O que é self em Python: exemplos do mundo real
O que é self em Python: exemplos do mundo real
Às vezes, ao analisar seus relatórios do LuckyTemplates, você pode querer saber quantas transações ocorreram em um determinado período de tempo. Nesta postagem do blog, mostrarei exatamente como calcular transações em um determinado período de dias usando inteligência de tempo no LuckyTemplates. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.
Esta postagem abordará um trabalho analítico de alta qualidade que pode ser executado com eficiência no LuckyTemplates. Usaremos uma combinação de fórmulas DAX em torno de tabelas de datas para extrair insights úteis.
Índice
Determinando transações nos últimos N dias
Veremos quantas transações um determinado cliente fez nos últimos N dias. Na verdade, existem algumas maneiras de fazer isso.
Número total de dias de transações
Para descobrir o número de dias que um cliente transacionou conosco, podemos criar uma medida usando esta fórmula:
Digamos, por exemplo, que um cliente comprou 3 produtos individuais diferentes em um determinado dia. Se esta for a fórmula que usarmos, ela retornará apenas 1 transação (e não 3) porque estamos indo com contagem distinta da data da compra .
Total de Transações
Mas se quisermos calcular o número total de transações independentemente dos dias, podemos usar a função COUNTROWS na tabela de vendas.
Isso nos dará transações individuais. Se um cliente comprou 3 produtos diferentes em um dia, serão 3 transações.
Ao observar a tabela de vendas, podemos perceber que não há muita diferença entre as colunas Total de dias transacionados e Total de transações . Mas haverá em alguns casos, como com Carlos Scott, que teve várias transações em um dia.
Transações nos últimos 60 dias
O que queremos descobrir a seguir é quantas transações foram feitas nos últimos N dias ou nos últimos 60 dias no caso de nosso conjunto de dados de demonstração.
Estaremos isolando quantas transações foram feitas em um determinado período de tempo versus o total.
Lembre-se de que este é um cálculo dinâmico, portanto, à medida que avançamos no tempo, esses 60 dias se moverão conosco. Nós só vamos olhar para 60 dias para trás.
Então, para chegar a esta fórmula, usamos uma combinação de técnicas de fórmula e função. Usaremos variáveis aqui e com funções trabalharemos com CALCULATE , e FILTER . Vamos dar uma olhada aqui.
1. Usando Variáveis (VAR)
Usaremos VARIÁVEIS para obter a última data de vendas das compras (no contexto atual). Como este é um conjunto de dados de demonstração, usei LASTDATE para nos fornecer uma data a ser baseada.
Normalmente, você não usará essa fórmula, pois estará analisando um conjunto de dados ao vivo. Você ficará bem usando esta fórmula, se for esse o caso:
2. Trabalhando com a função CALCULAR
Neste caso, usei a fórmula COUNTROWS . Mas, em teoria, também podemos usar a medida Total de transações.
Ainda estamos contando o número de transações, mas estamos apenas mudando o contexto em termos de como estamos calculando.
Isso é exatamente o que a função CALCULAR faz; veremos o total de transações em uma janela dos últimos 60 dias.
3. A função FILTRO
A terceira etapa é filtrar a tabela de datas dos últimos 60 dias usando a função FILTER. Essa função específica abrirá uma nova janela para calcular o total de transações em qualquer intervalo de tempo específico.
Com ALL(DATES) , estaremos liberando quaisquer filtros que possam vir da tabela de datas inicialmente. Em seguida, adicionaremos os filtros de volta iterando cada data e avaliando se ela está entre (Last Date – 60) e Last Date .
Usando a inteligência de tempo no LuckyTemplates para melhorar suas vendas e marketing
O resultado final é realmente algo poderoso. Podemos reutilizar isso para criar uma nova medida. Por exemplo, podemos recalcular a fórmula para até 180 dias conforme abaixo:
Podemos então arrastar os resultados para a tela e ramificar a tabela para determinar a velocidade do ciclo de compra de um cliente.
Podemos analisar a tabela de vendas e depois nos fazer as perguntas difíceis. Por que nossos clientes estão realizando mais transações nos últimos 60 dias do que nos últimos 180 dias?
Foi porque demos a eles um desconto especial ou foi por causa de uma campanha de marketing que fizemos? Assim que tivermos as respostas, podemos usá-las para melhorar nossas estratégias de marketing.
Analisar a frequência transacional é crucial para um negócio , especialmente se você for um varejista de alta frequência ou administrar uma empresa online.
Conclusão
Os insights que você pode obter da inteligência de tempo no podem orientar muitas ações e decisões com suas iniciativas de marketing, inventário e finanças.
A técnica pode ser usada de muitas maneiras diferentes no ambiente certo. Lembre-se de que nem sempre precisam ser transações; podem ser vendas, custos, lucros, etc. que podem ser revisados usando exatamente a mesma técnica que mostrei.
Se você puder aprender como incorporar isso em seus relatórios, estará desenvolvendo um trabalho de alta qualidade que seus clientes e organização valorizarão.
Para aprender técnicas analíticas ainda mais avançadas para LuckyTemplates, confira o link do módulo abaixo no LuckyTemplates Online.
Boa sorte!
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