Prevendo quando seus clientes farão a próxima compra com o LuckyTemplates

E se você pudesse saber quando seus clientes provavelmente farão a próxima compra usando análise preditiva no LuckyTemplates? Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.

Ao usar técnicas de análise preditiva, podemos tentar prever quando é esperado que seus clientes comprem seus produtos e serviços.

Claro, haverá um pouco de trabalho dentro do LuckyTemplates para fazer tudo isso funcionar. Mas ele apenas mostrará os incríveis e poderosos recursos analíticos do LuckyTemplates disponíveis para você ao usar as fórmulas DAX corretamente.

Com o LuckyTemplates, você pode incorporar diferentes técnicas de fórmula e modelagem de dados para extrair alguns insights muito significativos.

Neste post, vamos discutir algumas ideias de insights preditivos. Isso é algo muito factível de uma perspectiva DAX. Em seguida, discutiremos como podemos usar os dados para prever o comportamento do cliente. Em última análise, isso pode impactar positivamente nossos resultados financeiros.

Índice

• Usando dados históricos para prever o comportamento do cliente
• O que você pode fazer com dados históricos
• 1. Determinando a Data da Última Transação
• 2. Determinando os dias desde a última compra
• 3. Determinando a média de dias entre as compras
• 4. Determinando os dias acima da média
• 5. Determinando a lucratividade de um cliente
  • Conclusão

Usando dados históricos para prever o comportamento do cliente

Antes de mergulharmos em nossa discussão, vamos dar uma olhada nos dados históricos fornecidos pela tabela de comportamento do cliente.

Na parte superior, você verá os campos Nome do cliente , Total de dias em transações , Data da última compra , Dias desde a última compra , Média de dias entre compras , Dias acima da média e Total de vendas .

Ao usar a análise preditiva no LuckyTemplates, podemos voltar no tempo e ver quando os clientes realmente compraram. Também podemos ver quantas vezes uma pessoa fez transações conosco.

Com base no período de tempo que eles compraram, qual a probabilidade de eles recomprarem em algum momento no futuro próximo?

Os resultados da resposta a esta pergunta é uma visão valiosa.

O que você pode fazer com dados históricos

A análise preditiva simples no LuckyTemplates não será 100% precisa e há muitas complexidades em torno do que pode acontecer, mas pense em como você pode usar esse insight.

Se, em média, um cliente comprou algo de nós 15 vezes nos últimos 2 anos e fez isso a cada 40 ou 50 dias, você pode fazer algum marketing, fazer uma ligação de vendas ou garantir que eles vejam um anúncio on-line para solicitar eles para agir.

Existem muitas maneiras excelentes de utilizar esse insight. Mesmo que não seja perfeito, ele lhe dará uma compreensão das decisões de compra de um cliente e você poderá criar um plano de marketing com base nessas decisões.

1. Determinando a Data da Última Transação

Então vamos ver como eu fiz isso. Vou começar com a última data real da compra. Vejamos a fórmula.

2. Determinando os dias desde a última compra

A próxima coisa a fazer é calcular os dias desde a última compra. Qual é o número de dias desde a última compra? Qual é a última data de transação real em meu conjunto de dados? Acabei de descobrir usando esta fórmula simples.

A partir desses dados, podemos determinar quando o cliente comprou conosco pela última vez. Isso é interessante e útil porque você deseja saber quando o cliente comprou de você pela última vez e, em seguida, comparar isso com o intervalo de tempo médio entre as compras.

Depois de ter essa referência, é assim que você pode descobrir as tendências do cliente. Nesse caso, o cliente Gregory Jackson comprou a cada 61 dias.

Mas ele não comprou nada por 451 dias, então há algo claramente errado aí. Você pode usar esses dados para fazer alterações em suas estratégias de marketing para solicitar que esse cliente se torne ativo novamente.

3. Determinando a média de dias entre as compras

Portanto, esta é a grande parte desta análise: como calculamos a média de dias entre as compras? Embora seja uma combinação de muitas coisas, pode ser mais simples do que você pensa.

Você pode obter uma projeção igualmente boa, e pode não ser perfeita, mas igualmente boa, visualizando esta fórmula.

Então, tudo o que fiz foi entrar e, para cada cliente, calcular quando foi a última compra e quando foi a primeira compra e, em seguida, dividi-os pelo número total de dias que eles transacionaram.

Então pense sobre isso. Assim, para cada cliente, descobriremos quando foi a primeira compra que fizeram , quando foi a última compra que fizeram e quantos dias realmente transacionaram conosco.

Claro que não é perfeito, mas vai te dar uma estimativa da média de dias e compras. Quando alguém vem até você regularmente, ele mostra a média de dias entre as compras de maneira lógica.

4. Determinando os dias acima da média

Em seguida, criei outra medida que mostra que, se um cliente estiver acima de sua média estimada de dias, ela me mostrará quantos dias ele realmente ultrapassou. Isso é o que a  coluna Dias acima da média está mostrando.

Minha mente explode com o que você poderia fazer com esta figura. Digamos que você seja um varejista on-line e descubra que um cliente o visita a cada 30 dias.

Então, antes dessa data, você pode enviar algum marketing por e-mail para eles ou pode fazer alguns anúncios no Facebook. Este é um insight realmente excelente que você pode usar para melhorar a taxa de retenção de clientes.

Outro exemplo é este cliente em particular aqui. O tempo médio entre as compras é de 98 dias, enquanto a última compra foi feita há 48 dias.

Nos dias que antecedem a próxima compra desse cliente, você pode enviar algum material de marketing para lembrá-lo de sua empresa.

5. Determinando a lucratividade de um cliente

Outra medida que podemos usar é a lucratividade de seus clientes. Usando a coluna Total de vendas , você pode verificar quais são seus principais clientes.

Você também pode determinar se isso afetaria muito seus negócios se você perdesse um cliente específico. Usando o exemplo da tabela abaixo, perder Gregory Jackson como cliente não causará muito impacto porque você ganhou apenas $ 3.222 em vendas com ele.

Por outro lado, você deseja manter Joshua Romero porque ele tem sido um cliente muito bom até agora. Você pode formular um plano de marketing e depois entrar em contato com ele.

Você pode identificar os clientes que são mais lucrativos para o seu negócio e determinar se eles estão comprando como deveriam. As colunas Total Sales e Days Above Average mostrarão como identificar esses dois números em tempo real.

Quando seus clientes fizeram a última compra? – Técnicas DAX no LuckyTemplates
Como prever a lucratividade no futuro usando o LuckyTemplates
Análise de tendências do cliente no LuckyTemplates usando DAX  

Conclusão

Então, vou encerrar as coisas com esse insight. A capacidade de integrar análises preditivas avançadas no LuckyTemplates é poderosa e pode agregar muito valor à sua organização.

Por exemplo, ser capaz de fazer previsões de negócios futuros pode tornar suas operações de negócios mais eficientes e permitir que você obtenha uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes.

Reserve um tempo para revisar este vídeo e aprender uma técnica que você pode aplicar para prever futuros cenários de negócios.

Se você quiser saber mais sobre algumas das técnicas de análise mais avançadas do LuckyTemplates, confira o link abaixo do LuckyTemplates online .

Boa sorte com essas técnicas