파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
안녕하세요 여러분, 흥미로운 통찰력을 얻었습니다! 이 기사에서는 Pareto 분석을 살펴보고 상위 20% 고객을 식별하는 데 도움을 드릴 것입니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.
우리는 상위 20% 대 하위 80%를 구분하고 싶을 뿐만 아니라 상위 20%를 더 깊이 파고들어 왜 그들이 해당 범주에 속하는지 이해하고자 합니다.
아마도 우리가 식별할 수 있는 특이한 고객 행동이 있을 것입니다. 판매 또는 고객 수익 증대를 목표로 비즈니스의 다른 고객 세그먼트 간에 이를 복제하는 데 사용할 수 있습니다 .
이 자습서는 Pareto 규칙에 대해 LuckyTemplates 포럼에서 제기된 질문에서 가져왔습니다. 파레토 분석에 익숙하지 않다면 80/20 규칙의 다른 이름일 뿐입니다. 이 원칙은 회사 수익의 80%가 고객 또는 판매하는 제품의 20%에서 나온다는 것을 의미합니다 .
Pareto 규칙에 대해 자세히 알아보려면 이와 관련된 이전 자습서를 확인할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 상위 20% 고객의 매출이 얼마나 되는지 알아내고자 합니다 . 또한 그 20%에 속하는 고객 수를 강조하고 싶습니다. 또한 해당 데이터를 분류하고 아래에서 이 훌륭한 시각화에 도달하는 방법을 알려드리겠습니다.
그런 다음 동적 고객과 모든 상태에 따른 판매를 보여드리겠습니다.
목차
상위 20% 고객을 위한 공식 해결
이제 실제로 어떻게 작동하는지 볼 수 있도록 솔루션을 살펴보겠습니다. 다음은 상위 20% 고객 통찰력을 달성하는 공식입니다.
특정 기간에 구매한 고객만 찾고 있습니다. 우리는 매번 고객의 전체 하위 집합을 보고 있지 않다는 점에 유의하십시오 .
동적으로 시간대를 변경하고 특정 상태에서 해당 기간 동안 고객의 상위 20%를 파악할 수 있기를 원합니다. 따라서 다른 상황에 대한 다른 고객 집합을 찾으려면 보고서에서 상태를 선택해야 합니다.
고유한 것을 구현해야 하기 때문에 이 계산이 고유합니다. 먼저 고객 컨텍스트를 다루고 있습니다. 우리에게서 구매한 고객만 필요하므로 전체 매출을 살펴봐야 합니다. 문을 사용한 이유입니다 .
이제 실제 평가가 이루어지는 곳입니다. 공식의 이 특정 부분은 각 고객에 대한 컨텍스트를 제거합니다.
그런 다음 전체 고유 고객 수를 검색하여 0.20(20%)에 곱합니다. 특정 고객의 현재 순위가 0.20을 곱한 고유 고객 수보다 작으면 Total Sales 를 반환합니다 . 이것이 우리가 공식을 작동시킬 수 있는 유일한 방법입니다.
요약하면 기능은 고객 컨텍스트를 제거하고 총 매출 만을 기준으로 모든 항목의 순위를 매겨야 합니다. 그런 다음 고객이 총 순 고객 수에 제품 곱하기 0.20 을 더한 값보다 작으면 Total Sales 를 반환합니다 .
파레토 분석을 위한 고유 고객 계산
이제 고유 고객 에 대한 공식으로 빠르게 돌아가 보겠습니다 .
이 수식은 월별 컨텍스트에서 고유한 고객 수를 계산합니다. 또한 수식은 고객 이름 열 아래의 각 고객을 평가합니다 .
예를 들어 뉴저지의 NJ와 같이 주를 변경하려고 하면 고유 고객 수도 동적으로 변경되는 것을 볼 수 있습니다.
또 다른 유용한 정보는 이 보고서를 상위 30% 또는 상위 50% 고객으로 변경할 수 있다는 것입니다 . 이러한 모든 백분율 값에 대해 슬라이서를 사용하여 동적으로 만들 수도 있습니다. 배수에 필요한 숫자를 0.30 또는 0.50으로 변경하기만 하면 됩니다.
LuckyTemplates 분석에서 Pareto(80/20) 원칙 구현
고객이 Power BI 로 다음에 구매할 시기
예측 고급 DAX를 사용한 신규 고객 분석
결론
LuckyTemplates에서 파레토 분석을 수행하는 기능에는 완료할 수 있는 단순한 계산보다 더 고급 논리가 필요합니다.
앞서 언급한 통찰력을 얻을 수 있다면 영업 전략이나 마케팅 전략과 같이 이를 적용할 수 있는 많은 영역이 있습니다 . 이것이 이 튜토리얼의 전부입니다.
이 튜토리얼을 즐겁게 검토하시길 바랍니다.
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