LuckyTemplates의 고객 분석 시간 경과에 따른 성능 검토

고객 분석은 특히 고객이 많은 경우 모든 비즈니스에서 수행해야 하는 중요한 작업입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이 특정 자습서에서는 시간이 지남에 따라 매력적인 고객 분석을 만드는 방법을 살펴봅니다 .

저는 서로 다른 기간 사이에 고객의 구매 행동을 보고 이를 시각화 하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 방식으로 정보를 강조 표시합니다.

LuckyTemplates의 보고서 페이지에 필터와 슬라이서를 쉽게 배치할 수 있기 때문에 진정으로 매력적인 시각화를 만들고 고객이 수행하는 작업을 볼 수 있습니다.

고객 그룹과 성능 그룹을 동적으로 클릭할 수도 있습니다.

보고서 페이지 내에서 이를 매우 원활하게 설정하고 핵심 정보를 강조 표시할 수 있는 방법에 대해 조금 이야기하겠습니다. 이는 고객과 함께 수행하는 작업에 실제로 영향을 미칩니다.

이러한 조치는 고객에게 더 많은 자원을 투입하고, 마케팅이나 광고에 더 많은 돈을 투자하는 등 많은 것들을 개선할 수 있습니다.

목차

• 고객 그룹화
• 고객에게 더 깊이 파고들기
• 결론

고객 그룹화

고객이 많으면 차트가 매우 바쁠 수 있으며 시간이 지남에 따라 고객 행동의 변화를 확인하기가 매우 어려울 수 있습니다. 효과적인 방법으로 통찰력을 보여줄 수 없습니다.

그러나 이것을 설정하는 방법에 대한 더 넓은 관점에서 생각하십시오. 제가 보여드리겠습니다.

현재 모델에 대해 생각하고 해당 모델을 기반으로 구축하여 인사이트를 보여줄 수 있는 방법만 생각하면 됩니다.

이 예에서는 시간 선택 항목이 있고 총 이익별 총 매출을 표시하려고 합니다. 그러나 제가 또한 보여주고 싶은 것은 이것이 고객별로 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지입니다.

이 차트가 얼마나 바쁜지 보시죠?

많은 고객이 있고 고객의 변화를 실제로 볼 수 없습니다. 성능 관점에서 시간을 통해 이동하는 방법을 볼 수 없습니다.

그래서 우리는 그것을 분해하고 세분화해야 합니다. 우리는 이러한 고객을 그룹화해야 합니다. 그러면 매우 틈새 고객 그룹으로 드릴 수 있고 아마도 더 드릴 수 있습니다.

여기에서 고객 목록을 설정했으며 실제로는 상당히 긴 것을 볼 수 있습니다.

그러나 여기로 내려가 모든 고객을 선택하고 싶지는 않습니다. 그렇게 하면 선택한 항목을 실제로 볼 수 없습니다.

그래서 저는 이러한 고객 그룹을 만들고 이 특정 그룹에서 고객의 순위를 매기는 계산 열을 만들었습니다.

내가 그곳에서 무엇을 했는지 보여드리겠습니다. 여기에 내 데이터 모델이 있고 고객 테이블에 초점을 맞출 것입니다.

내 고객 테이블에서 여기 있는 고객 판매 순위를 기준으로 그룹화한 것을 볼 수 있습니다.

이 모든 것이 실제로 Total Sales에서 순위를 매기는 것입니다.

이것은 처음부터의 총 판매액이므로 여기에는 시간 필터가 없습니다. 즉, 시간이 지남에 따라 모든 고객의 순위를 매기는 것입니다.

그것은 우리가 고객의 특정 측면이나 특정 고객 그룹을 파고들 수 있는 또 다른 차원을 해체하거나 생성할 수 있는 방법일 뿐입니다.

그런 다음 판매 표 또는 예산 책정 등에 대해 결국 수행하게 될 모든 계산 으로 이어집니다.

따라서 여기에서 모든 고객을 보는 대신 순위 1-10으로 이동하면 차트에서 빠르게 분해되는 것을 볼 수 있습니다.

이제 우리는 실제로 고객을 보거나 드릴 수 있습니다.

고객에게 더 깊이 파고들기

예를 들어, 이익 대 판매에 대해 시간이 지남에 따라 고객 성과가 어떻게 변하는지 분석하려고 합니다. 여기에 쿼터 3도 입력할 수 있습니다.

이를 통해 이러한 고객을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다.

예를 들어 State Ltd를 모니터링하려고 합니다. 이를 선택하고 여기에 다른 분기를 추가할 수 있습니다. 우리는 여기에서 꽤 괜찮은 통찰력을 보고 찾을 수 있습니다.

2분기에 이 특정 고객이 여기에서 시작했습니다. 그리고 어떤 이유에서인지 2017년 3분기에 다시 하락했습니다. 그러나 4/4 분기에 훨씬 더 높아졌습니다.

우리는 시각화와 인사이트가 보여주는 측면에서 매우 상세한 형태로 시작했습니다. 그러나 내장된 기능을 통해 점진적으로 더 고유하거나 구체적인 통찰력으로 이동할 수 있습니다.

이는 데이터 세트에 많은 고객이 있을 때 특히 고려할 수 있는 정말 좋은 방법입니다.

또한 작업할 나머지 모델이 있습니다. 예를 들어 개인 고객이 구매한 처음 5개 제품만 살펴보고 이것이 차이를 일으키는지 확인하려고 합니다. 그리고 아마도 그럴 것 같습니다.

통찰력을 보여주는 다른 것들은 개별 추세 분석이며 실제로 시간이 지남에 따라 어떻게 구성되는지 확인할 수 있습니다.

궁극적으로 데이터를 필터링하기 위해 수행할 수 있는 다양한 방법이 있으며 다양한 측면도 드릴 수 있습니다.

DAX를 사용한 LuckyTemplates의 고객 추세 분석 고객을 그룹으로 분할 – 고급 DAX 예 데이터 모델을 사용한 고객 세분화 기술 – LuckyTemplates 및 DAX

결론

내에서 고객 분석을 쉽고 효과적으로 만들기 위해 수행할 수 있는 다양한 방법을 보여줍니다 .

일부 그룹화 기술을 사용하여 특별히 모델을 잘 설정한 경우 보고자 하는 특정 그룹으로 드릴할 수 있습니다.

이미 데이터의 하위 집합을 보고 있는 위치를 설정하고 초기 그룹의 특정 고객 또는 고객을 빠르게 드릴할 수 있습니다.

이것은 고객 통찰력을 기반으로 보고 시나리오에 대해 수행할 수 있는 작업에 대한 정말 좋은 검토입니다 . 이것은 여기에 있는 하나의 공식이나 하나의 시각화에 관한 것이 아닙니다. LuckyTemplates를 사용하여 매우 확장 가능한 방식으로 달성할 수 있는 작업에 대한 포괄적인 자습서입니다.

이것을 통해 일하는 것을 즐기십시오.