Meramalkan Bila Pelanggan Anda Akan Membeli Seterusnya W/LuckyTemplates

Bagaimana jika anda boleh mengetahui bila pelanggan anda berkemungkinan membuat pembelian seterusnya menggunakan analitik ramalan dalam LuckyTemplates? Anda boleh menonton video penuh tutorial ini di bahagian bawah blog ini.

Dengan menggunakan teknik analisis ramalan, kami boleh mencuba dan meramalkan bila pelanggan anda dijangka membeli produk dan perkhidmatan anda.

Sudah tentu, akan ada sedikit kerja dalam LuckyTemplates untuk membuat semua ini berfungsi. Tetapi ia hanya akan mempamerkan ciri analisis LuckyTemplates yang luar biasa dan berkuasa yang tersedia untuk anda apabila menggunakan formula DAX dengan betul.

Dengan LuckyTemplates, anda boleh menggabungkan formula yang berbeza dan teknik pemodelan data untuk mengekstrak beberapa cerapan yang sangat bermakna.

Dalam siaran ini, kita akan membincangkan beberapa idea cerapan ramalan. Ini adalah sesuatu yang sangat boleh dilakukan dari perspektif DAX. Kemudian kita akan membincangkan cara kita boleh menggunakan data untuk meramalkan tingkah laku pelanggan. Akhirnya ini boleh memberi kesan positif kepada keuntungan kewangan kita.

Isi kandungan

• Menggunakan Data Sejarah Untuk Meramal Gelagat Pelanggan
• Perkara yang Boleh Anda Lakukan Dengan Data Sejarah
• 1. Menentukan Tarikh Transaksi Terakhir
• 2. Menentukan Hari Sejak Pembelian Terakhir
• 3. Menentukan Purata Hari Antara Pembelian
• 4. Menentukan Hari Di Atas Purata
• 5. Menentukan Keuntungan Pelanggan
  • Kesimpulan

Menggunakan Data Sejarah Untuk Meramal Gelagat Pelanggan

Sebelum kita menyelami perbincangan kita, mari kita lihat data sejarah yang disediakan oleh jadual tingkah laku pelanggan.

Di atas, anda akan melihat medan Nama Pelanggan , Jumlah Hari Berurusniaga , Tarikh Pembelian Terakhir , Hari Sejak Pembelian Terakhir , Purata Hari Antara Pembelian , Hari Di Atas Purata dan Jumlah Jualan .

Dengan menggunakan analitik ramalan dalam LuckyTemplates, kita boleh melihat kembali masa lalu dan melihat bila pelanggan benar-benar telah membeli. Kita juga boleh melihat berapa kali seseorang itu telah berurusan dengan kita.

Berdasarkan tempoh masa yang mereka beli, sejauh manakah mereka akan membeli semula pada bila-bila masa dalam masa terdekat?

Hasil daripada jawapan kepada soalan ini adalah pandangan yang berharga.

Perkara yang Boleh Anda Lakukan Dengan Data Sejarah

Analitis ramalan mudah dalam LuckyTemplates tidak akan 100% tepat dan terdapat banyak kerumitan tentang perkara yang boleh berlaku, tetapi fikirkan tentang cara anda boleh menggunakan cerapan ini.

Jika secara purata, pelanggan telah membeli sesuatu daripada kami 15 kali dalam tempoh 2 tahun yang lalu dan mereka telah melakukan ini setiap 40 atau 50 hari, anda boleh melakukan beberapa pemasaran, membuat panggilan jualan atau pastikan mereka melihat iklan dalam talian untuk menggesa mereka untuk mengambil tindakan.

Terdapat begitu banyak cara hebat untuk anda menggunakan cerapan ini. Walaupun ia tidak akan menjadi sempurna, ia akan memberi anda pemahaman tentang keputusan pembelian pelanggan dan anda boleh membuat rancangan pemasaran berdasarkan keputusan ini.

1. Menentukan Tarikh Transaksi Terakhir

Jadi mari kita lihat bagaimana saya melakukannya. Saya akan mulakan dengan tarikh akhir pembelian sebenar. Mari kita lihat formulanya.

2. Menentukan Hari Sejak Pembelian Terakhir

Perkara seterusnya yang perlu dilakukan ialah bersenam hari-hari sejak pembelian terakhir. Berapakah bilangan hari sejak pembelian terakhir? Apakah tarikh transaksi sebenar terakhir dalam set data saya? Saya hanya memikirkannya menggunakan formula mudah ini.

Daripada data ini, kami boleh menentukan bila kali terakhir pelanggan membeli daripada kami. Itu menarik dan berguna kerana anda ingin tahu bila kali terakhir pelanggan membeli daripada anda, dan kemudian membandingkannya dengan jangka masa purata antara pembelian.

Sebaik sahaja anda mempunyai penanda aras itu, itulah cara anda boleh menemui arah aliran pelanggan. Dalam kes ini, pelanggan Gregory Jackson telah membeli setiap 61 hari.

Tetapi dia tidak membeli apa-apa selama 451 hari jadi ada sesuatu yang jelas salah di sana. Anda boleh menggunakan data ini untuk membuat perubahan pada strategi pemasaran anda untuk menggesa pelanggan ini menjadi aktif semula.

3. Menentukan Purata Hari Antara Pembelian

Jadi ini adalah bahagian besar analisis ini: bagaimana kita menggunakan purata hari di antara pembelian? Walaupun ia adalah gabungan banyak perkara, ia mungkin lebih mudah daripada yang anda fikirkan.

Anda boleh mendapatkan unjuran yang sama baik, dan ia mungkin tidak sempurna, tetapi sama baiknya, dengan menggambarkan formula ini.

Jadi apa yang saya lakukan ialah saya masuk dan untuk setiap pelanggan, saya mengetahui bila pembelian terakhir mereka berbanding bila pembelian pertama mereka , dan kemudian saya membahagikan mereka dengan jumlah hari yang mereka berurus niaga.

Jadi fikirkan tentang itu. Jadi bagi setiap pelanggan, kami akan mengetahui bila pembelian pertama yang mereka buat , bila pembelian terakhir yang mereka buat , dan kemudian berapa hari mereka benar-benar berurus niaga dengan kami.

Jelas sekali, ia tidak sempurna, tetapi ia akan memberi anda anggaran purata hari dan pembelian. Apabila seseorang datang kepada anda secara tetap, maka ia akan mempamerkan anda purata hari antara pembelian dengan cara yang logik.

4. Menentukan Hari Di Atas Purata

Kemudian saya mencipta satu lagi ukuran yang menunjukkan bahawa jika pelanggan melebihi anggaran purata hari mereka, ia akan menunjukkan kepada saya berapa hari mereka sebenarnya telah tamat. Inilah yang  ditunjukkan oleh lajur Hari Di Atas Purata .

Fikiran saya meletup dengan apa yang anda boleh lakukan dengan angka ini. Katakan anda seorang peruncit dalam talian, anda tahu bahawa pelanggan datang kepada anda setiap 30 hari.

Jadi sebelum tarikh itu, anda boleh menghantar beberapa pemasaran e-mel kepada mereka, atau anda boleh melakukan beberapa iklan di Facebook. Ini adalah cerapan yang benar-benar hebat yang boleh anda gunakan untuk meningkatkan kadar pengekalan pelanggan.

Contoh lain ialah pelanggan khusus ini di sini. Purata masa antara pembelian ialah 98 hari, manakala pembelian terakhir mereka dibuat 48 hari yang lalu.

Pada hari-hari menjelang pembelian seterusnya pelanggan ini, anda boleh menghantar beberapa bahan pemasaran untuk mengingatkan mereka tentang perniagaan anda.

5. Menentukan Keuntungan Pelanggan

Satu lagi ukuran yang boleh kami gunakan ialah keuntungan pelanggan anda. Menggunakan lajur Jumlah Jualan , anda boleh menyemak yang mana merupakan pelanggan teratas anda.

Anda juga boleh menentukan sama ada ia akan memberi kesan besar kepada perniagaan anda jika anda kehilangan pelanggan tertentu. Menggunakan contoh pada jadual di bawah, kehilangan Gregory Jackson sebagai pelanggan tidak akan memberi banyak kesan kerana anda hanya memperoleh $3,222 dalam jualan daripadanya.

Sebaliknya, anda mahu mengekalkan Joshua Romero kerana dia telah menjadi pelanggan yang sangat baik setakat ini. Anda boleh merangka pelan pemasaran dan kemudian menghubunginya.

Anda boleh mengenal pasti pelanggan yang paling menguntungkan perniagaan anda dan menentukan sama ada mereka membeli seperti yang sepatutnya. Lajur Jumlah Jualan dan Hari Di Atas Purata akan menunjukkan kepada anda cara mengenal pasti kedua-dua angka ini dalam cara masa nyata.

Bilakah Pelanggan Anda Membuat Pembelian Terakhir? – Teknik DAX dalam LuckyTemplates
Bagaimana Anda Boleh Meramalkan Keuntungan Di Masa Hadapan Menggunakan
Analisis Trend Pelanggan LuckyTemplates dalam LuckyTemplates Menggunakan DAX  

Kesimpulan

Jadi saya akan melengkapkan perkara dengan cerapan ini. Keupayaan untuk menyepadukan analitik ramalan lanjutan dalam LuckyTemplates adalah hebat dan boleh menambah banyak nilai kepada organisasi anda.

Sebagai contoh, dapat membuat ramalan perniagaan masa hadapan boleh menjadikan operasi perniagaan anda lebih cekap dan membolehkan anda memperoleh kelebihan daya saing berbanding pesaing anda.

Luangkan masa anda untuk menyemak video ini dan pelajari teknik yang boleh anda gunakan untuk meramalkan senario perniagaan masa hadapan.

Jika anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang beberapa teknik analitik paling maju dalam LuckyTemplates, lihat pautan di bawah dari LuckyTemplates dalam talian .

Semoga berjaya dengan teknik ini