Preziceți când vor cumpăra clienții următorul W/LuckyTemplates

Ce se întâmplă dacă ai putea ști când clienții tăi sunt probabil să facă următoarea lor achiziție folosind analiza predictivă în LuckyTemplates? Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Folosind tehnici de analiză predictivă, putem încerca să anticipăm când se așteaptă ca clienții să-ți cumpere produsele și serviciile.

Desigur, va fi puțin de lucru în interiorul LuckyTemplates pentru ca toate acestea să funcționeze. Dar va prezenta doar caracteristicile analitice LuckyTemplates incredibile și puternice disponibile atunci când utilizați corect formulele DAX.

Cu LuckyTemplates, puteți încorpora diferite formule și tehnici de modelare a datelor pentru a extrage câteva informații foarte semnificative.

În această postare, vom discuta câteva idei de perspectivă predictivă. Acesta este ceva care este foarte realizabil din perspectiva DAX. Apoi vom discuta despre cum putem folosi datele pentru a prezice comportamentul clienților. În cele din urmă, acest lucru poate avea un impact pozitiv asupra rezultatului nostru financiar.

Cuprins

• Utilizarea datelor istorice pentru a prezice comportamentul clienților
• Ce puteți face cu datele istorice
• 1. Stabilirea datei ultimei tranzacții
• 2. Determinarea zilelor de la ultima achiziție
• 3. Determinarea zilelor medii dintre achiziții
• 4. Determinarea zilelor peste medie
• 5. Determinarea profitabilității unui client
  • Concluzie

Utilizarea datelor istorice pentru a prezice comportamentul clienților

Înainte de a aborda discuția noastră, să aruncăm o privire asupra datelor istorice furnizate de tabelul de comportament al clienților.

În partea de sus, veți vedea câmpurile Nume client , Total zile de tranzacționare , Data ultimei achiziții , Zile de la ultima achiziție , Medie zile între achiziții , Zile peste medie și Total vânzări .

Utilizând analiza predictivă în LuckyTemplates, putem privi înapoi în timp și putem vedea când clienții au achiziționat efectiv. De asemenea, putem vedea de câte ori o persoană a făcut tranzacții cu noi.

Pe baza intervalului de timp pe care l-au achiziționat, cât de probabil este să răscumpere în orice moment în viitorul apropiat?

Rezultatele răspunsului la această întrebare sunt o perspectivă valoroasă.

Ce puteți face cu datele istorice

Analiza predictivă simplă în LuckyTemplates nu va fi 100% precisă și există o mulțime de complexități în legătură cu ceea ce s-ar putea întâmpla, dar gândiți-vă la cum puteți utiliza această perspectivă.

Dacă, în medie, un client a achiziționat ceva de la noi de 15 ori în ultimii 2 ani și a făcut acest lucru la fiecare 40 sau 50 de zile, puteți face ceva marketing, puteți efectua un apel de vânzări sau vă asigurați că vede un anunț online pentru a vă solicita ei să ia măsuri.

Există atât de multe moduri grozave în care puteți utiliza această perspectivă. Chiar dacă nu va fi perfect, vă va oferi o înțelegere a deciziilor de cumpărare ale unui client și puteți veni cu un plan de marketing bazat pe aceste decizii.

1. Stabilirea datei ultimei tranzacții

Deci hai să vedem cum am făcut-o. Voi începe cu ultima dată reală de cumpărare. Să ne uităm la formulă.

2. Determinarea zilelor de la ultima achiziție

Următorul lucru de făcut este să stabiliți zilele de la ultima achiziție. Care este numărul de zile de la ultima achiziție? Care este ultima dată reală a tranzacției din setul meu de date? Mi-am dat seama folosind această formulă simplă.

Din aceste date, putem stabili când clientul a cumpărat ultima dată de la noi. Este interesant și util, deoarece doriți să știți când clientul a cumpărat ultima dată de la dvs. și apoi să comparați acest lucru cu intervalul mediu de timp dintre achiziții.

Odată ce ai acel punct de referință, așa poți descoperi tendințele clienților. În acest caz, clientul Gregory Jackson a achiziționat la fiecare 61 de zile.

Dar nu a cumpărat nimic de 451 de zile, așa că este ceva destul de clar în neregulă acolo. Puteți folosi aceste date pentru a modifica strategiile dvs. de marketing pentru a determina acest client să redevină activ.

3. Determinarea zilelor medii dintre achiziții

Deci aceasta este cea mai mare parte a acestei analize: cum calculăm zilele medii dintre achiziții? Deși este o combinație de multe lucruri, poate fi mai simplu decât crezi.

Puteți obține o proiecție la fel de bună și poate să nu fie perfectă, dar la fel de bună, vizualizând această formulă.

Așa că tot ce am făcut a fost că am intrat și pentru fiecare client, am stabilit când a fost ultima lor achiziție față de când a fost prima lor achiziție și apoi i-am împărțit la numărul total de zile în care au tranzacționat.

Deci gândește-te la asta. Deci, pentru fiecare client, vom afla când a fost prima achiziție pe care a făcut-o , când a fost ultima achiziție pe care a făcut -o și apoi în câte zile au tranzacționat efectiv cu noi.

Evident, nu este perfect, dar vă va oferi o estimare a zilelor medii și a achizițiilor. Când cineva vine la tine în mod regulat, atunci îți va arăta zilele medii dintre achiziții într-un mod logic.

4. Determinarea zilelor peste medie

Apoi am creat o altă măsură care arată că, dacă un client a depășit zilele medii estimate, îmi va arăta câte zile au trecut efectiv. Acesta este ceea ce  arată coloana Zile peste medie .

Mintea mea explodează cu ce ai putea face cu această figură. Să presupunem că ești un retailer online, îți dai seama că un client vine la tine la fiecare 30 de zile.

Așa că, până la acea dată, le puteți trimite ceva marketing prin e-mail sau puteți face niște reclame pe Facebook. Aceasta este o perspectivă cu adevărat, cu adevărat grozavă pe care o puteți folosi pentru a îmbunătăți rata de reținere a clienților.

Un alt exemplu este acest client special de aici. Timpul mediu dintre achiziții este de 98 de zile, în timp ce ultima lor achiziție a fost făcută acum 48 de zile.

În zilele care au precedat următoarea achiziție a acestui client, puteți trimite materiale de marketing pentru a le reaminti afacerea dvs.

5. Determinarea profitabilității unui client

O altă măsură pe care o putem folosi este profitabilitatea clienților tăi. Folosind coloana Vânzări totale , puteți verifica care sunt clienții dvs. de top.

De asemenea, puteți determina dacă ar avea un impact semnificativ asupra afacerii dvs. dacă ați pierde un anumit client. Folosind exemplul din tabelul de mai jos, pierderea lui Gregory Jackson ca client nu va avea mare impact, deoarece ați câștigat doar 3.222 USD în vânzări de la el.

Pe de altă parte, vrei să-l păstrezi pe Joshua Romero pentru că până acum a fost un client foarte bun. Puteți formula un plan de marketing și apoi contactați-l.

Puteți identifica clienții care sunt cei mai profitabili pentru afacerea dvs. și puteți determina dacă cumpără așa cum ar trebui. Coloanele Vânzări totale și Zile peste medie vă vor arăta cum să identificați aceste două cifre în timp real.

Când și-au făcut clienții ultima achiziție? – Tehnici DAX în LuckyTemplates
Cum puteți prezice profitabilitatea în viitor utilizând
Analiza tendințelor clienților LuckyTemplates în LuckyTemplates folosind DAX  

Concluzie

Așa că voi completa lucrurile cu această perspectivă. Abilitatea de a integra analize predictive avansate în LuckyTemplates este puternică și poate adăuga multă valoare organizației dvs.

De exemplu, posibilitatea de a face previziuni de afaceri viitoare poate face operațiunile de afaceri mai eficiente și vă permite să obțineți un avantaj competitiv față de concurenții dvs.

Fă-ți timp pentru a revizui acest videoclip și a învăța o tehnică pe care o poți aplica pentru a prezice scenarii viitoare de afaceri.

Dacă doriți să aflați mai multe despre unele dintre cele mai avansate tehnici de analiză din LuckyTemplates, consultați linkul de mai jos de la LuckyTemplates online .

Mult succes cu aceste tehnici