Seturi de date LuckyTemplates: Aflați cum să detectați comportamentul anormal folosind DAX

În această postare pe blog, vă voi arăta în detaliu cum puteți descoperi modele anormale de comportament în seturile dvs. de date LuckyTemplates . Acesta nu este ceva care va ieși imediat în evidență atunci când analizați datele dvs., așa că trebuie să vă gândiți destul de analitic. Puteți urmări videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Gândindu-vă profund la ceea ce doriți să realizați și apoi stabilind un model de date care funcționează pentru aceste tipuri de calcule, puteți obține rezultate de înaltă calitate.

În acest exemplu, vom încerca să înțelegem ce a făcut un client anterior. De asemenea, vom evalua dacă achizițiile recente sunt normale sau anormale în comparație cu ceea ce s-a întâmplat în trecut.

Cuprins

• Descoperiți valori aberante în seturile dvs. de date LuckyTemplates
• Produse unice cumpărate
• Produse cumpărate în medie într-un sfert
• Produse cumpărate în medie în toate trimestrele
• Concluzie

Descoperiți valori aberante în seturile dvs. de date LuckyTemplates

Să ne gândim la asta din perspectivă comercială. Să presupunem că suntem un retailer online, o companie aeriană sau un supermarket și trebuie să implementăm un program de loialitate.

Trebuie să ne uităm la setul de date despre clienți pentru a ști cât de mult a achiziționat un client pentru fiecare trimestru în parte față de ceea ce a achiziționat în medie.

Dintr-o dată, vedem o creștere sau o scădere masivă a modelelor de cumpărare sau a comportamentului de cumpărare. Vrem să înțelegem de ce cumpără mult mai mult decât de obicei sau de ce cumpără mai puțin decât de obicei.

În acest fel, putem crea alerte în sistemul nostru CRM și apoi lăsăm echipei noastre de vânzări să vizeze acești oameni, oferind reduceri sau cupoane.

Aceasta este o perspectivă cu adevărat puternică pe care o puteți obține din LuckyTemplates. Valoarea pe care o puteți extrage din analiza dvs. poate avea un impact pozitiv asupra afacerii dvs.

Produse unice cumpărate

Pentru a calcula produsele medii cumpărate într-un anumit trimestru, va trebui mai întâi să calculăm produsele unice cumpărate. Pentru fiecare client individual, câte produse individuale au cumpărat?

Putem afla acest lucru spunând că pentru orice context de client, vom calcula NUMĂRUL DISTINCT al ID-ului produsului din tabelul de vânzări.

Această formulă ne va oferi fiecare produs unic pe care un client l-a cumpărat de la noi în contextul actual.

Având în vedere formula de mai sus, când facem clic pe Q1 din 2017, putem observa că clientul Aaron Day a cumpărat doar 1 produs.

Produse cumpărate în medie într-un sfert

Aceasta este formula pe care o vom folosi pentru a produce această perspectivă specială. Va spune, în medie, cât a cumpărat un anumit client într-un trimestru.

Produse cumpărate în medie în toate trimestrele

Următorul lucru de care avem nevoie este un punct de referință sau un număr pentru a-l compara cu ceva, astfel încât să putem înțelege ce este un comportament anormal.

Vom calcula apoi aceeași perspectivă, dar nu ne uităm la o anumită dată. Vom elibera orice context pe date.

Ceea ce face această formulă este returnarea produselor unice medii în fiecare trimestru pentru un anumit client. Acesta este modul în care obținem această perspectivă specială.

Deci acum avem două valori. Când facem o selecție (de ex. T2 2017), coloana Medie produse cumpărate în toate trimestrele nu se va schimba niciodată din cauza funcției TOATE Datele . Această funcție elimină toate filtrele pe care le-am prezentat din Date.

Cu fiecare selecție pe care o facem, coloana Media Produselor Cumpărate într-un Trimestru se va schimba.

Comparând aceste două coloane, putem ști ce este normal și ce nu.

Putem pune ceea ce am descoperit până acum într-o diagramă vizuală pentru o analiză mai aprofundată. Putem vedea foarte repede câte produse au cumpărat clienții noștri într-un anumit trimestru (partea dreaptă) față de cât de mult cumpără în medie (partea stângă).

Vom putea vedea comportamentul anormal din seturile noastre de date LuckyTemplates și să vedem ce clienți și-au crescut achizițiile. Cine sunt acești oameni și de ce o fac?

Înarmați cu datele pe care le-am adunat, putem implementa apoi strategii acționabile pentru a reproduce acest lucru.

Ne putem amplifica mesajul de marketing pentru a crește cumpărăturile celor care nu produc un comportament anormal.

Concluzie

Aici este cazul în care un tip de analiză anormal, anormal sau anomalie adaugă multă valoare. De ce? Pentru că vrem să înțelegem dacă clienții noștri au performanțe mai bune sau dacă vânzătorii vând mai mult.

Dacă putem găsi modele de comportament care sunt pozitive pentru noi într-un anumit segment al datelor noastre, putem replica acest lucru în alte segmente.

Scopul este de a replica comportamentul avantajos al clienților și de a-l aplica în alte domenii ale afacerii.

Această tehnică vă va ajuta enorm să vă creșteți gândirea analitică cu privire la ceea ce puteți realiza în LuckyTemplates. 

Aceste tipuri de analize și multe altele pot fi găsite în modulele Advanced LuckyTemplates de la LuckyTemplates Online . Pentru mai multe detalii, consultați modulul de mai jos.

Bucură-te de o recenzie a acestuia.