Введение в анализ корзины. Практические советы по LuckyTemplates

Сегодня я расскажу об удивительных вещах, которые вы можете сделать с помощью техники анализа корзины . С помощью Basket Analysis внутри LuckyTemplates вы можете попытаться проанализировать продажи клиентов одной группы продуктов по сравнению с другой группой продуктов . Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

В LuckyTemplates для этого есть множество приложений. Но для этого урока я хочу поделиться с вами лучшими практиками использования этого типа техники.

Выполняя этот тип анализа, мы можем определить тенденции продаж или покупательское поведение клиентов, которые покупают у нас или в наших магазинах.

Зная и понимая эти закономерности, мы можем лучше управлять многими аспектами процесса продаж. Например, лучшее управление запасами, возможности дополнительных продаж, более целенаправленный маркетинг и многое другое.

В этом анализе корзины я в основном пытаюсь показать клиентов, которые приобрели определенную группу продуктов. А потом я постараюсь узнать, купили ли они еще одну группу товаров.

Результаты будут очень полезны, если вы хотите провести анализ характеристик тех клиентов , которые купили одну группу продуктов, а не другую. Затем вы можете дополнить их эффективным маркетингом и рекламой.

Оглавление

• Модель LuckyTemplates для анализа корзины
• Демонстрация клиентов корзины
• Определение общего количества покупателей корзины
• Дополнительные советы и методы анализа корзины в LuckyTemplates
• Заключение

Модель LuckyTemplates для анализа корзины

Прежде всего, я собираюсь перейти к моей модели, потому что именно здесь мы можем найти наиболее важный способ правильного проведения анализа корзины. Большой совет, когда вы выполняете этот тип анализа, заключается в том, что интеграция выборок, подобных этим корзинам, в вашу базовую модель — сложный способ сделать это. 

Взгляните на мою основную модель, которая очень проста. 

Возвращаясь к своим данным, я воспроизвел очень простую таблицу Products. Я только что создал две одинаковые таблицы, но с разными названиями. Одна из них называется начальной корзиной .

Второй называется « Корзина выбора» .

Эти корзины я называю опорными столами. Если вы посмотрите на мою модель, эти таблицы не связаны ни с какими другими таблицами.

Я просто собираюсь интегрировать расчеты из этих таблиц в базовую модель. Но это должно быть сделано через формулу, а не через отношения. Лично я думаю, что это делает все намного проще и чище, чем чрезмерное усложнение отношений.

Это один из моих лучших практических советов по анализу корзины. Создайте эти корзины отдельно и используйте их как опорные столы сбоку от базовой модели. Теперь давайте посмотрим на формулы или расчеты, которые я сделал и интегрировал в таблицы.

Демонстрация клиентов корзины

Как видите, я по-разному назвал корзины в таблице. Теперь это Initial Basket Products и Selection Products , затем я могу выбрать несколько продуктов здесь, поместив их в слайсер.

После этого я провел некоторые расчеты для уникальных клиентов , используя приведенную ниже формулу.

По сути, я просто запускаю функцию продаж по имени каждого клиента.

Колонка «Клиенты корзины» — это место, где все становится немного сложнее. Этот вычисляет, сколько клиентов купили конкретную группу продуктов, которую я выбрал в слайсере «Начальная корзина» .

Поскольку таблица не имеет никакого отношения к таблице продаж, в которой находятся все транзакции, мне нужно использовать приведенную ниже формулу.

Когда я подсчитываю количество уникальных клиентов, я также применяю другое отношение или контекст внутри, используя функцию . Это позволяет мне создать виртуальную связь между исходной корзиной и индексом начальной корзины, а также индексом описания продукта в соответствующих продажах.

Более того, для столбца Selection Customers мне просто нужно сделать то же самое и использовать точно такой же шаблон. Но на этот раз он оценивает другое подмножество продуктов на основе моего выбора.  

Определение общего количества покупателей корзины

Теперь я приступаю к самому важному анализу корзины, и именно здесь требуется более продвинутая логика, чтобы действительно сравнить две корзины. 

Я хочу сравнить всех покупателей, совершивших покупку в первом наборе корзины, со всеми покупателями, совершившими покупку во втором наборе корзины. Вот почему я добавил столбец « Всего клиентов корзины» .

Вот как я могу сделать это здесь, используя эту очень продвинутую формулу ниже.

Самое важное, что здесь следует учитывать, это то, что функция TREATAS точно такая же, как и в предыдущем вычислении. Но вместо создания скалярных значений он создаст виртуальную таблицу с помощью функции .

Таким образом, формула выведет таблицу для клиентов на основе продуктов, выбранных мной из продуктов начальной корзины и выбранных продуктов .

Затем я использовал функцию , чтобы оценить, какие клиенты входят в начальную корзину, а также включены в выбранную корзину. 

Наконец, функция завершает работу, возвращая общее количество клиентов, присутствующих в обеих корзинах.

Дополнительные советы и методы анализа корзины в LuckyTemplates

Самое замечательное в этом методе анализа корзины заключается в том, что вы можете повторно использовать формулу, когда хотите привнести другой контекст.

Например, я хочу включить здесь контекст для страны ; Мне просто нужно внести это в таблицу для другой визуализации и добавить формулу Total Basket Customers внутри новой визуализации.

Итак, теперь я могу показать общее количество покупателей корзины для всех этих разных стран. Это очень применимо в розничных магазинах, и его можно с��зить до более конкретных регионов или групп покупателей .

Как видите, существует множество способов улучшить анализ корзины. Это руководство является лишь введением в удивительную силу анализа корзины.

Пример анализа корзины — расширенная аналитика LuckyTemplates.
Анализ тенденций клиентов с использованием DAX в LuckyTemplates.
Использование скользящих средних для отображения тенденций в LuckyTemplates.

Заключение

Это определенно стоит подробно рассмотреть, если этот конкретный анализ — это то, что вы ищете или требуете в своих собственных моделях.

Это позволяет получить множество высокоуровневых аналитических данных, с помощью которых вы можете перераспределить свои ресурсы или финансирование в наиболее подходящие области для вашего бизнеса.

Следите за более подробными сессиями об анализе корзины в следующих видеороликах LuckyTemplates. Если вам нравятся более продвинутые аналитические примеры, вы, безусловно, можете проверить этот модуль на сайте LuckyTemplates Online — .

Удачи с этим!

***** Изучаете LuckyTemplates? *****