LuckyTemplates-analyse van klantattributie met behulp van geavanceerde DAX

We gaan vandaag verder. We gaan echt diep in op klantverloop: analyse van nieuwe klanten en verloren klanten in LuckyTemplates. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.

Een andere term hiervoor is verloopanalyse, omdat we willen zien hoe het met onze klanten gaat, hoeveel van onze klanten aan boord komen en onze producten kopen, hoeveel er terugkomen en nog meer kopen, hoeveel klanten we verliezen, en enzovoort.

Er zijn zoveel geweldige inzichten die je kunt bereiken met dit soort vrij geavanceerde analyse, daarom wilde ik wat tijd besteden aan het verdiepen in de DAX-taal en DAX-formules.

In dit voorbeeld van klantanalyse begin ik met het doorlopen van klantverloop en onderzoek ik hoeveel klanten er na een bepaald tijdsbestek verloren gaan. Ook verdiep ik me in nieuwe klanten en terugkerende klanten.

Het analyseren van uw klantverloop is een zeer belangrijk onderdeel van de analyse voor een organisatie, vooral als u een bedrijf bent dat veel verkoopt, zoals een online retailer of een supermarktketen.

Als je klanten aan boord krijgt, wil je ze natuurlijk meer verkopen en niet kwijtraken aan bijvoorbeeld concurrenten.

Het is veel gemakkelijker om aan een bestaande klant te verkopen dan om nieuwe klanten te vinden.

Bestaande klanten zijn cruciaal voor de meeste bedrijven, omdat het zoveel winstgevender is om aan hen te blijven verkopen in plaats van steeds nieuwe klanten te moeten vinden.

Inhoudsopgave

• Verdwaalde klanten vinden
• Isoleren van nieuwe klanten
• Weten wie terugkerende klanten zijn
• Conclusie

Verdwaalde klanten vinden

In deze eerste visualisatie hier hebben we wat we zouden beschouwen als verloren klanten overuren .

Dit punt tot ongeveer 90 dagen is niet zo relevant, want als we bij de allereerste dagen zijn, beschouwen we op dit moment eigenlijk iedereen als "verloren".

Laten we nu door de functie lopen om te zien wat we hier doen.

In deze formule tellen we de klanten op die de afgelopen 90 dagen niets hebben gekocht , of wat dan ook uw variabele verloopdatum is.

We maken een virtuele tabel voor elke afzonderlijke klant via deze CustomersList- variabele.

We filteren alle klanten voor elke dag. En wat we met ALL doen, is dat we elke afzonderlijke klant in feite elke afzonderlijke dag bekijken.

En dan evalueren we voor elke klant of ze in de afgelopen 90 dagen een aankoop hebben gedaan. Als dat niet het geval is, wordt dat geëvalueerd tot 0 en wordt die klant geteld.

Isoleren van nieuwe klanten

Laten we nu eens kijken naar onze nieuwe klanten en kijken waar het naar evalueert.

In deze tabel zien we dat het meer op de eerdere data is, van januari tot juli, omdat we net met ons bedrijf zijn begonnen. Mensen zijn over het algemeen nieuw.

Dan vlakt het natuurlijk tegen het einde af, omdat we daar gewoon onze terugkerende klanten hebben.

Zijn functie doet soortgelijke logica. We tellen uit hoeveel klanten voor vandaag een verkoop hebben gedaan.

En als ze niets hebben gekocht dat als 0 zal worden geëvalueerd, dan wordt het geëvalueerd als Nieuwe klant.

Weten wie terugkerende klanten zijn

Terugkerende klanten zijn degenen die als verloren zijn beoordeeld.

Met andere woorden, ze hebben al 90 dagen niets gekocht. Na verloop van tijd zullen we berekenen hoeveel er daadwerkelijk terugkeren.

Dit zou een geweldig inzicht zijn als u promoties uitvoert of aan marketing doet, en u wilt weten hoeveel van deze verloren klanten u hebt teruggekregen door uw marketingactiviteiten.

In de formule Terugkerende klanten evalueren we alleen klanten die daadwerkelijk op een bepaalde dag hebben gekocht.

Dus hier voeren we wat logica uit op elke klant, waarbij we evalueren of ze in de afgelopen 90 dagen een verkoop hebben gedaan.

Als ze de afgelopen 90 dagen niets hebben gekocht, worden ze beschouwd als terugkerend. Evalueer vervolgens naar waar en tel die klant op die specifieke dag.

Analyseer wie uw verloren klanten zijn met behulp van LuckyTemplates en DAX
Klanttrendanalyse in LuckyTemplates met behulp van DAX
Ontdek hoeveel verkopen kunnen worden toegeschreven aan nieuwe klanten - geavanceerde LuckyTemplates-inzichten

Conclusie

Deze tutorial over LuckyTemplates- klantanalyse is behoorlijk geavanceerd in DAX-berekeningen. Dit toont gewoon de analytische kracht die u kunt hebben met LuckyTemplates.

In het verleden kostte dit soort informatie veel geld om te genereren. Maar nu zou je deze geweldige inzichten kunnen bereiken door middel van een schone en effectieve formule, gebruikmakend van de DAX-taal.

Onthoud dat het daadwerkelijk overeenkomt met het gegevensmodel. Alles is daarin verwerkt.

We kunnen hier eigenlijk wat filters op plaatsen. We willen bijvoorbeeld in slechts één staat duiken, bijvoorbeeld Florida, of onze top 3 staten, het evalueert allemaal dynamisch.

Ik duik in zoveel technieken in de video. Sommige zijn erg geavanceerd, maar u wilt zeker aan deze dingen worden blootgesteld.

Als je de kansen en het potentieel van LuckyTemplates kunt zien, dan kan je geest zich exponentieel uitbreiden met de mogelijkheden om analyses uit te voeren over je eigen datasets.

Als een kanttekening behandel ik een aantal van de meest geavanceerde LuckyTemplates-technieken die je kunt bedenken in de cursus op , dus bekijk dat wanneer je kunt.

Veel succes en succes met deze technieken.