Analiza de cohortă bazată pe timp – Configurarea modelelor de date în LuckyTemplates

În acest tutorial, voi face o scufundare profundă în analiza cohortelor bazată pe timp în LuckyTemplates.

Aceasta este o scurtă sesiune de lucru de la un eveniment recent pentru membrii LuckyTemplates. Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Vreau să vă arăt cum am configurat această analiză de cohortă în LuckyTemplates . Aceasta este cea mai dificilă sarcină atunci când începeți să efectuați calcule mai avansate.

Doriți să știți cum să configurați corect modelele de date pentru a evita confuzia și pentru a vă asigura că modelul LuckyTemplates funcționează.

Cuprins

• Revizuire rapidă a analizei de cohortă
• Crearea de cohorte în LuckyTemplates
• Configurarea tabelului de luni de cohortă
• Analize de cohortă
• Alte formule de analiză de cohortă utilizate
• Mai multe exemple de analiză de cohortă
• Concluzie

Revizuire rapidă a analizei de cohortă

Înainte de a discuta despre această tehnică, vreau să arăt mai întâi informațiile pe care le puteți obține din ea, împreună cu o recenzie rapidă a analizei cohortelor bazate pe timp.

Cohortele sunt o modalitate elegantă de a apela segmente sau grupări ale dimensiunilor sau variabilelor dvs. din datele dvs.

De exemplu, doriți să vă uitați la grupuri de clienți.

Doriți să creați cohorte de când clienții dvs. s-au alăturat sau au început să vă folosească software-ul sau aplicația.

Pentru acest caz, am creat cohorte de anumite luni. Deci, dacă clienții dvs. au început în iunie 2017, aceasta este cohorta lor particulară.

Nu este o grupare a sumelor sau a numărului de ori tranzacții cu dvs. Gruparea dvs. se bazează pe timp.

Pentru acest exemplu, este momentul în care s-au alăturat.

Acum, vă voi arăta cum să creați aceste cohorte și apoi să le integrați în modelul dvs.

Crearea de cohorte în LuckyTemplates

Să ne uităm la model.

Acesta este un model destul de generic. Așa vrei să arăți modelele tale.

Puteți vedea că am un alt strat al tabelelor mele de căutare.

Dar înainte să vă arăt scopul, voi lucra mai întâi la crearea acestor cohorte în tabelul de căutare.

Tabelul de căutare este locul în care doriți să grupați o anumită dimensiune. În acest caz, sunt clienții.

Deci, să vedem tabelul meu Clienți.

Inițial, tabelul meu Clienți includea doar Indexul clienților și Numele clienților.

Dar dacă doriți să creați cohortele în interiorul tabelelor de căutare, trebuie să le puneți acolo unde doriți să aibă loc segmentarea.

Acum, vreau să stabilesc data de conectare a clientului. În datele mele demonstrative, data de înscriere este momentul în care clientul s-a conectat pentru prima dată.

Prima conectare ar putea fi atunci când clientul s-a înscris folosind un e-mail sau când a folosit pentru prima dată versiunea de încercare a aplicației.

Trebuie să aflați prima dată când o conexiune a fost inițiată de un client.

Am obținut aceste informații folosind această formulă:

Utilizează din data de conectare . Apoi, l-am împachetat în funcția pentru a mă asigura că primesc contextul corect de filtru. Asta îmi oferă prima întâlnire.

Acum trebuie să mă antrenez luna. Vreau să-mi creez cohortele pe baza lunii în care clientul s-a alăturat.

Această tehnică este foarte flexibilă, deoarece puteți crea diferite cohorte.

Dar din nou, pentru acest exemplu, voi folosi o cohortă lunară care arată luna și anul.

Aceasta este formula pe care am folosit-o pentru cohorta Join Month :

Am luat coloana Month & Year din tabelul Date folosind această logică:

Am analizat tabelele de date și ce dată este egală cu Data de conectare a clientului. Apoi, odată ce este egal cu TRUE , va returna coloana Month & Year din același tabel. 

Cu aceasta, acum am cohorta mea de Join Month .

Configurarea tabelului de luni de cohortă

Acum, vreau să vă arăt de ce am creat un tabel de luni de cohortă .

Să revenim la tabelul Clienți.

Dacă ați lăsat-o cu aceste informații și logică, este posibil să nu obțineți fiecare iterație a lunii și anului.

Acest lucru se datorează faptului că este posibil ca un client să nu se fi alăturat în nicio lună și an. Deci, pentru a obține o vizualizare bună, trebuie să vă asigurați că fiecare lună și an este referită într-un anumit tabel.

De asemenea, s-ar putea datora faptului că informațiile de care aveți nevoie ar putea să nu fie în calculul dinamic al tuturor clienților.

Amintiți-vă că există clienți noi care vin la bord tot timpul. Deci, teoretic, aceste informații ar trebui să fie mereu actualizate.

Acesta este motivul pentru care am creat un alt tabel folosind formula Cohort Months :

Am luat coloanele Index și din tabelul Date. Aceste două coloane au devenit Cohorta LunaAnul .

Acesta este tabelul de date:

Puteți vedea că are multe coloane care conțin o mulțime de informații. Dar pentru acest exemplu, am avut nevoie doar de coloanele Index și Month & Year. Așadar, am rezumat tabelul Date folosind Cohort Months .

Acum am fiecare iterație, care au devenit și valori unice.

Acum, dacă aceste informații ar fi fost preluate din tabelul Date, s-ar fi referit mult la ele. Dar pentru că acum este o coloană care conține valori unice, a devenit un simplu tabel de căutare.

Puteți crea o relație unu-la-mai mulți din tabelul Cohort Months în tabelul Customer .

Această relație va continua să se filtreze până în tabelul Date site . Logica CALCULATE va fi în acest tabel datorită relației sale cu tabelul Client.

Odată ce ați configurat toate acestea, aveți acum o dimensiune pe care o puteți plasa într-o matrice. Această matrice vă va oferi în fiecare lună.

Analize de cohortă

Un alt lucru interesant despre analiza cohortelor în LuckyTemplates este că puteți analiza tendințele din cadrul cohortelor.

Pentru acest exemplu, am vrut să-mi elaborez Customer Churning.

Puteți vedea că am o vizualizare dinamică. Am 641 de clienți care s-au alăturat grupului din iunie 2017. Cu toate acestea, 12 clienți au plecat în prima perioadă.

Trebuie să generați un tabel generic care să prezinte perioadele pe care le-ați conceput.

Pentru acest caz, am creat un tabel în modelul meu numit Perioade de cohortă.

Am creat și un tabel de susținere în el.

Puteți vedea cum am creat zilele Min și Max pentru fiecare perioadă. Aceasta este specificarea ferestrei de timp pe care doriți să o analizați pentru fiecare cohortă individuală.

Revenind la exemplu, puteți vedea că în perioada 2, au fost 14 clienți care s-au agitat în perioada de 30 și 60 de zile.

Și pe măsură ce cobori în tabel, poți vedea cum se modifică această valoare pentru diferite cohorte.

Într-un alt tabel, arată valorile în procente.

Procentele sunt mai bune în comparație cu cifre, deoarece puteți obține informații valoroase de la ele. Puteți identifica tendința clienților care pleacă într-o anumită perioadă.

Puteți identifica problemele care au cauzat această tendință. Ar putea fi pentru că ați renunțat la marketing și publicitate sau pentru că nu obțineți atât de multe vânzări de la clienții dvs.

Alte formule de analiză de cohortă utilizate

Acestea sunt celelalte formule pe care le-am folosit pentru această tehnică de analiză a cohortelor bazată pe timp în LuckyTemplates.

Această formulă de agitare dinamică mi-a permis să obțin informații din date.

După ce înțelegeți tehnicile de grupare dinamică folosind DAX, veți putea obține mai multe din raportul dvs.

Mai multe exemple de analiză de cohortă

Pentru a arăta capacitățile acestei tehnici, vreau să adaug un alt exemplu.

Să presupunem că vreau să mă uit individual la clienții din această cohortă specifică care s-a agitat.

Pot selecta o valoare din tabelul meu și va afișa automat nivelurile individuale ale clienților într-un alt tabel, în funcție de modul în care am configurat-o.

Cum să implementați analiza de cohortă în LuckyTemplates – Exemplu de segmentare a conceptelor avansate DAX Utilizarea DAX avansat în LuckyTemplates
Segmentarea clienților LuckyTemplates: prezentarea mișcării grupului de-a lungul timpului

Concluzie

Puteți folosi această strategie pentru orice cohortă pe care încercați să o creați. Ar putea fi cohorte pe produse, regiuni sau clienți.

Cu toate acestea, exemplul din acest tutorial este cel mai relevant. Analiza cohortelor a fost popularizată de aplicațiile SAS. Așadar, ar trebui să vă grupați clienții în funcție de momentul în care aceștia se produc.

Puteți crea analize incredibile în LuckyTemplates folosind această tehnică.

Sper că acest tutorial v-a oferit o idee bună despre ce este analiza cohortelor și cum să o implementați.

Toate cele bune,