Análise de novos clientes usando DAX avançado

Não muito tempo atrás, concluí uma sessão inteira de método de cenário para membros do LuckyTemplates. Trabalhei em uma sessão inteira que englobou muitos tipos de análise, incluindo clientes perdidos, clientes regulares e análise de novos clientes . Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.

Todos eles envolveram um grande trabalho analítico de forma a maximizar o potencial de negócio dos dados deste cliente.

Neste tutorial específico, quero detalhar como você realmente calcula novos clientes em seus relatórios .

Mas certamente está aberto ao debate sobre o que você classificaria como um “novo cliente” com base em sua organização ou setor. É alguém que nunca comprou desde o início do seu negócio? Essa parte da análise é bastante singular. Mas, ocasionalmente, você pode querer colocar algum tipo de período de tempo nisso. Se um cliente não comprou naquele período específico, você pode considerá-lo novo assim que voltar.

No entanto, independentemente da sua definição, a técnica será muito semelhante ao exemplo que vou mostrar a você. 

Índice

• Compreendendo o insight da análise de novos clientes
• Fórmula para análise de novos clientes
• Conclusão

Compreendendo o insight da análise de novos clientes

Este tutorial é bastante avançado e requer um entendimento das funções de tabela e tabelas virtuais dentro do LuckyTemplates . Mas eu vou passar por isso em detalhes ao longo do tutorial. Também mostrarei as fórmulas necessárias para destacar dinamicamente esses dados em seus relatórios do LuckyTemplates.

Primeiro, quero mostrar um exemplo de análise nesta janela dinâmica.

Neste caso específico, considero novos clientes aqueles que não compraram nada nos últimos 90 dias.

Para chegar a este modelo, primeiro preciso configurar os parâmetros e a fórmula. Para fazer isso, clique em Modelagem e em Novo parâmetro. 

Também criei uma tabela simples para Churn Time Frame usando a fórmula abaixo . 

Churn de clientes refere-se aos clientes que pararam de comprar de um produto ou serviço de uma empresa específica durante um determinado período de tempo. 

Agora, para tornar a análise mais dinâmica, posso estender a janela de tempo de churn. Originalmente, tenho 90 , mas posso aumentar para 180 dias. Eu posso até ir para um período de tempo mais curto também.

Podemos usar a Amazon como exemplo. Se você não compra nada da Amazon há 90 ou 180 dias, eles podem considerá-lo um cliente perdido. Depois disso, eles provavelmente enviarão algumas formas de marketing para recuperá-lo como um 'novo' cliente.

Essa é a principal coisa sobre a qual falarei neste vídeo. A chave sobre como realmente resolver ou calcular esses novos clientes, o que pode dizer muito sobre o sucesso de seus esforços de marketing .

Fórmula para análise de novos clientes

Então, vamos executar esta fórmula aqui para novos clientes . Essa fórmula calcula os clientes que compraram algo no mês atual, mas não compraram nada nos 90 dias anteriores.

Em primeiro lugar, a fórmula CustomerTM avalia as vendas do cliente no mês atual.

Você pode ver os resultados desta fórmula na coluna Cliente Total da tabela abaixo.

Depois disso, usei a fórmula PriorCustomer para procurar os clientes que possuem registros anteriores nos últimos 90 dias. Significa apenas que eles são clientes regulares.

Em vez do contexto atual, precisamos alterar o quadro de tempo ou contexto desta tabela usando .

Também adicionei a função para remover qualquer contexto nas datas e reaplicar o filtro com base na janela de tempo de 90 dias. Este é o cerne da fórmula.

Agora, a função avalia duas dessas tabelas. Após isso, retorna uma tabela de clientes únicos.

Depois disso, adicionei a fórmula para contar os clientes únicos.

Posteriormente, posso criar a nova análise do cliente, como a abaixo.

Vamos dar uma olhada neste exemplo para o mês de março de 2017 .

Temos um total de 282 clientes e é isso que a fórmula CustomerTM avalia. Desses clientes, apenas 191 não compraram nada nos últimos 90 dias. Assim, os consideramos novos clientes.

O uso dessa análise de novos clientes pode ajudá-lo a descobrir se seus esforços de marketing são bem-sucedidos em atrair novos clientes para sua empresa.

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Conclusão

Geralmente, um novo cliente custa mais do que um cliente existente. Portanto, entender as tendências por trás de quem está comprando de você é muito importante para muitas organizações.

Essa é uma métrica realmente poderosa para entender a composição de seus clientes durante qualquer período de tempo. Neste caso particular, mostraremos mês a mês.

Essa técnica permite que você entenda quanto está realmente custando para obter receita em sua organização.

Vou deixar um link abaixo na descrição se você quiser realmente ver todo este workshop. Tudo o que você precisa fazer é atualizar sua assinatura para poder reproduzir e baixar todo o recurso.