Прогнозирование того, когда ваши клиенты совершат следующую покупку с помощью LuckyTemplates

Что, если бы вы могли знать, когда ваши клиенты могут совершить следующую покупку, используя прогнозную аналитику в LuckyTemplates? Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

Используя методы предиктивной аналитики, мы можем попытаться предсказать, когда ваши клиенты будут покупать ваши продукты и услуги.

Конечно, внутри LuckyTemplates нужно немного поработать, чтобы все это заработало. Но он просто продемонстрирует невероятные и мощные аналитические функции LuckyTemplates, доступные вам при правильном использовании формул DAX.

С помощью LuckyTemplates вы можете использовать различные формулы и методы моделирования данных для извлечения важных сведений.

В этом посте мы собираемся обсудить некоторые идеи прогностического понимания. Это вполне выполнимо с точки зрения DAX. Затем мы обсудим, как мы можем использовать данные для прогнозирования поведения клиентов. В конечном итоге это может положительно повлиять на нашу финансовую прибыль.

Оглавление

• Использование исторических данных для прогнозирования поведения клиентов
• Что вы можете делать с историческими данными
• 1. Определение даты последней транзакции
• 2. Определение дней с момента последней покупки
• 3. Определение среднего количества дней между покупками
• 4. Определение дней выше среднего
• 5. Определение прибыльности клиента
  • Заключение

Использование исторических данных для прогнозирования поведения клиентов

Прежде чем мы углубимся в наше обсуждение, давайте взглянем на исторические данные, предоставленные таблицей поведения клиентов.

Вверху вы увидите поля « Имя клиента », « Общее количество транзакций в днях» , « Дата последней покупки », «Дней с момента последней покупки» , «Среднее количество дней между покупками» , « Дней выше среднего » и «Общее количество продаж ».

Используя прогнозную аналитику в LuckyTemplates, мы можем вернуться в прошлое и увидеть, когда клиенты действительно совершали покупки. Мы также можем увидеть, сколько раз человек совершил с нами сделку.

Исходя из временных рамок, которые они купили, какова вероятность того, что они повторят покупку в любой момент в ближайшем будущем?

Результаты ответа на этот вопрос являются ценным пониманием.

Что вы можете делать с историческими данными

Простая предиктивная аналитика в LuckyTemplates не может быть на 100 % точной, и существует множество сложностей, связанных с тем, что может произойти, но подумайте, как вы можете использовать эту информацию.

Если в среднем клиент покупал что-то у нас 15 раз за последние 2 года, и они делали это каждые 40 или 50 дней, вы можете заняться маркетингом, позвонить по продажам или убедиться, что они видят рекламу в Интернете, чтобы подсказать им принять меры.

Есть так много замечательных способов, которыми вы можете использовать это понимание. Несмотря на то, что он не будет идеальным, он даст вам представление о решениях клиентов о покупке, и вы сможете разработать маркетинговый план на основе этих решений.

1. Определение даты последней транзакции

Итак, давайте рассмотрим, как я это сделал. Начну с последней даты покупки. Давайте посмотрим на формулу.

2. Определение дней с момента последней покупки

Следующее, что нужно сделать, это подсчитать количество дней с момента последней покупки. Сколько дней прошло с последней покупки? Какова последняя фактическая дата транзакции в моем наборе данных? Я просто вычисляю это, используя эту простую формулу.

Из этих данных мы можем определить, когда клиент в последний раз покупал у нас. Это интересно и полезно, потому что вы хотите знать, когда клиент в последний раз покупал у вас, а затем сравнить это со средним периодом времени между покупками.

Если у вас есть эталонный показатель, именно так вы можете обнаружить тенденции клиентов. В этом случае клиент Грегори Джексон совершал покупки каждые 61 день.

Но он ничего не покупал в течение 451 дня, так что здесь явно что-то не так. Вы можете использовать эти данные, чтобы внести изменения в свои маркетинговые стратегии, чтобы побудить этого клиента снова стать активным.

3. Определение среднего количества дней между покупками

Так что это большая часть этого анализа: как мы рассчитываем среднее количество дней между покупками? Хотя это сочетание многих вещей, это может быть проще, чем вы думаете.

Вы можете получить столь же хорошую проекцию, пусть и не идеальную, но столь же хорошую, визуализируя эту формулу.

Итак, все, что я сделал, это зашел и для каждого клиента вычислил, когда была его последняя покупка по сравнению с тем, когда была его первая покупка , а затем я разделил их на общее количество дней , в течение которых они совершали транзакции.

Так что подумайте об этом. Таким образом, для каждого клиента мы выясним, когда он сделал первую покупку , когда он сделал последнюю покупку , а затем, сколько дней он фактически совершал сделки с нами.

Очевидно, что он не идеален, но он даст вам оценку среднего количества дней и покупок. Когда кто-то приходит к вам на регулярной основе, он будет логично демонстрировать вам среднее количество дней между покупками.

4. Определение дней выше среднего

Затем я создал еще одну меру, которая показывает, что если у клиента истекло расчетное среднее количество дней, оно покажет мне, сколько дней у него фактически истекло. Это то, что  показывает столбец «Дни выше среднего» .

Мой разум взрывается от того, что вы могли бы сделать с этой фигурой. Допустим, вы интернет-магазин, и вы выяснили, что покупатель приходит к вам каждые 30 дней.

Таким образом, в преддверии этой даты вы можете отправить им маркетинговую рассылку по электронной почте или разместить рекламу на Facebook. Это действительно отличная идея, которую вы можете использовать для повышения уровня удержания клиентов.

Другой пример — вот этот конкретный клиент. Среднее время между покупками составляет 98 дней, а последняя покупка была совершена 48 дней назад.

За несколько дней до следующей покупки этого клиента вы можете разослать ему маркетинговые материалы, чтобы напомнить им о вашем бизнесе.

5. Определение прибыльности клиента

Еще одним показателем, который мы можем использовать, является прибыльность ваших клиентов. Используя столбец «Общий объем продаж» , вы можете проверить, какие из них являются вашими основными клиентами.

Вы также можете определить, сильно ли повлияет на ваш бизнес потеря конкретного клиента. Используя пример из таблицы ниже, потеря Грегори Джексона в качестве клиента не окажет большого влияния, потому что вы заработали от его продаж всего 3222 доллара.

С другой стороны, вы хотите сохранить Джошуа Ромеро, потому что до сих пор он был очень хорошим клиентом. Вы можете сформулировать маркетинговый план, а затем связаться с ним.

Вы можете определить клиентов, которые наиболее выгодны для вашего бизнеса, и определить, совершают ли они покупки так, как должны. Столбцы « Общие продажи» и «Дни выше среднего» покажут вам, как идентифицировать эти две цифры в режиме реального времени.

Когда ваши клиенты совершили последнюю покупку? – Методы DAX в LuckyTemplates
Как прогнозировать прибыльность в будущем с помощью LuckyTemplates
Анализ клиентских тенденций в LuckyTemplates с использованием DAX  

Заключение

Таким образом, я собираюсь закруглить вещи с этим пониманием. Возможность интегрировать расширенную прогностическую аналитику в LuckyTemplates — это мощное средство, которое может принести большую пользу вашей организации.

Например, возможность делать прогнозы на будущее может сделать ваши бизнес-операции более эффективными и позволит вам получить конкурентное преимущество перед конкурентами.

Не торопитесь, чтобы просмотреть это видео и изучить технику, которую вы може��е применить для прогнозирования будущих бизнес-сценариев.

Если вы хотите узнать больше о некоторых из самых передовых методов аналитики в LuckyTemplates, перейдите по ссылке ниже на веб-сайте LuckyTemplates .

Удачи в этих техниках