Cum să implementați analiza de cohortă în LuckyTemplates – Concepte DAX avansate

În acest blog, vă prezint analiza de cohortă LuckyTemplates . Acesta a fost unul dintre subiectele pe care le-am parcurs în detaliu într-un , unde am demonstrat ce este analiza cohortelor și cum o puteți face în LuckyTemplates. În acest tutorial, veți învăța cum să-l configurați în modelul dvs. LuckyTemplates. Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Ideea în jurul analizei de cohortă este că ne grupăm clienții pe baza unui anumit comportament sau atribut pe care îl au.

În acest exemplu, ne grupăm clienții în funcție de momentul în care au achiziționat inițial , iar apoi vom analiza rata de păstrare a acelor clienți .

Așadar, ideea este de a crea o cohortă de moment în care clienții cumpără pentru prima dată și apoi să analizeze în timp cât timp durează pentru a veni să cumpere din nou. Apoi comparăm toți clienții din cohorta noastră din toate lunile și vedem dacă nivelurile de retenție se îmbunătățesc sau se reduc.

În această demonstrație, avem procente, ceea ce este un mod bun de a privi, dar avem și numere absolute.

Cuprins

• Clasificarea achizițiilor clienților
• Formule DAX pentru analiza de cohortă
• Clasificarea intervalelor de timp
• Concluzie

Clasificarea achizițiilor clienților

Dacă te gândești la cohortă în sine, înseamnă „grupare de clienți”. Deci, aici ne dăm seama când s-a alăturat clientul sau când a cumpărat prima dată de la noi. Aceasta este ceea ce clasificăm drept Data aderării . 

Formula Data aderării este doar Data minimă de achiziție din tabelul de vânzări. Deci, stabilim data minimă sau cea mai mică pe care a cumpărat-o oricare dintre acești clienți de la fiecare rând diferit.

Apoi i-am clasificat în cohorta lor particulară în funcție de luna și anul pe care le-au achiziționat . 

De exemplu, Jesse Evans aici a achiziționat pe 11 martie 2014, astfel încât clienți precum Evans vor fi în cohorta din martie 2014.

Formule DAX pentru analiza de cohortă

Formulele pe care le folosim aici sunt foarte simple. Data aderării este doar MIN -ul datei comenzii (vânzări).

Luna cohortă este, practic, să afle luna acelei date de înscriere.

Și apoi, îi aducem aici.

Putem crea o cohortă pe mai multe variabile diferite . Acesta este doar un exemplu real de rate de retenție.

Clasificarea intervalelor de timp

Un alt lucru de clasificat sunt perioadele de timp . Acestea sunt doar generice (1, 2, 3 etc.), dar trebuie să creăm câteva perioade de timp generice pentru a compara toate aceste cohorte (ian 2014, februarie 2014 etc.), deoarece toate sunt în intervale de timp diferite. Trebuie să facem o comparație asemănătoare a tuturor acestor cohorte în diferite perioade de timp.

Deci, așa am configurat-o dacă facem acest tip de analiză. Avem perioada de la 1 la 12 și înregistrăm zile minime și zile maxime.

De exemplu, dacă un client a cumpărat de la noi și apoi a cumpărat din nou în primele 30 de zile, acel client va fi clasificat ca prima perioadă de păstrare (Perioada 1). Dacă clientul a cumpărat din nou de la noi între 120 și 150 de zile, acel client se află în Perioada 5 și așa mai departe.

Vedem că acest lucru este finalizat în toate cohortele noastre, chiar dacă acești clienți își fac achiziția inițială mai târziu. Apoi comparăm cohorta noastră pe o bază similară până în ianuarie 2014, utilizând combinația complexă de calcule.

Analiza de cohortă bazată pe timp – Cum să vă configurați modelul de date în LuckyTemplates
Analiza clienților în LuckyTemplates: revizuirea performanței în timp
a tehnicilor de segmentare a clienților folosind modelul de date – LuckyTemplates și DAX

Concluzie

În Learning Summit m-am aprofundat mult mai mult în modul în care vă puteți genera formulele pentru a putea face acest lucru, dar m-am gândit că aceasta ar fi o introducere bună. Mulți dintre voi probabil nici nu ați auzit de analiza de cohortă.

Aceasta este o tehnică analitică destul de avansată, dar am vrut să vă ofer o notă despre ce este analiza de cohortă și să vă arăt cum putem înțelege acest lucru în LuckyTemplates. De asemenea, putem face acest lucru într-un mod foarte dinamic și eficient, unde îl putem integra în modelul nostru.

Am văzut această analiză făcută în Excel și în alte instrumente avansate, dar o putem face în Power Bi și o putem face și mai bună și mai eficientă. Consultați linkurile de mai jos pentru mai multe resurse LuckyTemplates despre acest subiect.

Noroc!

***** Învățați LuckyTemplates? *****