LuckyTemplates 데이터 세트: DAX를 사용하여 비정상적인 동작을 감지하는 방법 알아보기

이 블로그 게시물에서는 LuckyTemplates 데이터 세트 내에서 비정상적인 행동 패턴을 발견하는 방법을 자세히 보여드리겠습니다 . 이것은 데이터에 대한 분석을 실행할 때 즉시 눈에 띄는 것이 아니므로 상당히 분석적으로 생각해야 합니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

달성하려는 목표에 대해 깊이 생각한 다음 이러한 유형의 계산에 적합한 데이터 모델을 설정하면 고품질 결과를 얻을 수 있습니다.

이 예에서는 고객이 이전에 수행한 작업을 이해하려고 합니다. 또한 과거에 발생한 것과 비교하여 최근 구매가 정상인지 비정상인지 평가합니다.

목차

• LuckyTemplates 데이터 세트에서 이상값 발견
• 구매한 고유 제품
• 분기별 평균 제품 구매
• 모든 분기에서 구매한 평균 제품
• 결론

LuckyTemplates 데이터 세트에서 이상값 발견

상업적인 관점에서 생각해보자. 우리가 온라인 소매업체, 항공사 또는 슈퍼마켓이고 로열티 프로그램을 구현해야 한다고 가정해 보겠습니다.

고객이 각 분기별로 실제로 구매한 금액과 평균 구매 금액을 파악하려면 고객 데이터 세트를 살펴봐야 합니다.

갑자기 구매 패턴이나 구매 행동이 크게 증가하거나 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 우리는 고객이 평소보다 많이 구매하는 이유 또는 평소보다 적게 구매하는 이유를 알고 싶습니다.

이렇게 하면 CRM 시스템에서 알림을 생성한 다음 영업 팀이 할인이나 쿠폰을 제공하여 이러한 사람들을 대상으로 삼을 수 있습니다.

이것은 LuckyTemplates에서 얻을 수 있는 매우 강력한 인사이트입니다. 분석에서 추출할 수 있는 가치는 비즈니스에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

구매한 고유 제품

특정 분기에 구매한 평균 제품을 계산하려면 먼저 구매한 고유 제품을 계산해야 합니다. 각 개별 고객에 대해 얼마나 많은 개별 제품을 구매했습니까?

모든 고객 컨텍스트에 대해 판매 테이블에서 제품 ID의 DISTINCT COUNT를 계산한다고 말하면 이를 알 수 있습니다 .

이 공식은 현재 상황에서 고객이 구매한 모든 고유한 제품을 제공할 것입니다.

위 공식에서 2017년 1분기를 클릭하면 Aaron Day라는 고객이 1개의 제품만 구매했음을 알 수 있습니다.

분기별 평균 제품 구매

이것은 우리가 이 특별한 통찰력을 얻기 위해 사용할 공식입니다. 특정 고객이 한 분기 동안 평균 얼마를 구매했는지 알려줄 것입니다.

모든 분기에서 구매한 평균 제품

다음으로 필요한 것은 비정상 동작이 무엇인지 이해할 수 있도록 이를 무언가와 비교하기 위한 벤치마크 또는 숫자입니다.

그런 다음 동일한 통찰력을 계산하지만 특정 날짜를 확인하지는 않습니다. 날짜에 대한 모든 컨텍스트를 공개합니다.

이 수식이 하는 일은 특정 고객에 대한 매 분기 평균 고유 제품을 반환하는 것입니다. 이것이 우리가 이 특별한 통찰력을 얻는 방법입니다.

이제 두 가지 값이 있습니다. 선택 시(예: 2017년 2분기) 모든 분기에서 구매한 평균 제품 열은 모든 날짜 기능 때문에 변경되지 않습니다 . 이 기능은 날짜에서 보여준 모든 필터를 제거합니다.

선택을 할 때마다 분기별 평균 제품 구매 열이 변경됩니다.

이 두 열을 비교하면 정상과 정상이 아닌 것을 알 수 있습니다.

보다 심층적인 분석을 위해 지금까지 살펴본 내용을 시각적 차트로 정리할 수 있습니다. 고객이 특정 분기에 구매한 제품 수(오른쪽)와 평균 구매 금액(왼쪽)을 매우 빠르게 확인할 수 있습니다.

LuckyTemplates 데이터 세트에서 비정상적인 동작을 확인하고 어떤 고객이 구매를 늘렸는지 확인할 수 있습니다. 이 사람들은 누구이며 왜 그렇게 하는 것입니까?

수집한 데이터로 무장한 다음 실행 가능한 전략을 구현하여 이를 복제할 수 있습니다.

비정상적인 행동을 일으키지 않는 사람들의 구매를 늘리기 위해 마케팅 메시지를 증폭시킬 수 있습니다.

결론

여기에서 비정상, 이상치 또는 변칙 유형의 분석이 많은 가치를 추가합니다. 왜? 고객이 더 나은 성과를 내고 있는지 또는 영업 사원이 더 많이 판매하고 있는지 이해하고 싶기 때문입니다.

데이터의 특정 세그먼트에서 우리에게 긍정적인 행동 패턴을 찾을 수 있다면 이를 다른 세그먼트에 복제할 수 있습니다.

목표는 유리한 고객 행동을 복제하고 비즈니스의 다른 영역에 적용하는 것입니다.

이 기술은 LuckyTemplates에서 달성할 수 있는 것에 대한 분석적 사고를 높이는 데 엄청난 도움이 됩니다. 

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