LuckyTemplates-klantsegmentatie: groepsbewegingen door de tijd laten zien

Deze tutorial gaat helemaal over klantinzichten. Ik zal een geavanceerde LuckyTemplates-techniek voor klantsegmentatie demonstreren met behulp van DAX-formules en een secundaire tabel. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.

Het identificeren of segmenteren van klanten is een techniek op zich, maar het vergelijken van klantsegmenten in de huidige periode en in een voorgaande periode is een andere geweldige techniek. Met dit inzicht kunnen we echt waarde halen uit onze LuckyTemplates-klantsegmentatieanalyse.

Deze techniek is een combinatie van DAX-formules en correcte datamodellering .

De klantsegmentatie of groeperingen waarnaar we hier verwijzen, zijn hoog of top, midden en onderaan. We zullen de individuele huidige en eerdere segmentatie van elke klant vergelijken, en we zullen zien welke klanten, die ooit de best presterende klanten waren, zijn gedaald tot enkele van onze slechtst presterende klanten.

Met dit soort klantanalyses kunnen we betere beslissingen nemen op het gebied van verkoop, marketing of reclame, aangezien dit een van de reële scenario's is voor zakelijke omgevingen.

Inhoudsopgave

• Klantgroepen identificeren dit jaar en vorig jaar
• DAX-berekeningen om beweging binnen klantgroepen weer te geven
• Conclusie

Klantgroepen identificeren dit jaar en vorig jaar

Het specifieke dat ik in deze tutorial wil laten zien, zijn de resultaten in deze tabel. Ik heb een lijst gemaakt met klanten die ik als top, midden en laag beschouw en ik heb de klantgroepen per percentage uitgewerkt. 

In deze tabel kunnen we zien dat we in de kolom Klantengroep TY (dit jaar) de topklanten van dit jaar hebben, maar in de kolom Klantengroep LY (vorig jaar) bevonden ze zich in een ander segment of groep (middelste en onderste ). We kunnen vorig jaar de onderste klanten zien die dit jaar de midden- en bovenste delen hebben bereikt .

Johnson Ltd was hier bijvoorbeeld vorig jaar het laagste punt, maar is dit jaar een middenklant met een stijging van 38,2%. Liberty Group was vorig jaar ook een dieptepunt, maar is dit jaar nu een topklant met een stijging van 512,7%.

Dit getal op zich zegt iets, maar dit stelt ons in staat om veel meer aanvullende logica te creëren die klanten puur zal segmenteren op basis van het feit dat ze binnen een specifieke groep vallen. 

Voordat we bij de formule komen, laat ik je snel zien hoe ik deze klanten heb gegroepeerd. Ik heb deze groepen gemaakt op basis van verkooppercentages en dus zijn de beste klanten de 80% tot 100%, terwijl de middengroep tussen de 25% en 80% ligt en de onderste groep de 25% is.

DAX-berekeningen om beweging binnen klantgroepen weer te geven

We gebruiken hier twee DAX-formules: voor dit jaar (TY) en voor het voorgaande jaar (LY). Laten we eerst de formule voor dit jaar ( Klantengroep TY ) doornemen en ons specifiek richten op het gemarkeerde deel van de formule met de functie BEREKENEN .

Met de functie GESELECTEERDE WAARDE kunnen we een tekstwaarde retourneren (boven, midden, onder). Met behulp van de FILTER- functie identificeren we in welke groep de klanten zitten . We voeren deze logica door elke rij in de tabel Klantengroepen die ik heb gemaakt.

FILTER is als een itererende functie die door een specifieke tabel heen itereert en een logica uitvoert op elke afzonderlijke rij. De context die als waar evalueert, wordt behouden. Dus in dit geval hebben we de hoogste, middelste en laagste waarden.

De logica omvat hier de variabelen (VAR) CustomerRank en TotalCustomer , die in het eerste deel van de formule worden uitgewerkt. De Laag en Hoog in de formule zijn kolommen van de tabel Klantengroepen . Dus om bijvoorbeeld in de topgroep te zitten, moet de klant tussen de 80% en 100% zijn op basis van verkopen. 

Dit is dus de klantrangberekening die is gebaseerd op de verkopen van dit jaar . Als we nu kijken naar de LY-formule van de klantgroep , is het enige dat is veranderd de klantenrangschikking die is gebaseerd op de verkopen van vorig jaar in plaats van de verkopen van dit jaar . 

Het heeft dezelfde logica die door precies dezelfde tabel loopt, maar het wordt uitgevoerd op basis van de rangorde van het voorgaande jaar. En dit zou de groep waarin ze zich in het voorgaande jaar bevonden ten opzichte van het huidige jaar teruggeven.

Segmentatievoorbeeld Geavanceerde DAX gebruiken in LuckyTemplates
Gebruik DAX om gegevens in LuckyTemplates te segmenteren en groeperen
Klanten dynamisch groeperen op basis van hun rangschikking met RANKX in LuckyTemplates

Conclusie

Met deze LuckyTemplates-techniek voor klantsegmentatie kunnen we een tabel uitvoeren en evalueren en een tekstresultaat retourneren. We kunnen de klantgroepresultaten van vorig jaar en dit jaar vergelijken.

Het is ook geweldig hoe we dezelfde secundaire tabel (klantgroepen) kunnen gebruiken om logica door te voeren. Het maken van secundaire tabellen is een techniek voor gegevensmodellering die ik in een andere zelfstudie heb laten zien.

Door de DAX- en datamodelleringstechnieken te combineren, kunnen we dit waardevolle inzicht extraheren. Bovendien konden we ook kwartaal-op-kwartaalresultaten vergelijken. Dezelfde logica en techniek zou van toepassing zijn.

Dit is een zeer krachtige techniek die u kunt implementeren in uw eigen LuckyTemplates-klantsegmentatierapporten.

Al het beste!