 이미 고객이거나 이전에 구매한 적이 있는지 계산하는 방법을 살펴보겠습니다. 액자.

목차

• 신규 고객의 매출 계산
• 날짜 테이블 만들기
• 신규 고객 판매
• 논리를 풀다
• 기존 고객 판매
• 데이터 시각화
• 결론

신규 고객의 매출 계산

이 게시물에서는 신규 고객으로부터 발생한 판매를 계산하는 방법을 보여주고자 합니다. 특히 소매 회사이고 온라인에서 많은 물건을 판매하는 경우 이 기술을 활용할 수 있는 시나리오가 많이 있습니다. 판매를 분석하고 그 중 신규 고객이 얼마나 많은지 알아보고 싶을 수 있습니다. 또한 임의의 기간을 동적으로 선택한 다음 총 판매액 중 실제로 신규 고객에게 판매한 금액을 분석할 수 있습니다.

이 기술은 제품과도 관련이 있을 수 있습니다. 새 제품을 발송했고 기존 고객 중 몇 명이 제품을 구매했는지와 새 고객이 있는지 확인하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

LuckyTemplates에서 고급 분석을 사용하여 이를 만드는 방법을 살펴보겠지만 먼저 최종 시각화를 살펴보겠습니다. 맨 위에 날짜별 총 매출이 있고 그 옆에 연도 슬라이서가 있어 신규 고객의 매출을 동적으로 볼 수 있습니다. 중간 차트는 매일 새로운 고객을 제공하고 하단 차트는 월 및 연도를 보여줍니다.

날짜 테이블 만들기

데이터 모델 위에 DAX를 사용하여 이를 생성하는 방법에 대한 기술을 보여드리겠습니다. Dates and Total Sales 열이 있는 테이블을 설정하여 매일 총 매출을 볼 수 있습니다. 두 번째 단계는 연도 슬라이서를 가져와 연도 사이를 이동할 수 있도록 하는 것입니다.

신규 고객 판매

이제 총 매출 중 신규 고객이 얼마인지 나타내는 DAX 수식을 작성해야 합니다. 새 측정값을 만들고 New Customer Sales라고 이름을 지정하겠습니다. 이 공식이 당장 이해가 되지 않더라도 걱정하지 마십시오. 먼저 시도해 보고 시간이 지나면 이해하게 될 것입니다. 이 수식은 약간 복잡하므로 이해하기 쉽게 변수를 사용하겠습니다.

Customers라는 변수를 만든 다음 이 변수 ​​안에 내 고객 ID 테이블을 넣겠습니다.

그런 다음 새 행으로 이동하여 변수를 사용할 때 사용해야 하는 구문인 RETURN 을 입력합니다. 논리를 확장하여 CALCULATE 함수를 사용하여 Total Sales를 계산합니다. 우리는 여전히 Total Sales를 계산하고 있지만 이번에는 다른 컨텍스트를 사용하고 있습니다 . 상당히 복잡한 논리이지만 이 논리를 이해할 수 있다면 DAX가 이 계산을 위해 실제로 수행하는 작업을 이해할 수 있는 좋은 상태에 있는 것입니다.

우리는 다른 줄로 이동하고 FILTER 기능을 사용하고 있습니다 . 이 필터 내에서 Customers를 내 변수로 지정하여 각 고객에 대해 평가를 수행하고 해당 고객이 이전에 구매한 적이 있는지 평가해야 한다고 말할 것입니다.

수식 작성을 마치면 측정값을 테이블로 드래그하여 실제로 계산되는 내용을 확인합니다. 여기에서 많은 내부 계산 또는 메모리 내 계산이 진행되기 때문에 시간이 오래 걸릴 것입니다. 이제 이것을 약간 재정렬하고 테이블을 달러로 포맷하면 다음과 같습니다.

이제 Total Sales 및 New Customer Sales가 있음을 알 수 있습니다. 또한 연도 슬라이서에서 임의의 시간 프레임 선택 항목을 클릭하면 새 고객 판매 열이 함께 변경되는 것을 볼 수 있습니다.

여기서 가장 먼저 작업한 것은 고객 ID 테이블인 고객 변수였습니다.

논리를 풀다

공식의 두 번째 부분을 생각해내려면 초기 컨텍스트를 인식해야 합니다. 각 특정 행에 대해 Customers 변수가 특정 날짜에 구매한 모든 고객을 찾습니다. 이러한 각 고객에 대해 Dates 테이블을 반복하여 해당 고객이 존재하고 이전에 구매했는지 확인합니다.

만약 그들이 매수했다면, 그것은 0보다 커질 것이고 그것은 기본적으로 상쇄될 것입니다. 그러나 구매하지 않은 경우 이 논리는 TRUE를 반환하고 해당 고객은 컨텍스트에 남게 됩니다.

해당 날짜에 무언가를 구매한 각 고객은 현재 컨텍스트에서 이전 날짜에 구매했는지 평가됩니다. 이것이 바로 이 논리가 여기서 하는 일입니다.

기존 고객 판매

이것이 우리가 신규 고객의 판매를 반환하는 데 사용하는 공식입니다. 이보다 더 나아가 기존 고객의 판매를 어떻게 해결할 수 있을지 생각해 볼 수도 있습니다. 기본적으로 총 매출에서 신규 고객 매출을 차감하기만 하면 되므로 여기에서 쉽게 분기할 수 있습니다.

그런 다음 Old Customer Sales를 테이블로 드래그합니다.

데이터 시각화

마지막 단계는 이 테이블을 시각화로 전환하여 신규 고객과 기존 고객의 시간 분포를 제공하는 것입니다.

이를 동적으로 유지할 수 있으므로 실제로 데이터 모델을 활용 하고 새로운 고객이 누구인지, 누가 돌아와서 더 많이 구매했는지 확인할 수 있습니다. 이것을 다양한 방법으로 어떻게 적용할 수 있는지 금방 알게 될 것입니다.

결론

이 기술은 매우 실용적이며 실행할 수 있는 마케팅 판촉 활동, 구매하는 사람 수, 기존 고객과 신규 고객의 판매 수를 기반으로 언제든지 분석할 수 있습니다 . 판촉이 전체 판매에 미치는 장기적인 영향이었습니다.

보시다시피, 이것은 정말 높은 품질의 물건입니다. LuckyTemplates에서 고급 분석을 사용하는 것은 정말 놀라운 일입니다. 이것을 잘 배우고 배우면 LuckyTemplates에서 정말 매력적인 보고서를 개발할 수 있는 좋은 위치에 있게 될 것입니다.