LuckyTemplates에서 집단 분석을 구현하는 방법 - 고급 DAX 개념

이 블로그에서는 LuckyTemplates 코호트 분석을 소개합니다 . 에서 자세히 다룬 주제 중 하나였습니다 . 여기에서 집단 분석이 무엇이며 LuckyTemplates에서 어떻게 수행할 수 있는지 시연했습니다. 이 자습서에서는 LuckyTemplates 모델 내에서 설정하는 방법을 알아봅니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

코호트 분석에 대한 아이디어는 고객이 가지고 있는 특정 행동이나 속성을 기반으로 고객을 그룹화한다는 것입니다.

이 예에서는 처음 구매한 시기를 기준으로 고객을 그룹화한 다음 해당 고객의 유지율을 분석 할 것입니다 .

그래서 아이디어는 고객이 처음 구매하는 시기의 코호트를 만든 다음 시간을 통해 고객이 와서 다시 구매하는 데 걸리는 시간을 분석하는 것입니다. 그런 다음 모든 월의 코호트에 있는 모든 고객을 비교하고 유지 수준이 개선되는지 감소하는지 확인합니다.

이 데모에서는 보기 좋은 방법인 백분율이 있지만 절대 숫자도 있습니다.

목차

• 고객 구매 분류
• 코호트 분석을 위한 DAX 공식
• 시간 프레임 분류
• 결론

고객 구매 분류

코호트 자체를 생각하면 "고객의 그룹화"를 의미합니다. 그래서 여기에서는 고객이 언제 가입했는지 또는 처음 구매했을 때를 계산합니다. 이것이 우리가 Join Date 로 분류하는 것입니다 . 

Join Date 공식은 Sales 테이블의 Min Purchase Date입니다. 그래서 우리는 각각 다른 행에 있는 고객이 구매한 최소 또는 최저 날짜를 계산하고 있습니다.

그런 다음 구입한 월과 연도를 기준으로 특정 집단으로 분류했습니다 . 

예를 들어 여기에서 Jesse Evans는 2014년 3월 11일에 구매했으므로 Evans와 같은 고객은 2014년 3월 코호트에 속하게 됩니다.

코호트 분석을 위한 DAX 공식

여기서 사용하는 공식은 매우 간단합니다. 가입 날짜는 주문 날짜 (판매) 의 MIN 일 뿐입니다 .

코호트 월은 기본적으로 해당 가입 날짜의 월을 찾는 것입니다.

그런 다음 여기로 가져옵니다.

다양한 변수에 대한 코호트를 만들 수 있습니다 . 이것은 유지율의 실제 사례 중 하나일 뿐입니다.

시간 프레임 분류

분류해야 할 또 다른 사항은 기간 입니다 . 이들은 단지 일반적인(1, 2, 3 등) 것이지만, 이 모든 코호트(2014년 1월, 2014년 2월 등)를 비교하기 위해 몇 가지 일반적인 기간을 생성해야 합니다. 왜냐하면 이들은 모두 다른 시간대에 있기 때문입니다. 서로 다른 기간에 걸쳐 이러한 모든 코호트를 유사하게 비교해야 합니다.

이것이 우리가 이런 종류의 분석을 할 때 설정하는 방법입니다. 기간 1~12가 있으며 최소 일수와 최대 일수를 캡처합니다.

예를 들어 고객이 당사에서 구매한 후 처음 30일 이내에 다시 구매한 경우 해당 고객은 첫 번째 보존 기간(기간 1)으로 분류됩니다. 고객이 120일에서 150일 사이에 다시 구매한 경우 해당 고객은 기간 5에 속합니다.

이 고객이 나중에 초기 구매를 하더라도 모든 코호트에서 이것이 완료되고 있음을 알 수 있습니다. 그런 다음 복잡한 계산 조합을 활용하여 2014년 1월까지 거슬러 올라가 같은 방식으로 코호트를 비교합니다.

시간 기반 코호트 분석 – LuckyTemplates에서 데이터 모델을 설정하는 방법
LuckyTemplates에서 고객 분석:
데이터 모델을 사용하여 시간 경과에 따른 성능 검토 고객 세분화 기술 – LuckyTemplates 및 DAX

결론

Learning Summit에서 저는 이를 수행할 수 있는 공식을 정확히 생성할 수 있는 방법에 대해 훨씬 더 깊이 파고들었지만 이것이 좋은 소개가 될 것이라고 생각했습니다. 많은 사람들이 코호트 분석에 대해 들어본 적이 없을 것입니다.

이것은 상당히 고급 분석 기술이지만 집단 분석이 무엇인지에 대한 입문서를 제공하고 LuckyTemplates에서 이를 파악하는 방법을 보여주고 싶었습니다. 또한 모델에 통합할 수 있는 매우 역동적이고 효과적인 방법으로 이를 수행할 수 있습니다.

저는 이 분석이 Excel 및 일부 다른 고급 도구에서 수행되는 것을 보았지만 Power Bi에서 수행할 수 있으며 훨씬 더 효율적이고 효율적으로 만들 수 있습니다. 이 항목에 대한 추가 LuckyTemplates 리소스는 아래 링크를 확인하세요.

건배!

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