Общий анализ поведения клиентов с помощью LuckyTemplates

В современном деловом мире проведение общего анализа поведения клиентов имеет первостепенное значение для многих функциональных областей внутри компаний. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

Анализ поведения потребителей служит инструментом, помогающим планировать и достигать целей продаж.

Кроме того, понимание поведения покупателей помогает решить, где и как лучше позиционировать товары или услуги.

С помощью LuckyTemplates вы можете динамически оценивать действия ваших клиентов и прогнозировать их поведение в будущем. 

В этом видеоуроке я углублюсь в анализ некоторых поведенческих типов, чтобы определить наиболее распространенное поведение клиентов.

Я собираюсь рассказать, как вы можете анализировать поведение определенных элементов в вашем наборе данных. В этом случае я хочу проанализировать, сколько в среднем ваши потребители покупают на основе ваших продуктов с течением времени. Я также хочу посмотреть, сколько в среднем транзакций совершают наши клиенты по конкретному продукту. Итак, это ответы поведенческого типа, которые вы можете извлечь из своих наборов данных.

Формула DAX не очень сложна, и главное, что вам нужно понять, — это итерация функций или то, как вы можете выполнять итерацию по другому измерению, а затем анализировать результат их воздействия в зависимости от того, в каком контексте вы находитесь.

Позвольте мне показать вам, как я это сделал, и, надеюсь, у вас будет понимание, которое вы, возможно, захотите применить к своему собственному анализу.

Оглавление

• Средний объем продаж на одного клиента
• Среднее для всех клиентов
• Транзакций на одного клиента
• Заключение

Средний объем продаж на одного клиента

Я хочу узнать, каковы средние продажи на одного клиента для определенного продукта. Например, я хочу узнать, сколько наши клиенты в среднем тратят на Продукт 63.

Итак, как мне это сделать? Прежде всего, мы должны придумать формулу, которая говорит, что каждый отдельный продукт будет проходить через каждого клиента, чтобы оценить общий объем продаж, который делает этот конкретный клиент, а затем усреднить его. Это даст нам средние продажи, но на одного клиента.

Если подумать, вы также можете просто использовать идентификатор клиента, и вы получите точно такие же результаты.

Как вы это сделаете, зависит только от вас, но хорошо иметь хорошее представление о том, что происходит с моделью данных.

Это то, что делает ЗНАЧЕНИЕ : мы пройдемся по каждому покупателю, купившему Продукт 63. Мы собираемся оценить, сколько они купили, а затем усреднить его с помощью функции СРЗНАЧ .  

Среднее для всех клиентов

На это будет влиять любой контекст, который у нас есть в имени клиента . Итак, что происходит, когда я выбираю любого клиента или группу клиентов, итерация применяется только к клиенту, которого мы фактически выбрали.

Это будет повторяться для каждого клиента только в том случае, если мы избавимся от любого фильтра, исходящего от этого конкретного слайсера.

Это то, что делает Среднее значение для всех клиентов ; это всегда будет число, которое не изменится независимо от выбора, сделанного вами в слайсере «Имя клиента».

Что я сделал, чтобы получить это среднее значение, так это убедиться, что что-либо из таблицы «Клиенты» не применимо к текущему контексту. Это позволит мне перебирать — независимо от выбора — каждого клиента и получать данные о продажах.

Вот как мы можем выяснить, каково обычное поведение клиентов, а затем сравнить его с выборкой или группой клиентов, которые мы выбрали. Это та часть, где анализ может стать весьма интересным. Допустим, вы просматриваете всех клиентов, но также хотите сгруппировать этих клиентов по регионам, или по тому, являются ли они хорошими или плохими клиентами, или являются ли они клиентами с высокой или низкой маржой.

Транзакций на одного клиента

Вы также можете сделать это для транзакций и посмотреть на свои продукты в целом с поведенческой точки зрения. Я использовал точно такой же метод и рассчитал их общее количество транзакций в среднем для каждого отдельного клиента.

Затем я вернулся и поместил это в инструкцию CALCULATE с помощью ALL. Это дало мне общее поведение каждого отдельного клиента в наборе данных, и затем мы могли сравнить его с любой сделанной нами выборкой.

Это мощная вещь прямо здесь, и есть много приложений для методов, подобных этому. С помощью LuckyTemplates можно добиться многого, просто проанализировав среднее поведение клиентов, а затем сравнив его с небольшим подмножеством.

Заключение

Если посмотреть на это по номиналу, довольно сложно представить, как можно сделать анализ поведения клиентов внутри LuckyTemplates. Это причина для этого урока, где я глубоко погружаюсь в этот тип понимания.

Во-первых, вам нужно аналитически подумать о том, как вы хотите достичь желаемого результата в LuckyTemplates. А затем структурируйте свою модель и формулы DAX, сочетая нестандартное мышление и некоторые практические приложения.

Подобный анализ поведения клиентов может принести пользу бизнесу во многих отношениях. Такие идеи могут помочь вам определить действия и решения, которые вы будете реализовывать с точки зрения маркетинга, а также для решения будущих логистических задач.

Дополнительные примеры расширенной бизнес-аналитики см . Ознакомьтесь с приведенным ниже модулем курса от LuckyTemplates Online .

Наслаждайтесь изучением этой аналитической техники.

***** Изучаете LuckyTemplates? *****