Exemplu de analiză a coșului – LuckyTemplates Advanced Analytics

În acest tutorial, voi trece prin unele dintre cele mai avansate tipuri de lucrări analitice pe care le puteți face cu LuckyTemplates, și aceasta este Analiza coșului. Acest concept teoretic are o mulțime de aplicații în LuckyTemplates. Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Ceea ce voi aborda aici este modul în care puteți utiliza acest tip de analiză pentru a evalua oportunitățile de vânzare încrucișată din seturile dvs. de date.

Intru destul de multe detalii cu privire la formulele DAX pe care trebuie să le implementați. Am spus că acest lucru este avansat și că este foarte dificil să-ți înțelegi toate elementele diferite din fiecare formulă.

Totuși, ceea ce aș recomanda aici este să vă expuneți inițial și apoi să o revizuiți în timp, pe măsură ce aflați mai multe despre fiecare funcție individuală. Asta doar dacă nu are sens imediat cum se potrivește totul.

Cuprins

• În interiorul modelului de date
• Evaluarea oportunităților de vânzare încrucișată cu analiza coșului
• Formula la locul de muncă
• Concluzie

În interiorul modelului de date

Primul lucru pe care trebuie să-l facem este să ne ajustam modelul. Trebuie să ne construim în mod special modelul pentru acest tip de analiză. Într-adevăr, nu există altă modalitate de a o face.

În acest exemplu de analiză a coșului, trebuie să filtram un anumit produs. Dar apoi vom filtra și un alt produs. De exemplu, dacă vrem să vedem de câte ori a fost cumpărat produsul 5 în comparație cu alte produse, vom filtra/selecta produsul 5.

Deci există două filtre în funcțiune aici: filtrul pentru produsul selectat și filtrul pentru fiecare alt produs. Evaluăm dacă un anumit produs este cumpărat cu un alt produs și de aceea trebuie să creăm acest model.

Avem tabelul Produse și tabelul Produsele cu filtru. Aici, putem vedea că relația este „inactivă”.

Vom lucra cu niște contexte diferite care vor fi aplicate din aceste două tabele. Acesta este modul în care gestionăm aceste filtre sau contexte într-o formulă care ne va permite să obținem rezultatul.

Evaluarea oportunităților de vânzare încrucișată cu analiza coșului

Acum să ne uităm la ce face de fapt rezultatul.

Tabelul de selecție a produselor ne permite să selectăm un produs și să vedem de câte ori a fost cumpărat acest produs împreună cu alte produse.

Cu toate acestea, acest tabel Clienții care au cumpărat aici nu se referă la tabelul nostru de selecție a produselor .

Acest tabel arată pur și simplu câți oameni au cumpărat produsele afișate în tabelul Nume produs în 2016, deoarece avem acest lucru filtrat pe 2016.

Deci, pentru produsul 1, sunt 135 de persoane care l-au cumpărat în 2016, în timp ce 128 de persoane au cumpărat produsul 15 și așa mai departe.

Selecția Product Selection provine din Filter Products pe care le avem în modelul nostru, care are o relație inactivă. Deci, din selecția noastră inițială, acest lucru nu face nimic pentru coloana Clienții care au cumpărat .

Ceea ce se schimbă este acest tabel Clienți cu ambele produse deoarece această formulă evaluează produsele (slicer Product Selection) și arată de câte ori a fost cumpărat cu alte produse (tabel Product Name).

Să ne uităm la formula din spatele tuturor acestora pentru a înțelege mai bine rezultatele.

Formula la locul de muncă

Există puțin în această formulă cu funcții DAX complexe. Am folosit variabilele cât de eficient am putut.

Am introdus un întreg filtru de tabel în interiorul acestei variabile și am numit-o Evaluare Multi Purchase .

Utilizăm CALCULATETABLE , care este un filtru de tabel.

Deci, de exemplu, mergem cu produsul 1, filtrul este plasat pe tabelul Vânzări. Ceea ce face VALUES aici este creează un tabel coloane cu toate persoanele sau clienții unici care au cumpărat produsul 1.

ALL Products lansează sau elimină filtrul Products, iar apoi USERELATIONSHIP va activa acel filtru care are o relație inactivă.

Va trece prin fiecare client și va vedea dacă acel client a cumpărat și produsul pe care îl selectăm în selectorul de selecție de produse.

Funcția VALORI reține clienții care au cumpărat, să zicem, produsele 1 și produsul 6 pentru acest rezultat special.

Această evaluare aici, Clienții care au cumpărat ...

face doar un DISTINCTCOUNT dintre clienții care au rămas.

Acesta este probabil unul dintre cele mai grele lucruri pe care le-am demonstrat în orice tutorial video pe care l-am făcut, dar cu siguranță are o mulțime de aplicații.

În trecut, probabil că v-ar costa zeci de mii de dolari să faceți acest lucru, dar cu LuckyTemplates, puteți obține cu ușurință acest lucru dacă înțelegeți câteva formule DAX foarte avansate.

Introducere în analiza coșului – Sfaturi de bune practici pentru LuckyTemplates folosind DAX
Descoperiți cantitatea de clienți care achiziționează mai multe produse cu
matrice de vânzare încrucișată LuckyTemplates în LuckyTemplates – Analiză avansată cu DAX

Concluzie

Gândiți-vă cât de valoroasă este această perspectivă...

A fi capabil să evaluezi aproape în timp real... S-ar putea să te întrebi ceva de genul: „ Ei bine, ar trebui să profit de această ocazie pentru a-i vinde clienții în funcție de ceea ce au cumpărat anterior? Există promoții pe care le putem desfășura și care ne-ar putea permite să ne creștem veniturile sau profiturile în viitor, pe baza analizei de vânzare încrucișată sau a analizei coșului pe care le implementăm?”

Sper că puteți vedea și realiza puterea imensă a unor perspective ca acestea.

A învăța cum să implementezi această analiză creează cu adevărat multă valoare pentru tine, pentru echipe și pentru organizațiile tale. Cu siguranță, mergi și mergi în tutorial și vezi dacă poți implementa acest lucru în propriile modele și rapoarte.

Mult succes cu acesta!