Первая покупка информации о клиентах с использованием DAX

У меня есть еще одна действительно уникальная идея, которую я хочу показать вам в LuckyTemplates. После этого сеанса вы сможете определить первую покупку клиента и использовать эти данные для увеличения продаж в будущем. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

Анализируя тенденцию с точки зрения первого продукта, который покупают клиенты, вы можете: (1) изменить наши маркетинговые усилия; (2) выделить соответствующие ресурсы для нашей рекламы; и (3) использовать эти знания, чтобы привлечь больше клиентов.

Вы можете сделать это, потому что эта функция позволяет определить, какие продукты более популярны при первоначальной покупке, чем другие. Исходя из этого, вы можете определить, какие покупки являются вторыми и третьими по популярности. В конце концов, вы увидите общий знаменатель и в этих конкретных результатах.

Оглавление

• Пример Insight, показывающий историю первой покупки
• Выяснение первой покупки клиента
• Просмотр результатов
• Заключение

Пример Insight, показывающий историю первой покупки

Используя данные, полученные из ваших прошлых продаж, вы можете легко отследить первую покупку клиента. Подобная история заказов может помочь вам принять бизнес-решения о том, как увеличить продажи. Вы также можете использовать этот анализ для таргетинга маркетинга и рекламы на конкретный продукт.

Ниже приведены некоторые примеры данных, которые я подготовил для этого урока. Он показывает конкретные имена клиентов, а также соответствующие продукты, которые они впервые приобрели.

Я установил этот пример данных для множества разных клиентов. Для названий продуктов у меня есть только общие названия для легкой идентификации. Затем я собрал имена клиентов, которые, очевидно, уже что-то купили.

Я также добавил селектор даты, чтобы легко контролировать диапазон дат покупки за любой период.

Далее у меня есть важная часть таблицы LuckyTemplates . Я также создал таблицу, чтобы проверить, правильно ли я получил данные. Так как мне может понадобиться проверить цифры так или иначе, это хорошая мера.

Выяснение первой покупки клиента

Формула, которую я использовал, представляет собой комбинацию нескольких различных функций.

Во-первых, вам нужно взглянуть на формулу TOPN , включая функции SUMMARIZE и CALCULATE .

Если вы пытаетесь найти что-то первое или последнее, TOPN — идеальное решение. Эта функция не возвращает значение, но возвращает таблицу. В этом ключевое отличие функции RANKX , так как последняя возвращает только значение ранжирования.

То, что я добавил в TOPN, — это число, которое предлагает таблицу, которую я хочу сохранить в конце оценки.

Затем я добавил функцию SUMMARIZE , чтобы вернуть виртуальную таблицу с датой и каждым отдельным продуктом. 

Вот хитрость, которая действительно важна — вам нужно оценить минимальную дату или первую дату.

Поэтому вам нужно пойти и найти самую первую дату, но вам нужно обернуть ее внутри оператора CALCULATE . Если вы этого не сделаете, вы получите неправильный результат. 

Теперь функция CALCULATE позволяет нам применить контекст фильтра к конкретному результату MIN (Dates[Date]) .  

Таким образом, контекст этого расчета начинается с клиента, затем с каждого отдельного продукта, который покупатель купил, и, наконец, с оценки минимальной даты или самой первой даты, когда клиент купил продукт.

Кроме того, возвращает фактическое значение продукта, которое будет фактическим названием конкретного продукта.  

Когда все эти формулы объединены, получается очень мощное понимание.

Просмотр результатов

После этого нужно перепроверить. Крайне важно пр��верить, действительно ли таблица и формула дают правильные результаты.

Итак, давайте просто выберем конкретного клиента. Вы увидите здесь, что у меня есть эта таблица, в которой есть каждая дата, каждый продукт и каждая продажа для этого конкретного клиента.

Соответственно самый первый товар, который был куплен 20.08.2015 . Вы даже можете увидеть общий объем продаж Продукта 94 . После этого вы можете попробовать еще несколько образцов, чтобы проверить результаты в таблице.

Кроме того, вы можете изменить временные рамки ваших данных, и это также будет динамически изменять результаты.  

Дата последней покупки в LuckyTemplates
Прогнозирование того, когда ваши клиенты совершат следующую покупку с помощью Power BI
Обнаружение покупки нескольких продуктов с помощью DAX в LuckyTemplates

Заключение

В этом руководстве я продемонстрировал, как вы можете обработать эти данные о первой покупке и фактически включить их в таблицу в LuckyTemplates . Это позволит вам увидеть тенденции продукта и клиентов за любой период в динамическом виде. 

Надеюсь, вы видите, что это действительно мощная вещь, и вы можете сделать это относительно эффективным способом с помощью LuckyTemplates. Вот что делает LuckyTemplates таким замечательным!

Удачи в реализации этого в ваших моделях.

***** Изучаете LuckyTemplates? *****