LuckyTemplates의 마지막 구매 날짜: 고객이 마지막으로 구매한 시기는 언제입니까?

비즈니스가 성공하는 것을 보는 것이 모든 조직의 목표입니다. 즉, 고객 행동을 깊이 이해하는 것은 비즈니스 성공을 높이기 위해 활용할 수 있는 요소 중 하나입니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 LuckyTemplates에서 고객의 마지막 구매 날짜를 아는 것입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 고객이 마지막으로 구매한 후 며칠이 지났는지 확인하는 방법을 보여드리겠습니다.

이러한 통찰력을 얻으면 마케팅 이니셔티브에 대한 전략을 세우는 데 도움이 될 수 있기 때문에 이는 영업, 마케팅 및 판촉 관점에서 매우 중요합니다.

예를 들어 고객이 2주마다 구매하는 경우 이메일 마케팅 전략을 사용하여 판매로 이어지고 궁극적으로 수익이 증가할 가능성이 가장 높은 시간에 제안을 보낼 수 있습니다. 

CRM 시스템이 있는 경우 고객이 적극적으로 구매하는지 알고 싶을 것입니다. 그들은 경쟁업체로 갔거나 다른 곳에서 사업을 인수하는 것을 고려하고 있을 수 있습니다. 당신은 이러한 것들을 실시간으로 알고 싶어합니다.

이 메트릭을 이해하고 고객 행동에 대해 학습함으로써 궁극적으로 고객 기반에 제공할 판매 및 서비스를 개선할 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

LuckyTemplates에서 이에 대해 분석적으로 생각하는 방법을 보여 드리겠습니다. 또한 문제를 해결하고 올바른 DAX 공식을 구현한 다음 이를 매력적인 방식으로 시각화하는 방법도 설명합니다.

목차

• 마지막 구매 이후 며칠 확인
• 1. 최종 구매일자
• 2. 최종 구매일
• 3. 마지막 구매 이후 일수
• 4. 임계값 사용
• 데이터를 활용한 마케팅
• 결론

마지막 구매 이후 며칠 확인

계속 진행하기 전에 기본 테이블을 살펴보겠습니다. 여기에서 고객의 구매 날짜를 포함하여 필요한 모든 정보를 얻을 수 있습니다.

1. 최종 구매일자

우리가 살펴볼 구체적인 통계는 고객이 마지막으로 구매한 후 며칠이 지났는가 입니다 . 알아내려면 몇 단계를 거쳐야 합니다.

이 표에는 고객 이름 , 마지막 구매 날짜 및 마지막 구매 이후 일수 필드 가 표시됩니다 .

가장 먼저 해야 할 일은 고객의 마지막 구매가 언제였는지 알아내는 것입니다. 다음 수식을 사용하여 새 측정값을 생성하여 이를 수행합니다.

이 수식을 적용하면 고객이 필터링되었고 판매 테이블에 남은 것은 고객의 마지막 구매 날짜뿐임을 알 수 있습니다.

2. 최종 구매일

다음으로 해야 할 일은 모든 고객에 대해 LuckyTemplates에서 마지막 구매 날짜를 계산하는 것입니다. 

MAXX(ALL (Sales), Sales[Purchase Date]) 수식을 사용하여 LuckyTemplates에서 새 측정값을 만들어 해결할 수 있습니다 .

따라서 이 데모 데이터 세트의 경우 이 특별한 경우의 마지막 구매 날짜가 2018년 1월 6 일임을 알 수 있습니다 .

이제 각 고객의 개별 최종 구매 날짜가 있으므로 마지막 구매 이후 날짜를 계산할 수 있습니다.

3. 마지막 구매 이후 일수

마지막 구매 이후 일수를 얻으려면 마지막 구매 날짜 에서 마지막 구매 날짜를 빼면 됩니다 . 다음 수식을 사용하여 측정값을 생성하여 이를 수행합니다.

날짜에서 날짜를 빼면 날짜 형식이 반환됩니다. 따라서 텍스트 값을 숫자로 변환할 수 있도록 VALUE를 사용합니다.

마지막 구매 날짜 이후 일수를 클릭 하고 이것이 제가 사용하는 공식이며 IF 부분은 비워둔다고 가정해 보겠습니다.

주별 총 판매액 그래프 로 이동하여 플로리다를 클릭하면 일부 고객이 플로리다에서 구매한 적이 없는 경우에도 전체 고객 목록이 반환됩니다.

우리는 고객이 플로리다에서 구매하지 않았더라도 표시되는 결과를 절대 원하지 않습니다. 이를 수행하는 방법은 모델에서 논리를 사용하는 것입니다.

따라서 이 논리를 사용하고 플로리다를 클릭하면 이제 판매 테이블을 볼 때 훨씬 더 이해하기 쉬울 것입니다. 이제 플로리다 고객 목록과 마지막 구매 날짜를 볼 수 있습니다.

4. 임계값 사용

새 측정값을 만드는 데 사용할 수 있는 또 다른 옵션은 임계값을 사용하는 것입니다.

300일 임계값을 위반한 고객 목록을 갖고 싶다고 가정해 보겠습니다. 다음 공식을 사용하여 고객 목록을 만들 수 있습니다.

그런 다음 이 300일 임계값을 초과하는 고객을 보여주는 차트를 만들 수 있습니다.

데이터를 활용한 마케팅

LuckyTemplates에서 구매 날짜의 공식을 제시함으로써 마케팅 또는 고객 지원 관점에서 수집한 데이터를 사용할 수 있습니다.

예를 들어 이러한 고객에게 특정 마케팅 또는 광고를 추가할 수 있습니다. 오랫동안 우리와 함께하지 않은 경우 이메일을 통해 보낼 수 있는 정말 특별한 제안이 있을 수 있습니다.

LuckyTemplates에서 현재 날짜 또는 특정 날짜까지 결과
표시 DAX를 사용하여 LuckyTemplates에서 구매 또는 이벤트 간의 일수 차이 계산 DAX를 사용하여
LuckyTemplates에서 고객 추세 분석

결론

LuckyTemplates를 사용하여 이러한 환상적인 통찰력으로 빠르게 분기할 수 있는 방법이 놀랍습니다. 수집한 데이터를 사용하여 통찰력을 생성한 다음 마케팅 전략을 구현하는 데 사용할 수 있습니다.

이 블로그 게시물은 고객 행동을 예측하는 한 가지 방법을 보여줍니다. 활용할 수 있는 다른 비즈니스 분석 기술을 배우려면 에서 아래 모듈을 확인하십시오 .

모두 제일 좋다!