LuckyTemplates TOPN 기능을 사용하여 고유한 통찰력 발견

이 비디오에서 저는 정말 독특하고 비즈니스에 매우 가치 있는 통찰력을 찾고 싶었습니다. 여기서는 LuckyTemplates TOPN 함수를 사용했습니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

나는 모든 단일 제품의 베스트셀러 날짜를 알고 싶었습니다 .

그뿐만 아니라 모든 매장을 동적으로 살펴보고 각 매장에서 판매하는 모든 단일 제품의 베스트셀러 날짜를 분석할 수 있기를 원했습니다.

세분화된 수준에서 이러한 유형의 세부 사항을 추출할 수 있다는 것은 정말 강력한 분석이며 정말 역동적인 방식으로 보여줄 수 있습니다.

이 비디오 예제에서는 반복 기능, 특히 TOPN을 활용하여 이러한 종류의 정보를 발견하는 방법을 살펴봅니다 . 이를 통해 궁극적으로 더 많이 판매하는 데 도움이 되는 확실한 데이터를 얻을 수 있습니다.

이러한 유형의 분석에서 좋은 점은 일부 제품이 특정 날짜에 특정 지역에서 더 잘 팔리는 이유 와 다른 날에 더 잘 팔릴 수 있는 다른 지역을 비교할 수 있다는 것입니다 .

우리는 그 이유를 이해하려고 시도할 수 있으며 특정 상점 내에서 특정 경향이나 행동에 대한 프로모션이나 할인을 제공할 수 있습니다.

목차

• 일일 평균 매출 운동
• 가장 잘 팔리는 날 계산하기
• 이 공식으로 할 수 있는 일
• 결론

일일 평균 매출 운동

고급 논리를 연습하기 전에 하루 평균 매출을 계산할 것입니다.

평균적으로 우리가 실제로 판매하는 이러한 제품의 양은 얼마입니까? 따라서 이를 계산할 수 있는 공식을 만들어 봅시다.

이 공식은 LuckyTemplates TV에 있는 평균화 에 대한 다른 비디오와 매우 유사합니다 . 그러나 여기에 우리가 그것을 해결하는 방법이 있습니다.

이동하여 New Measure를 클릭하고 Avg라는 이름을 입력합니다 . 일일 판매 .

이 측정에는 AVERAGEX 함수를 사용합니다 .

우리는 매일 반복하고 총 매출을 계산한 다음 평균을 내겠습니다.

그런 다음 테이블로 끌어다 놓으면 하루 평균 각 제품에 대해 판매되는 수량을 알 수 있습니다.

그리고 이 데이터를 통해 우리는 평균이 일관되게 가장 좋은 날이 언제인지 실제로 확인하려고 합니다.

즉, 우리는 평균적으로 어느 날에 가장 많이 판매되는지 확인하려고 합니다.

가장 잘 팔리는 날 계산하기

이 예에서는 다양한 기능과 기술을 결합하고 답을 검색할 수 있는 방법을 볼 수 있습니다.

그래서 우리는 새 측정값을 만들고 베스트 셀링 데이 라고 부를 것입니다 . 이 수식에서는 TOPN 함수를 사용합니다 .

TOPN은 LuckyTemplates의 정말 멋진 기능입니다. 순위를 기반으로 테이블을 만들 수 있습니다.

그래서 우리가 할 일은 순위에 따라 평균 판매가 가장 높은 날을 분리하는 것입니다. 그럼 그날로 돌아가도록 하겠습니다.

여기서는 MAXX 를 사용하는데 실제로 MAXX로 텍스트 값을 반환할 수 있는 방법이 정말 흥미롭습니다.

새 줄로 이동하여 TOPN으로 이동합니다. 우리는 최고의 날을 원하기 때문에 이 N 값은 1이 될 것입니다.

그런 다음 새 줄에서 SUMMARIZE를 사용합니다 . SUMMARIZE를 사용하여 테이블을 참조한 다음 열을 참조하고 요일은 실제로 반복할 것입니다.

다음 줄에는 Selling Days로 이동하여 Average Sales Per Day를 입력합니다 . 이것은 우리가 만들고 있는 가상 테이블입니다.

다음으로 순위를 매기겠습니다. 이 테이블에서는 실제로 가상 테이블에서 이 열의 이름인 Selling Days 를 참조하여 상위 1개를 추출하려고 합니다 . 마지막으로 요일로 이동합니다 .

이 공식을 사용하면 실제로 무엇이든 분리할 수 있습니다. 우리는 상위 1개뿐만 아니라 상위 2개 등을 분리할 수 있습니다.

입력하고 테이블로 드래그하면 이제 매주 평균 일일 판매를 평가하고 있음을 알 수 있습니다. 그러면 TOPN이 순위를 매겨 상위 1위만 반환합니다.

이 판매일 계산을 위해 가장 높은 요일만 반환합니다. 그것이 우리가 최고의 날을 얻는 이유입니다.

또한 놀라운 점은 실제로 특정 지역을 클릭할 수 있다는 것입니다 . 예를 들어 플로리다를 클릭하면 모든 것이 업데이트됩니다 .

여기에서 제품 63의 화요일이 실제로 가장 잘 팔리는 날임을 알 수 있습니다.

우리가 판매하는 모든 지역에서 실제로는 금요일입니다.

이 공식으로 할 수 있는 일

여기에 잠재적으로 추가할 수 있는 많은 논리가 있지만 이 튜토리얼의 아이디어는 이것이 처음에 여러분을 여기로 데려다 줄 논리라는 것을 보여주고 다양한 방법으로 분기할 수 있다는 것 입니다 .

이를 기반으로 마케팅을 자동화할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 매장에서 지속적으로 가장 잘 팔리는 날이 있습니다. 그런 다음 매일 알림을 보내거나 특정 제품을 홍보하는 이메일 마케팅 체인을 보낼 수 있습니다.

그런 다음 시나리오를 실행하고 매장의 추가 방문객이 다른 제품의 수요와 판매를 얼마나 증가시킬지 확인할 수 있습니다.

특히 시나리오 분석 기반에서 이 공식에서 실제로 분기할 수 있는 멋진 것들이 많이 있습니다.

이 새로운 Data Bars 와 결합하면

정말 좋은 통찰력에 대한 좋은 그림을 얻을 수 있습니다. 그것은 당신에게 많은 가치를 창출할 것입니다.

궁극적으로 동일한 기술을 사용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 이것은 단지 하나의 예일 뿐입니다.

여기에서 모든 단일 제품에 대한 최고의 영업 사원을 발견할 수 있습니다 . 각 매장의 베스트 셀러 제품 ; 그리고 많은 다른 사람들.

LuckyTemplates 에서 TOPN을 사용하여 LuckyTemplates 순위 인사이트만 사용하여 고객의 마지막 N 판매
표시 DAX와 함께 AVERAGEX를 사용하여 일일 평균 측정

결론

이 공식을 수정하고 궁극적으로 고객 행동에 대한 통찰력을 찾을 수 있는 방법은 매우 다양합니다.

이를 자신의 데이터 세트에 복제할 수 있다면 매우 가치가 높아질 것입니다. 나는 당신이 생성하는 많은 새로운 모델과 보고서에서 이것을 반복해서 복제하는 방법을 찾을 수 있을 것이라고 확신합니다.

LuckyTemplates 내에서 순위 전략에 대해 더 많이 알게 되면 가능하다고 생각조차 하지 못했던 분석 기회를 열 수 있습니다.

주문형 고급 분석 과정 에서 이러한 많은 내용을 자세히 다루었습니다 .

LuckyTemplates에서 고급 분석을 완료하려면 TOPN과 같은 수식에 대한 견고한 기초가 필요합니다.

의 통찰력을 얻기 위해 이러한 공식 중 많은 것을 결합하는 방법을 배워야 합니다 . 시간이 있으면 확인하십시오.

건배,