Analisis Gelagat Pelanggan Biasa Menggunakan LuckyTemplates

Dalam dunia perniagaan hari ini, menjalankan analisis tingkah laku pelanggan yang biasa adalah amat penting untuk banyak bidang fungsian dalam syarikat. Anda boleh menonton video penuh tutorial ini di bahagian bawah blog ini.

Menganalisis tingkah laku pengguna berfungsi sebagai alat untuk membantu merancang dan memenuhi objektif jualan.

Selain itu, memahami gelagat pembeli membantu menentukan tempat dan cara untuk meletakkan produk atau perkhidmatan dengan lebih baik.

Anda boleh menilai cara pelanggan anda bertindak dan meramalkan cara mereka akan berkelakuan pada masa hadapan dengan cara yang dinamik menggunakan LuckyTemplates. 

Dalam tutorial video ini, saya akan menyelami beberapa analisis jenis tingkah laku untuk mengetahui tingkah laku yang paling biasa daripada pelanggan.

Saya akan membincangkan cara anda boleh menganalisis tingkah laku elemen tertentu dalam set data anda. Dalam kes ini, saya ingin menganalisis jumlah purata pembelian pengguna anda berdasarkan produk anda mengikut masa. Saya juga ingin melihat berapa banyak transaksi secara purata yang dilakukan oleh pelanggan kami pada produk tertentu. Jadi ini ialah jawapan jenis tingkah laku yang boleh anda dapatkan daripada set data anda.

Formula DAX tidak begitu sukar, dan perkara utama yang anda perlu fahami ialah mengulang fungsi – atau cara anda boleh melelakan melalui dimensi berbeza dan kemudian menganalisis hasil kesannya berdasarkan apa jua konteks yang anda hadapi.

Izinkan saya menunjukkan kepada anda cara saya melakukannya dan semoga anda boleh mendapat cerapan yang mungkin anda mahu gunakan pada analisis anda sendiri.

Isi kandungan

• Purata Jualan Setiap Pelanggan
• Purata Untuk Semua Pelanggan
• Transaksi Setiap Pelanggan
• Kesimpulan

Purata Jualan Setiap Pelanggan

Saya ingin melihat apakah purata jualan bagi setiap pelanggan untuk produk tertentu. Sebagai contoh, saya ingin melihat jumlah perbelanjaan pelanggan kami secara purata pada Produk 63.

Jadi bagaimana saya melakukannya? Pertama sekali, kita perlu menghasilkan formula yang mengatakan setiap produk akan berulang melalui setiap pelanggan untuk menilai Jumlah Jualan yang dibuat oleh pelanggan tersebut, dan kemudian naikkan puratanya. Ini akan memberi kami purata jualan, tetapi setiap pelanggan.

Jika anda memikirkannya, anda juga boleh menggunakan ID Pelanggan dan anda akan mendapat hasil yang sama.

Terpulang sepenuhnya kepada anda bagaimana anda melakukannya, tetapi adalah baik untuk mempunyai pemahaman yang baik tentang perkara yang berlaku kepada model data.

Inilah yang dilakukan oleh VALUES : kami akan mengulangi setiap pelanggan yang telah membeli Produk 63. Kami akan menilai jumlah yang mereka beli dan kemudian ia akan membuat puratanya dengan fungsi AVERAGEX .  

Purata Untuk Semua Pelanggan

Ini akan dipengaruhi oleh apa jua konteks yang kita ada pada Nama Pelanggan . Jadi apa yang berlaku ialah apabila saya memilih mana-mana satu pelanggan atau kumpulan pelanggan, lelaran hanya terpakai kepada pelanggan yang telah kami pilih sebenarnya.

Ini hanya akan berulang melalui setiap pelanggan jika kami menyingkirkan mana-mana penapis yang datang daripada penghiris khusus ini.

Inilah yang dilakukan oleh Purata untuk Semua Pelanggan ; ini akan sentiasa menjadi nombor yang tidak berubah tanpa mengira pilihan yang anda buat dalam pemotong Nama Pelanggan.

Apa yang saya lakukan untuk menghasilkan purata ini adalah untuk memastikan bahawa apa-apa daripada jadual Pelanggan tidak digunakan pada konteks semasa. Ini akan membolehkan saya mengulang – tanpa mengira pilihan – melalui setiap pelanggan dan mendapatkan semula jualan.

Beginilah cara kita boleh mengetahui apakah gelagat pelanggan biasa dan kemudian membandingkannya dengan pilihan atau kumpulan pelanggan yang kita pilih. Ini adalah bahagian di mana ia boleh menjadi agak mewah dalam analisis anda. Katakan anda melihat semua pelanggan, tetapi anda juga ingin mengumpulkan pelanggan tersebut mengikut wilayah, atau jika mereka pelanggan yang baik atau buruk, atau jika mereka adalah pelanggan margin tinggi atau pelanggan margin rendah.

Transaksi Setiap Pelanggan

Anda juga boleh melakukan ini untuk urus niaga dan melihat produk anda secara keseluruhan dari perspektif tingkah laku. Saya menggunakan teknik yang sama dan mengira jumlah transaksi mereka secara purata untuk setiap pelanggan.

Kemudian saya kembali dan meletakkannya di dalam pernyataan CALCULATE dengan SEMUA. Ini memberi saya gelagat keseluruhan setiap pelanggan tunggal dalam set data dan kemudian kami boleh membandingkannya dengan apa sahaja pilihan yang kami buat.

Ini adalah perkara yang berkuasa di sini, dan terdapat banyak aplikasi untuk teknik yang serupa dengan ini. Terdapat begitu banyak perkara yang boleh anda capai dengan LuckyTemplates hanya dengan menganalisis gelagat pelanggan purata dan kemudian membandingkannya dengan subset kecil.

Kesimpulan

Jika anda melihatnya pada nilai muka, agak sukar untuk membayangkan bagaimana anda boleh membuat analisis tingkah laku pelanggan di dalam LuckyTemplates. Itulah sebab untuk tutorial ini, di mana saya menyelam lebih mendalam ke dalam jenis cerapan ini.

Pertama, anda perlu berfikir secara analitik tentang cara anda ingin mencapai hasil yang anda inginkan dalam LuckyTemplates. Dan kemudian struktur model dan formula DAX anda dengan menggabungkan kedua-dua pemikiran 'luar kotak' dan beberapa aplikasi praktikal.

Terdapat banyak cara analisis tingkah laku pelanggan seperti ini boleh memberi manfaat kepada perniagaan. Cerapan sedemikian boleh membantu anda menentukan tindakan dan keputusan yang akan anda laksanakan dari perspektif pemasaran dan juga untuk cabaran logistik masa hadapan.

Untuk lebih banyak contoh sekitar analisis perniagaan lanjutan . Lihat modul kursus di bawah dari LuckyTemplates Online .

Selamat belajar tentang teknik analisis ini.

***** Kuasa Belajar BI? *****