Узнайте, какие группы клиентов продемонстрировали наибольший рост благодаря сегментации клиентов в LuckyTemplates

В этом примере мы рассмотрим уникальную информацию, которую вы можете обнаружить в LuckyTemplates. Что нам нужно сделать, так это объединить ряд различных методов формул , чтобы получить желаемый результат. Если вы сделаете это внутри своих моделей с помощью собственного анализа сегментации клиентов, вы обнаружите высококачественные идеи, которые принесут огромную пользу вашей работе. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

Здесь мы проанализируем, какие группы клиентов испытывают наибольший рост . Но у нас нет групп в наших данных, поэтому нам нужно их создать.

Оглавление

• Сегментирование клиентов на группы
• Группировка роста
• Общий объем продаж с прошлого года
• Визуализация данных
• Заключение

Сегментирование клиентов на группы

Мы хотим разделить наших клиентов на лучших клиентов , хороших клиентов и мелких клиентов . Мы хотим знать, кто испытывает наибольший рост и больше всего влияет на наш рост. Мы также хотим посмотреть на это в процентах и ​​в абсолютном выражении.

Я собрал несколько визуализаций, чтобы продемонстрировать это понимание сегментации клиентов, и я также собираюсь использовать логику, которую я использовал, чтобы определить, какие группы испытали наибольший рост.

Прежде всего, мы должны решить, как сегментировать этих клиентов. Что я сделал, так это создал таблицу, нажав «Ввести данные» и введя все эти переменные в вспомогательную таблицу.

Я хотел посмотреть, каковы продажи моих клиентов, и установить, к какой группе принадлежат эти клиенты , на основе диапазона, представленного числами MIN и MAX.

Группировка роста

Следующий шаг — посмотреть на группу роста за прошлый год. Мы хотим знать, к какой группе принадлежали наши клиенты в прошлом году и каков был процентный рост для этой конкретной группы?

Вот как я пришел к формуле выше. Я рассчитал % роста в годовом исчислении для каждой отдельной группы.

Чтобы выяснить, какие клиенты входят в какую группу, я перебрал каждого отдельного клиента и оценил, были ли их продажи в прошлом году выше MIN или ниже MAX в любой отдельной строке в этой таблице.

Если это так, то это обеспечит % роста в годовом исчислении для этой конкретной группы клиентов.

Затем мы можем поместить это в диаграмму. Вы можете видеть на моем примере, что наши мелкие клиенты доминируют со значительным ростом в годовом исчислении.

Общий объем продаж с прошлого года

Однако сегментация клиентов, которая проявляется в процентах, на самом деле не рассказывает всей истории, верно? Потому что, если это число из действительно небольшой базы, это не будет иметь большого значения для нашего общего дохода.

Итак, что я сделал, так это посмотрел на общий объем продаж для каждой из этих различных групп.

Чтобы составить вторую таблицу, мне пришлось создать еще одну формулу, которая показывает общий объем продаж этих клиентов за прошлый год в зависимости от того, к какой группе они относятся.

Как видите, наши мелкие клиенты сделали немного больше продаж, чем в прошлом году, из-за этого выдающегося роста. С другой стороны, наши хорошие клиенты сформировали небольшую корзину роста на 9%, но по-прежнему составляли большую часть наших продаж.

Визуализация данных

Я также поместил все в нашу сегментацию клиентов в точечную диаграмму , где вы можете увидеть разбивку на мелких клиентов , хороших клиентов и лучших клиентов . Ось y показывает рост на одного клиента или группу роста , а ось x показывает общий объем продаж .

По данным за прошлый год, у всех наших Топ-клиентов рост снизился на 41%. Это пугающее событие, и мы определенно хотим увидеть, почему число моих лучших клиентов сократилось на 41%.  

Когда я нажимаю «Лучшие клиенты», я понимаю, почему.

Мы можем погрузиться дальше и посмотреть на всех, кто ниже 0%. Я могу использовать раздел фильтрации и поставить меньше 0%.

Мы также можем добавить имена наших клиентов в точечную диаграмму, чтобы получить более четкое представление.

Все эти клиенты были в нашей группе лучших клиентов в прошлом году, а затем внезапно эти клиенты действительно упали с обрыва. Почему это? Мы можем посмотреть, в каком регионе они расположены, кто их продавец и так далее и тому подобное.

Заключение

Чтобы прийти к такому выводу, мне удалось объединить несколько методов. Я использовал вычисления разведки времени . Я использовал функцию ВЫЧИСЛИТЬ , а также метод динамической сегментации . Я использовал точечные диаграммы , а затем использовал функцию аналитики , чтобы поместить линии в точечную диаграмму.

Наша цель — сделать эти группы динамичными , чтобы мы могли сегментировать их по региону или периоду времени, а затем оценивать каждого клиента и видеть, к какой группе он относится.

Это делает эту уникальную аналитическую работу такой мощной в LuckyTemplates. Мы можем создать этот совершенно новый анализ и продемонстрировать невидимые идеи, которые будут представлять наши данные так, как это было невозможно раньше, и гораздо более ценным образом.

Если вам нравится изучать эти методы, ознакомьтесь с дополнительными модулями курса на . Существует более 20 уникальных модулей, посвященных многим методам и способам эффективного использования LuckyTemplates.

Привет,

Сэм

***** Изучаете LuckyTemplates? *****