Tehnici de segmentare a clienților folosind modelul de date – LuckyTemplates & DAX

În această postare pe blog, vă voi arăta cum să faceți tehnici de segmentare a clienților prin modelul de date din LuckyTemplates. Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Uneori, datele dvs. brute nu vor avea toate informațiile de care aveți nevoie pentru a prezenta ceva în LuckyTemplates. Dar nu lăsa asta să te oprească.

Tot ce aveți nevoie este o imaginație cu privire la modul în care vă puteți construi modelul de date sau puteți utiliza o logică suplimentară în tabelele dvs. de căutare, care vă poate permite perspective mult mai mari decât ați fi crezut că este posibil cu datele brute pe care le aveți în forma sa actuală.

Vă voi prezenta un exemplu detaliat despre cum vă puteți segmenta clienții, evaluând dacă aceștia sunt clienți buni, clienți ok sau clienți slabi.

Cuprins

• Segmentarea clienților în funcție de performanță
• Crearea tabelului de grupare a clienților
• Tabele de căutare și coloane calculate
• Calcularea diferenței de vânzări
• Utilizarea SWITCH Logic
• Concluzie

Segmentarea clienților în funcție de performanță

În esență, vom lucra la modul în care vă segmentăm clienții în funcție de performanță.

Puteți utiliza această tehnică pentru a segmenta aproape orice, dar am vrut să arăt cât de eficient poate fi să prezentați informații despre raportul dvs. pe baza unui scenariu din viața reală.

Folosind modelul de date, putem izola rapid fiecare segment specific pentru analiză. Putem vedea factorii care stau la baza care vor distinge clienții noștri ca fiind grozavi, buni, medii sau slabi în ceea ce privește vânzările.

Am creat un slicer sau un filtru care îmi permite să analizez clienții ca fiind grozavi, buni, medii sau slabi pe baza vizualizărilor pe care le-am introdus în raportul nostru.

Vizualizarea ne va arăta când a început divergența (februarie 2016) și de ce există o divergență.

Este important să arătați de ce cu vizualizările din rapoartele dvs.

În partea de jos a raportului nostru, putem vedea exact când s-a produs divergența.

De asemenea, putem analiza produsele noastre pentru a determina care produse au cauzat această divergență și i-au făcut grozavi pe acești clienți. Putem afla ce produse au permis clienților să cumpere mai mult de la noi decât au avut anterior.

Ceea ce este, de asemenea, cool sunt slicerele din vizualizările noastre. Ei vor filtra în funcție de ceea ce am integrat în modelul nostru și apoi vor filtra și în funcție de gruparea de performanță sau segmentul pe care l-am selectat.

Să aruncăm o privire la clienții noștri săraci făcând clic pe Vânzări slabe din slicer. Putem vedea apoi care clienți au avut performanțe slabe pe coloana de sub slicer.

Privind graficul de comparare a intervalului de timp al vânzărilor cumulate, putem analiza vânzările din acest an în comparație cu vânzările de anul trecut. De ce există o mare diferență între cele două? Are vreo legătură cu produsele sau cu marjele?

Toate aceste întrebări pot fi răspunse și prezentate utilizând tehnicile de segmentare a clienților pe care vi le voi arăta.

Crearea tabelului de grupare a clienților

Deci, cum am făcut această tehnică? Mai întâi, să revenim la model. Am creat un tabel numit .

Acesta este ceva ce nu trebuie să faceți, dar îmi place să îl creez pentru că îmi oferă un tabel separat care prezintă grupurile de clienți. De asemenea, am pus un index lângă grupări, astfel încât să le putem filtra sau sorta de la grozav la slab.

Evident, vom avea nevoie de o conexiune de la tabelul de grupare a clienților până la tabelul de clienți , deoarece trebuie să ne grupăm clienții într-un mod specific.

Să intrăm și să aruncăm o privire la clienții mei pe care trebuie să-i segmentez.

Aici intervin coloanele calculate din interiorul acestor tabele de căutare .

Tabele de căutare și coloane calculate

Tabelele din interiorul casetei albastre sunt ceea ce numim tabele de căutare .

Aici putem pune coloanele noastre calculate .

Acum unii dintre voi ar putea crede că puteți face acest lucru dinamic folosind măsuri. Ei bine, absolut poți.

Totuși, am vrut să fac asta de la un anumit moment în timp. Acest lucru depinde de situație și puteți utiliza fie coloane calculate, fie măsuri.

Folosind coloane calculate, am vrut să mă uit la vânzările noastre dintr-un anumit moment în timp. În acest caz, am vrut să mă uit în mod special la vânzările din 2016 și vânzările din 2015 .

Pentru a face acest lucru, am folosit funcția CALCULATE și am plasat un filtru în interiorul acesteia, astfel încât să obțin vânzări doar pentru o anumită perioadă de timp.

Calcularea diferenței de vânzări

Apoi, din vânzările din 2016 și vânzările din 2015 , pot deriva diferența de vânzări folosind această formulă:

Diferența de vânzări este locul în care putem începe să ne segmentăm clienții în funcție de vânzări.

Utilizarea SWITCH Logic

Diferența de vânzări dintre 2016 și 2015 va determina în ce grup de performanță vor intra clienții noștri. Aici intervine logica SWITCH .

Logica SWITCH TRUE vă permite să creați dimensiuni suplimentare care arată ca instrucțiuni IF imbricate care arată mai bine.

Putem face declarații care spun că dacă diferența de vânzări a unui client este mai mare sau egală cu 200.000 USD, atunci el sau ea este un client excelent.

Acesta este modul în care determinăm în ce segment sau grup să plasăm clienții noștri. Această tehnică este foarte adaptabilă și poate fi aplicată în orice dimensiune și orice tabel de căutare.

Puteți simplifica acest lucru și mai mult fără a utiliza coloanele de vânzări 2016 și 2015 și coloana Diferență de vânzări. Puteți doar să puneți toată logica în interiorul măsurii.

Dar, în acest caz, am vrut să vă arăt cum să utilizați coloanele calculate în tabelele de căutare pentru a crea aceste segmente de informații.

Dacă ne întoarcem la vizualizările noastre finale, acest felietor

provine din acest tabel.

Tabelul filtrează apoi calculele și logica pe care le-am făcut în tabelul clienți . Apoi acea relație se filtrează către celelalte tabele.

Acesta este modul în care toate vizualizările noastre se pot actualiza în funcție de segmentul de clienți pe care îl selectăm pe slicer.

Prin acest tutorial, am putut să prezentăm tehnicile de segmentare a clienților și să arătăm diferite modalități de a ne tăia datele.

Minunea tuturor este că nu a existat în modelul nostru actual; a trebuit să-l creăm folosind logica.

Concluzie

În cele mai multe cazuri, doriți să vă concentrați pe clienții dvs. de top, deoarece de aici provin majoritatea rezultatelor bune. Prin urmare, doriți să identificați tendințele privind performanța și să efectuați o analiză aprofundată a acestui segment specific al datelor dvs. .

Folosind această tehnică, ne putem izola clienții buni și ne putem da seama de ce sunt buni. Putem înțelege de ce au avut performanțe bune și să încercăm să o reproducem la toți ceilalți clienți care au avut performanțe slabe.

Despre asta este acest tutorial. Puteți reutiliza aceste tehnici de segmentare a clienților într-o varietate de scenarii analitice. Nu trebuie să fie doar despre clienți, dar acesta este elementul pe care m-am concentrat în acest caz special.

Pentru modalități mai practice de a utiliza LuckyTemplates pentru a găsi informații puternice care contează, consultați acest modul de curs la LuckyTemplates Online. Din care să înveți multe cu acest curs.

***** Învățați LuckyTemplates? *****