Analisis Pelanggan Baharu Menggunakan DAX Lanjutan

Tidak lama dahulu, saya menyelesaikan keseluruhan sesi kaedah senario untuk ahli LuckyTemplates. Saya bekerja pada keseluruhan sesi yang merangkumi pelbagai jenis analisis termasuk pelanggan yang hilang, pelanggan tetap dan analisis pelanggan baharu . Anda boleh menonton video penuh tutorial ini di bahagian bawah blog ini.

Kesemuanya melibatkan kerja analisis yang hebat untuk memaksimumkan potensi perniagaan data pelanggan ini.

Dalam tutorial khusus ini, saya ingin membahagikan cara anda sebenarnya mengira pelanggan baharu dalam laporan anda .

Tetapi, ia sememangnya terbuka untuk berdebat tentang perkara yang anda akan klasifikasikan sebagai "pelanggan baharu" berdasarkan organisasi atau industri anda. Adakah itu seseorang yang tidak pernah membeli sejak permulaan perniagaan anda? Sekeping analisis itu agak unik. Tetapi kadang-kadang, anda mungkin mahu meletakkan beberapa jenis rangka masa padanya. Jika pelanggan belum membeli dalam tempoh tertentu, anda boleh menganggap mereka sebagai baharu sebaik sahaja mereka kembali.

Walau bagaimanapun, tanpa mengira definisi anda, teknik ini akan sangat serupa dengan contoh yang akan saya tunjukkan kepada anda. 

Isi kandungan

• Memahami Wawasan Daripada Analisis Pelanggan Baharu
• Formula untuk Analisis Pelanggan Baharu
• Kesimpulan

Memahami Wawasan Daripada Analisis Pelanggan Baharu

Tutorial ini agak lanjutan dan memerlukan pemahaman tentang fungsi jadual dan jadual maya di dalam LuckyTemplates . Tetapi saya akan meneliti ini secara terperinci sepanjang tutorial. Saya juga akan menunjukkan kepada anda formula yang anda perlukan untuk menyerlahkan data ini secara dinamik dalam laporan LuckyTemplates anda.

Pertama, saya ingin menunjukkan kepada anda analisis sampel dalam tetingkap dinamik ini.

Dalam kes ini, saya menganggap pelanggan baharu adalah mereka yang belum membeli apa-apa dalam tempoh 90 hari yang lalu.

Untuk mencapai model ini, saya perlu menyediakan parameter dan formula terlebih dahulu. Untuk melakukan ini, klik Pemodelan , dan kemudian klik Parameter Baharu. 

Saya juga mencipta jadual ringkas untuk Churn Time Frame menggunakan formula di bawah . 

Customer churn merujuk kepada pelanggan yang berhenti membeli daripada produk atau perkhidmatan syarikat tertentu dalam tempoh masa tertentu. 

Kini, untuk menjadikan analisis lebih dinamik, saya sebenarnya boleh memanjangkan tetingkap masa churn. Pada asalnya, saya mempunyai 90 tetapi saya boleh meningkatkannya kepada 180 hari. Saya juga boleh pergi ke jangka masa yang lebih singkat.

Kita boleh menggunakan Amazon sebagai contoh. Jika anda tidak membeli apa-apa daripada Amazon selama 90 hari atau 180 hari, mereka mungkin menganggap anda sebagai pelanggan yang hilang. Selepas ini, mereka mungkin akan menghantar beberapa bentuk pemasaran untuk mendapatkan anda kembali sebagai pelanggan 'baru'.

Itulah perkara utama yang saya akan bincangkan dalam video ini. Kunci tentang cara benar-benar menyelesaikan atau mengira pelanggan baharu ini yang boleh menerangkan banyak perkara tentang kejayaan usaha pemasaran anda .

Formula untuk Analisis Pelanggan Baharu

Jadi mari kita jalankan formula ini di sini untuk Pelanggan Baharu . Formula ini mengira pelanggan yang telah membeli sesuatu dalam bulan semasa tetapi tidak membeli apa-apa dalam 90 hari sebelum itu.

Pertama, formula PelangganTM menilai jualan pelanggan untuk bulan semasa.

Anda boleh melihat hasil formula ini dalam lajur Jumlah Pelanggan jadual di bawah.

Selepas itu saya menggunakan formula PriorCustomer untuk mencari pelanggan yang mempunyai rekod terdahulu selama 90 hari yang lalu. Ini bermakna mereka adalah pelanggan tetap.

Daripada konteks semasa, kita perlu menukar rangka masa atau konteks jadual ini dengan menggunakan .

Saya juga telah menambah fungsi untuk mengalih keluar sebarang konteks pada tarikh dan menggunakan semula penapis berdasarkan tetingkap masa 90 hari. Ini adalah inti dari formula.

Sekarang, fungsi menilai dua daripada jadual ini. Selepas itu, ia mengembalikan jadual pelanggan unik.

Selepas itu, saya telah menambah formula untuk mengira pelanggan unik.

Selepas itu, saya boleh menghasilkan analisis pelanggan baharu seperti di bawah.

Mari kita lihat contoh ini untuk bulan Mac 2017 .

Kami mempunyai 282 jumlah pelanggan dan itulah yang dinilai oleh formula PelangganTM . Daripada pelanggan tersebut, hanya 191 yang belum membeli apa-apa dalam tempoh 90 hari yang lalu. Oleh itu, kami menganggap mereka sebagai pelanggan baharu.

Menggunakan analisis pelanggan baharu ini boleh membantu anda mengetahui sama ada usaha pemasaran anda berjaya membawa masuk pelanggan baharu ke perniagaan anda.

Temui Berapa Banyak Jualan Boleh Diatribusikan Kepada Pelanggan Baharu
Pelanggan Baharu vs Sedia Ada – Analitis Lanjutan Dalam LuckyTemplates
Menganalisis Aliran Pelanggan Menggunakan DAX Dalam LuckyTemplates

Kesimpulan

Secara amnya, kos pelanggan baharu lebih tinggi daripada pelanggan sedia ada. Jadi memahami arah aliran di sebalik orang yang membeli daripada anda adalah sangat penting untuk banyak organisasi.

Ini adalah metrik yang sangat berkuasa untuk memahami solekan pelanggan anda dalam sebarang tempoh masa. Dalam kes khusus ini, kami akan menunjukkannya bulan demi bulan.

Teknik ini membolehkan anda memahami berapa banyak kos yang sebenarnya anda tanggung untuk mendapatkan hasil dalam organisasi anda.

Saya akan meninggalkan pautan di bawah dalam penerangan jika anda ingin melihat keseluruhan bengkel ini. Apa yang anda perlu lakukan ialah meningkatkan keahlian anda untuk dapat memainkan semula dan memuat turun keseluruhan sumber.