Cohortanalyse implementeren in LuckyTemplates - Geavanceerde DAX-concepten

In deze blog introduceer ik LuckyTemplates-cohortanalyse . Dit was een van de onderwerpen die ik uitgebreid heb doorgenomen in een , waar ik heb gedemonstreerd wat cohortanalyse is en hoe je dat kunt doen in LuckyTemplates. In deze zelfstudie leert u hoe u dit instelt in uw LuckyTemplates-model. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.

Het idee achter cohortanalyse is dat we onze klanten groeperen op basis van een bepaald gedrag of kenmerk dat ze hebben.

In dit voorbeeld groeperen we onze klanten op basis van wanneer ze voor het eerst een aankoop hebben gedaan , en vervolgens gaan we het retentiepercentage van die klanten analyseren .

Het idee is dus om een ​​cohort te maken van wanneer de klanten voor het eerst iets kopen en vervolgens in de loop van de tijd te analyseren hoe lang het duurt voordat ze weer een aankoop doen. Vervolgens vergelijken we alle klanten in ons cohort van alle maanden en kijken we of de retentieniveaus verbeteren of verminderen.

In deze demonstratie hebben we percentages, wat een goede manier is om ernaar te kijken, maar we hebben ook absolute getallen.

Inhoudsopgave

• Aankopen van klanten classificeren
• DAX-formules voor cohortanalyse
• Classificatie van tijdframes
• Conclusie

Aankopen van klanten classificeren

Als je aan cohort op zichzelf denkt, betekent dit 'groepering van klanten'. Dus hier berekenen we wanneer de klant lid werd of wanneer hij voor het eerst bij ons kocht. Dit is wat we classificeren als de toetredingsdatum . 

De formule voor toetredingsdatum is slechts de minimale aankoopdatum in de tabel Verkoop. Dus we werken de minimale of de laagste datum uit die een van deze klanten in elke rij heeft gekocht.

Vervolgens hebben we ze ingedeeld in hun specifieke cohort op basis van de maand en het jaar waarin ze hebben gekocht . 

Jesse Evans kocht hier bijvoorbeeld op 11 maart 2014, dus klanten zoals Evans zullen in het cohort van maart 2014 zitten.

DAX-formules voor cohortanalyse

De formules die we hier gebruiken zijn heel eenvoudig. De toetredingsdatum is slechts het MIN van de besteldatum (verkoop).

De cohortmaand is in feite het vinden van de maand van die toetredingsdatum.

En dan brengen we ze hier.

We kunnen een cohort maken op veel verschillende variabelen . Dit is slechts één voorbeeld uit de echte wereld van retentiepercentages.

Classificatie van tijdframes

Het andere ding om te classificeren is de tijdsperioden . Dit zijn gewoon generieke (1, 2, 3, enz.), maar we moeten een aantal generieke tijdsperioden creëren om al deze cohorten te vergelijken (januari 2014, februari 2014, enz.) omdat ze allemaal in verschillende tijdsbestekken zijn. We moeten een vergelijkbare vergelijking maken van al deze cohorten over verschillende tijdsperioden.

Dus dit is hoe we het opzetten als we dit soort analyses doen. We hebben Periode 1 tot 12, en we leggen Min Days en Max Days vast.

Als een klant bijvoorbeeld bij ons heeft gekocht en vervolgens binnen de eerste 30 dagen weer heeft gekocht, wordt die klant geclassificeerd als de eerste bewaarperiode (Periode 1). Als de klant tussen 120 en 150 dagen opnieuw bij ons heeft gekocht, zit die klant in periode 5, enzovoort.

We zien dat dit in al onze cohorten wordt voltooid, ook al doen deze klanten hun eerste aankoop op een later tijdstip. Vervolgens vergelijken we ons cohort op vergelijkbare basis helemaal terug tot januari 2014 door gebruik te maken van de complexe combinatie van berekeningen.

Op tijd gebaseerde cohortanalyse: hoe u uw gegevensmodel instelt in LuckyTemplates
Klantanalyse in LuckyTemplates: prestaties in de loop van de tijd beoordelen
Technieken voor klantsegmentatie met behulp van het gegevensmodel - LuckyTemplates en DAX

Conclusie

In de Learning Summit ben ik veel verder ingegaan op hoe je precies je formules kunt genereren om dit te kunnen doen, maar ik dacht dat dit een goede inleiding zou zijn. Velen van u hebben waarschijnlijk nog nooit van cohortanalyse gehoord.

Dit is een behoorlijk geavanceerde analytische techniek, maar ik wilde u een inleiding geven van wat cohortanalyse is en u laten zien hoe we dit kunnen uitzoeken in LuckyTemplates. We kunnen het ook op een zeer dynamische en effectieve manier doen, waarbij we het in ons model kunnen integreren.

Ik heb deze analyse gezien in Excel en enkele andere geavanceerde tools, maar we kunnen het in Power Bi doen en het nog beter en efficiënter maken. Bekijk de onderstaande links voor meer LuckyTemplates-bronnen over dit onderwerp.

Proost!

***** LuckyTemplates leren? *****