Przewidywanie, kiedy Twoi klienci dokonają kolejnego zakupu W/LuckyTemplates

Co by było, gdybyś mógł wiedzieć, kiedy Twoi klienci prawdopodobnie dokonają kolejnego zakupu, korzystając z analizy predykcyjnej w usłudze LuckyTemplates? Możesz obejrzeć pełny film tego samouczka na dole tego bloga.

Korzystając z technik analizy predykcyjnej, możemy spróbować przewidzieć, kiedy Twoi klienci powinni kupić Twoje produkty i usługi.

Oczywiście będzie trochę pracy w LuckyTemplates, aby to wszystko działało. Ale po prostu zaprezentuje niesamowite i wydajne funkcje analityczne usługi LuckyTemplates, które są dostępne podczas prawidłowego korzystania z formuł języka DAX.

Dzięki usłudze LuckyTemplates możesz zastosować różne techniki modelowania formuł i danych, aby uzyskać bardzo przydatne informacje.

W tym poście omówimy kilka pomysłów dotyczących wglądu predykcyjnego. Jest to bardzo wykonalne z perspektywy języka DAX. Następnie omówimy, w jaki sposób możemy wykorzystać dane do przewidywania zachowań klientów. Ostatecznie może to pozytywnie wpłynąć na nasze wyniki finansowe.

Spis treści

• Wykorzystanie danych historycznych do przewidywania zachowań klientów
• Co można zrobić z danymi historycznymi
• 1. Określenie daty ostatniej transakcji
• 2. Określanie dni od ostatniego zakupu
• 3. Określanie średnich dni między zakupami
• 4. Określanie dni powyżej średniej
• 5. Określenie rentowności klienta
  • Wniosek

Wykorzystanie danych historycznych do przewidywania zachowań klientów

Zanim zagłębimy się w naszą dyskusję, przyjrzyjmy się historycznym danym z tabeli zachowań klientów.

Na górze zobaczysz pola Nazwa klienta , Łączna liczba dni transakcji , Data ostatniego zakupu , Dni od ostatniego zakupu , Średnia liczba dni między zakupami , Dni powyżej średniej i Łączna sprzedaż .

Korzystając z analizy predykcyjnej w usłudze LuckyTemplates, możemy cofnąć się w czasie i zobaczyć, kiedy klienci faktycznie dokonali zakupu. Możemy również zobaczyć, ile razy dana osoba dokonała z nami transakcji.

Na podstawie przedziału czasowego, w którym dokonali zakupu, jakie jest prawdopodobieństwo, że dokonają ponownego zakupu w dowolnym momencie w najbliższej przyszłości?

Wyniki z odpowiedzi na to pytanie są cennym spostrzeżeniem.

Co można zrobić z danymi historycznymi

Prosta analiza predykcyjna w usłudze LuckyTemplates nie będzie w 100% dokładna i istnieje wiele zawiłości związanych z tym, co może się wydarzyć, ale zastanów się, jak możesz wykorzystać tę wiedzę.

Jeśli klient kupił coś od nas średnio 15 razy w ciągu ostatnich 2 lat i robił to co 40 lub 50 dni, możesz zrobić coś marketingowego, zadzwonić do sprzedawcy lub upewnić się, że zobaczy reklamę online, aby zachęcić im podjąć działania.

Jest tak wiele wspaniałych sposobów, w jakie możesz wykorzystać tę wiedzę. Nawet jeśli nie będzie idealny, da ci zrozumienie decyzji zakupowych klienta i możesz opracować plan marketingowy na podstawie tych decyzji.

1. Określenie daty ostatniej transakcji

Przejdźmy więc przez to, jak to zrobiłem. Zacznę od faktycznej daty ostatniego zakupu. Spójrzmy na formułę.

2. Określanie dni od ostatniego zakupu

Następną rzeczą do zrobienia jest obliczenie dni od ostatniego zakupu. Jaka jest liczba dni od ostatniego zakupu? Jaka jest ostatnia rzeczywista data transakcji w moim zbiorze danych? Po prostu rozgryzłem to za pomocą tego prostego wzoru.

Na podstawie tych danych możemy określić, kiedy klient ostatnio dokonał u nas zakupu. Jest to interesujące i przydatne, ponieważ chcesz wiedzieć, kiedy klient ostatnio dokonał u Ciebie zakupu, a następnie porównać to ze średnim przedziałem czasowym między zakupami.

Gdy masz ten punkt odniesienia, możesz w ten sposób odkrywać trendy wśród klientów. W tym przypadku klient Gregory Jackson kupował co 61 dni.

Ale od 451 dni nic nie kupił, więc coś jest wyraźnie nie tak. Możesz użyć tych danych, aby wprowadzić zmiany w swoich strategiach marketingowych, aby zachęcić tego klienta do ponownej aktywności.

3. Określanie średnich dni między zakupami

To jest główna część tej analizy: jak obliczamy średnią liczbę dni między zakupami? Chociaż jest to połączenie wielu rzeczy, może być prostsze niż myślisz.

Możesz uzyskać równie dobrą projekcję, która może nie być idealna, ale równie dobra, wizualizując tę ​​formułę.

Więc wszystko, co zrobiłem, to wszedłem i dla każdego klienta obliczyłem, kiedy był ich ostatni zakup , a kiedy był ich pierwszy zakup , a następnie podzieliłem ich przez całkowitą liczbę dni , w których dokonali transakcji.

Więc pomyśl o tym. Tak więc dla każdego klienta dowiemy się, kiedy dokonali pierwszego zakupu , kiedy dokonali ostatniego zakupu , a następnie ile dni faktycznie dokonali z nami transakcji.

Oczywiście nie jest doskonały, ale daje oszacowanie średniej liczby dni i zakupów. Kiedy ktoś przychodzi do ciebie regularnie, to w logiczny sposób pokaże ci średnie dni między zakupami.

4. Określanie dni powyżej średniej

Następnie stworzyłem kolejną miarę, która pokazuje, że jeśli klient przekroczy szacowaną średnią liczbę dni, pokaże mi, ile dni faktycznie minęło. To właśnie  pokazuje kolumna Dni powyżej średniej .

Mój umysł eksploduje od tego, co możesz zrobić z tą postacią. Załóżmy, że jesteś sprzedawcą internetowym i dowiadujesz się, że klient przychodzi do ciebie co 30 dni.

Tak więc przed tą datą możesz wysłać do nich e-mail marketingowy lub zrobić kilka reklam na Facebooku. To naprawdę świetny wgląd, który możesz wykorzystać do poprawy wskaźnika utrzymania klientów.

Innym przykładem jest ten konkretny klient tutaj. Średni czas między zakupami wynosi 98 dni, a ostatni zakup miał miejsce 48 dni temu.

W dniach poprzedzających następny zakup tego klienta możesz wysłać mu materiały marketingowe, aby przypomnieć mu o swojej firmie.

5. Określenie rentowności klienta

Kolejną miarą, którą możemy wykorzystać, jest rentowność Twoich klientów. Za pomocą kolumny Total Sales możesz sprawdzić, którzy z nich są Twoimi najlepszymi klientami.

Możesz także określić, czy utrata konkretnego klienta miałaby duży wpływ na Twoją firmę. Korzystając z przykładu w poniższej tabeli, utrata Gregory'ego Jacksona jako klienta nie będzie miała większego wpływu, ponieważ zarobiłeś od niego tylko 3222 USD na sprzedaży.

Z drugiej strony chcesz zatrzymać Joshuę Romero, ponieważ do tej pory był bardzo dobrym klientem. Możesz sformułować plan marketingowy, a następnie skontaktować się z nim.

Możesz zidentyfikować klientów, którzy są najbardziej dochodowi dla Twojej firmy, i określić, czy kupują tak, jak powinni. Kolumny Całkowita sprzedaż i Dni powyżej średniej pokażą Ci, jak zidentyfikować te dwie liczby w czasie rzeczywistym.

Kiedy Twoi klienci dokonali ostatniego zakupu? – Techniki języka DAX w usłudze LuckyTemplates
Jak przewidywać rentowność w przyszłości za pomocą usługi LuckyTemplates
Analiza trendów klientów w usłudze LuckyTemplates za pomocą języka DAX  

Wniosek

Więc tym wglądem zakończę sprawę. Możliwość zintegrowania zaawansowanej analizy predykcyjnej w usłudze LuckyTemplates jest potężna i może wnieść wiele wartości do Twojej organizacji.

Na przykład możliwość przewidywania przyszłości biznesowej może zwiększyć efektywność działań biznesowych i umożliwić uzyskanie przewagi konkurencyjnej nad konkurencją.

Poświęć trochę czasu na przejrzenie tego filmu i zapoznanie się z techniką, którą możesz zastosować do przewidywania przyszłych scenariuszy biznesowych.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o najbardziej zaawansowanych technikach analitycznych w usłudze LuckyTemplates, skorzystaj z poniższego łącza w LuckyTemplates online .

Powodzenia z tymi technikami