LuckyTemplates Analytics: 평균 주문 크기에 대한 시나리오 분석 실행

이 자습서에서는 LuckyTemplates 분석 기능을 자세히 살펴봅니다 . 높은 빈도로 상품을 판매하는 소매업체를 위해 꽤 실용적인 것을 살펴보겠습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

많은 상품을 판매하는 비즈니스(예: 온라인 소매업체)의 경우 평균 주문량을 늘리면 얻을 수 있는 이점을 분석 할 수 있다면 다음과 같은 계획으로 매우 효과적으로 전환할 수 있는 분석 자료를 갖게 됩니다. 수익에 큰 변화를 가져올 공격입니다.

이 통찰력을 바탕으로 최고의 수익을 얻을 수 있다고 생각하는 클라이언트에 초점을 맞춘 프로모션 또는 마케팅 이벤트를 실행할 수 있습니다.

이 예제에서는 몇 가지 다른 DAX 기술을 다룹니다. 특히 기술적인 관점에서 볼 때 빼야 할 것이 많습니다. 기본 데이터 테이블에 대해 반복 함수를 실행하여 이 특정 인사이트를 발견하는 방법을 배울 수 있을 뿐만 아니라 이와 같은 더 많은 인사이트의 가능성도 볼 수 있습니다.

목차

• 주문 규모에 대한 시나리오 분석 실행
• 반복 함수 사용
•  키 포인트
• 결론

주문 규모에 대한 시나리오 분석 실행

여기서는 WHAT IF 매개변수 기능을 활용하여 주문 크기에 대한 동적 시나리오 분석을 생성했습니다. 이것은 LuckyTemplates 분석을 사용하는 놀라운 방법입니다.

이 경우 평균 주문 크기를 늘리면 시간이 지남에 따라 판매에 어떤 일이 발생하는지 확인하려고 합니다 . 여기에서 얼마나 늘리고 싶은지 선택할 수 있는 옵션이 있습니다. $80 또는 $230, 최대 $250까지 가능합니다. 시간이 지남에 따라 그것이 어떤 영향을 미치는지 살펴볼 수도 있습니다.

이것으로부터 프로모션을 진행하거나 광고를 하고 싶다면 계획을 잘 세울 수 있습니다. 우리는 주문 규모가 판매에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 제품을 추천하도록 훈련된 영업팀과 일부 상향 판매 또는 일부 교차 판매를 기반으로 평균 주문 규모를 높일 수 있습니다.

핵심은 이 평균 주문 크기 값을 통합하는 데 사용해야 하는 반복 함수를 잘 이해하는 것입니다.

반복 함수 사용

반복 함수는 일반적으로 끝에 X가 있습니다. 가지고 있지 않은 다른 몇 가지가 있지만 주로 초기에 실제로 이해해야 하는 것은 SUMX, AVERAGEX 등입니다. 이러한 함수는 테이블의 모든 단일 행을 반복합니다.

이 경우 Sales 테이블을 지정했습니다. 여기서 우리가 하는 일은 Sales 테이블의 모든 단일 행에 대해 우리가 판매한 수량을 확인하고 해당 제품의 가격을 곱하는 것입니다.

즉, 데이터의 모든 행에 대한 모든 트랜잭션의 판매를 계산하고 있습니다. 이제 평균 주문을 늘릴 수 있는 경우 몇 가지 시나리오를 적용 하려면 이 행 단위 계산에 변수를 어떻게든 통합해야 합니다 .

따라서 수량에 현재 가격과 주문량 증가를 곱해야 합니다. 이 경우 새 매개변수에서 생성된 이 변수를 가져와 여기에서 반복 함수에 공급해야 합니다.

그것이 우리가 Order Bump 계산을 통한 판매에 도달하는 방식입니다.

예를 들어 상향 판매 또는 교차 판매를 통해 평균 주문을 250달러 늘린다면 이것이 누적되는 영향입니다.

그런 다음 이 새 계산을 가져와 DATESBETWEEN을 활용하는 누적 총계 패턴 에 넣습니다 .

우리는 그것을 주문 범프 없이 판매와 누적적으로 비교했고, 그것이 우리가 차이를 얻는 방식입니다. 그런 다음 Sales Gains 로 분기합니다 .

 키 포인트

초기 시나리오부터 시작한 다음 이러한 다른 누적 총 패턴으로 분기하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 약간 다른 방식으로 사물을 시각화할 수 있습니다.

변수를 입력하여 시작할 수 있지만 시각화가 무엇인지 파악하고 실제로 도달하는 DAX 수식을 구현합니다.

그런 다음 예제에서와 같이 데이터 모델의 기능을 활용할 수 있습니다. 현재로서는 이러한 특정 제품의 주문 가치만 높이고 있기 때문에 더 많은 제품을 추가하고 있습니다. 제품을 추가함에 따라 우리는 그것이 어떤 시간 프레임에 걸쳐 우리에게 어떤 영향을 미칠지 알 수 있습니다.

날짜 열, 제품 이름 등과 같은 다른 모든 항목은 데이터 모델의 나머지 부분에서 차원을 가져오는 것입니다. 우리는 단순히 그것들을 보고서에 통합하고 몇 가지 강력한 통찰력을 생성합니다.

LuckyTemplates에서 DAX를 사용하여 고급 시나리오 분석 모델 개발 LuckyTemplates Complex
내에서 'What If' 매개 변수 사용을 시작하는 방법 DAX를 사용하여 LuckyTemplates에서 'What If' 분석 예

결론

이 분석은 정말 실용적이고 상업적입니다. 그래서 저는 그것을 매우 좋아합니다 . 높은 빈도로 빠르게 판매하는 조직에 많은 가치를 추가할 수 있습니다.

평균 주문량을 늘리면 수익성에 어떤 영향을 미칠까요?라는 질문에 답할 수 있습니다. 평균 주문 규모가 실제로 감소한 경우와 비교할 때 어떻게 될까요?

그것을 확인하고 이러한 기술을 자신의 모델에 적용해 보십시오.

모두 제일 좋다!