คำนวณค่าเฉลี่ยต่อธุรกรรมของลูกค้าโดยใช้ DAX ใน LuckyTemplates

สิ่งที่ฉันต้องการแสดงให้เห็นในบทช่วยสอนนี้คือวิธีที่เราสามารถคำนวณยอดขาย กำไร หรือธุรกรรมเฉลี่ยต่อมิติหนึ่งๆ ภายใน DAX ใน LuckyTemplates คุณสามารถดูวิดีโอทั้งหมดของบทช่วยสอนนี้ได้ที่ด้านล่างของบล็อกนี้

ในตัวอย่างนี้ เราจะพิจารณาจากมุมมองของลูกค้า เราจะลองวิเคราะห์ว่ายอดขายเฉลี่ยที่เราทำได้ต่อธุรกรรมต่อลูกค้าหนึ่งรายเป็นอย่างไร?

สิ่งนี้จะทำให้เราเข้าใจว่าลูกค้าที่ดีที่สุดของเราคือใคร และลูกค้าที่เข้ามาซื้อจำนวนมากคือใคร

จากตรงนี้ เราสามารถเข้าใจได้ในที่สุดว่าส่วนต่างใดที่เรากำลังดึงออกมาต่อการทำธุรกรรมจากลูกค้าของเรา พวกเขาดีในบางภูมิภาคเมื่อเทียบกับภูมิภาคอื่นหรือไม่? มันดีสำหรับบางผลิตภัณฑ์เมื่อเทียบกับผลิตภัณฑ์อื่นหรือไม่?

เราจะดูปริมาณการซื้อผลิตภัณฑ์โดยเฉลี่ยต่อธุรกรรม จากนั้น ฉันจะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีหาค่าเพิ่มเติม เพื่อที่คุณจะได้ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจมากยิ่งขึ้นจากข้อมูลเบื้องต้นนี้ เราจะแยกย่อยออกเป็นอย่างอื่นและฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าจะทำอย่างไรให้มีประสิทธิภาพ

สารบัญ

• วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยต่อธุรกรรม
• คำนวณยอดขายเฉลี่ยต่อธุรกรรม
• การใช้แถบข้อมูล
• คำนวณกำไรเฉลี่ยต่อธุรกรรม
• คำนวณมาร์จิ้นเฉลี่ยต่อธุรกรรม
• มาร์จิ้นเฉลี่ยต่อการทำธุรกรรมในช่วงเวลาหนึ่ง
• ข้อมูลเชิงลึกอื่น ๆ
• การแสดงข้อมูล
• บทสรุป

วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยต่อธุรกรรม

ขั้นแรก เราจะคำนวณมูลค่าต่อธุรกรรมโดยกระโดดไปที่ตารางการขาย เรามีคอลัมน์รหัสคำสั่งซื้อทางด้านซ้าย

ดังนั้นทุกรหัสคำสั่งซื้อจะเท่ากับทุกธุรกรรมในตารางนี้โดยเฉพาะ เราจำเป็นต้องหาวิธีประเมินทุกธุรกรรมเหล่านี้ และโดยพื้นฐานแล้ว ยอดขายเฉลี่ยที่เราทำขึ้นสำหรับทุกธุรกรรมเดียว

สิ่งนี้จะทำให้เรา - ขึ้นอยู่กับบริบท - ค่าเฉลี่ยต่อธุรกรรม ซึ่งอาจมาจากมุมมองระดับภูมิภาค มุมมองของลูกค้า หรือมุมมองของพนักงานขาย

ตารางข้อมูลบางตารางมีรหัสคำสั่งซื้อ จากนั้นภายในรหัสคำสั่งซื้อนั้น คุณอาจมีจำนวนธุรกรรมที่แตกต่างกัน คุณอาจต้องการใส่คอลัมน์นั้นลงในการคำนวณ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการคำนวณค่าเฉลี่ยที่คุณต้องการทำ ขั้นแรกให้คำนวณยอดขายเฉลี่ย

คำนวณยอดขายเฉลี่ยต่อธุรกรรม

มาสร้างการวัดและเรียกสิ่งนี้ว่ายอดขายเฉลี่ยต่อธุรกรรม ฉันจะใช้ ฟังก์ชัน AVE RAGEXเพราะจะทำให้เราทำค่าเฉลี่ยเหล่านี้ได้โดยการวนซ้ำผ่านบางสิ่ง ภายใน AVERAGEX ฉันจะใช้ VALUES และใส่รหัสคำสั่งซื้อของฉัน จากนั้นฉันต้องการเฉลี่ยยอดขายรวมสำหรับทุก ๆ คำสั่งซื้อ

เมื่อฉันลากการวัดนี้ด้วยบริบทชื่อลูกค้าของฉัน นี่คือตารางที่ฉันคิดขึ้นมา:

ข้อมูลนี้จะแสดงให้เราเห็นโดยเฉลี่ยว่าแต่ละคนทำธุรกรรมได้เท่าใดทุกครั้งที่เข้ามาในร้าน

การใช้แถบข้อมูล

นี่เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ค่อนข้างดีอยู่แล้ว แต่เราสามารถทำให้ดูดีขึ้นได้โดยใช้ การจัดรูป แบบตามเงื่อนไขและแถบข้อมูล

คำนวณกำไรเฉลี่ยต่อธุรกรรม

เราไม่ต้องหยุดอยู่แค่นี้ เราสามารถไปได้ไกลกว่านี้ เรามีการคำนวณหลัก อื่นๆ เช่นกำไรรวมและต้นทุนรวม ด้วยการคำนวณเหล่านี้ ฉันสามารถหากำไรเฉลี่ยต่อธุรกรรมได้ สิ่งที่ฉันต้องทำคือคัดลอกและวางหน่วยวัดที่ฉันเพิ่งใช้ไปในหน่วยวัดใหม่ และแทนที่จะใส่Total Salesฉันจะใส่Total Profits

ด้วยมาตรการใหม่นี้ เราสามารถคำนวณผลกำไรของเราจากทุกๆ ธุรกรรม จากนั้นจึงหาค่าเฉลี่ยเหล่านั้น

ฉันสามารถลากการวัดใหม่ลงในตารางของฉันเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกใหม่ ตัวอย่างเช่น Chris Fuller ลูกค้าของเรามีความสามารถในการทำกำไรต่อการทำธุรกรรมมากกว่า Philip Foster ซึ่งทำยอดขายได้มากกว่า นี่เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ดีใช่ไหม

คำนวณมาร์จิ้นเฉลี่ยต่อธุรกรรม

นอกจากนี้ เรายังสามารถจัดการกับอัตรากำไรเฉลี่ยต่อธุรกรรมได้ อีกด้วย เราไม่จำเป็นต้องอ้างอิงอะไรจากตาราง เพราะจริงๆ แล้วเราสามารถใช้มาตรการภายในหน่วยวัดได้

สิ่งที่เราต้องทำคือหารกำไรเฉลี่ยต่อธุรกรรมด้วยยอดขายเฉลี่ยต่อธุรกรรมจากนั้นป้อน 0 เป็นผลลัพธ์ทางเลือก เราต้องตรวจสอบให้แน่ใจด้วยว่ามันอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง

เมื่อฉันลากสิ่งนี้ลงในตาราง คุณจะเห็นว่าทำไมเราถึงมีกำไรสำหรับ Chris Fuller มากกว่าของ Philip Foster คริสมีอัตรากำไรที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับฟิลิป

นี่เป็นข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจมากสำหรับลูกค้าเฉพาะรายรายนี้ รวมถึงลูกค้ารายอื่นๆ ของเราด้วย

ที่เจ๋งคือเราสามารถใช้เทคนิคนี้กับบริบทใดก็ได้ ขณะนี้ เรากำลังใช้ตัวกรองจากตารางลูกค้าของเรา หากคุณลองคิดดู เราสามารถใช้ตัวกรองจากตารางเหล่านี้ในโมเดลข้อมูลของเรา และดูว่าสิ่งต่างๆ เปลี่ยนแปลงไปอย่างไร

มาร์จิ้นเฉลี่ยต่อการทำธุรกรรมในช่วงเวลาหนึ่ง

นอกจากนี้ เรายังสามารถดูอัตรากำไรขั้นต้นเฉลี่ยต่อการทำธุรกรรมในช่วงเวลาหนึ่งได้ อีกด้วย ฉันจะทำสิ่งนี้อย่างรวดเร็วโดยใช้เดือน & ปีและอัตรากำไรขั้นต้นเฉลี่ยต่อธุรกรรมเป็นค่า จากนั้นจึงแสดงออกมาเป็นกราฟ

เราสามารถดูได้ว่าระยะขอบเฉลี่ยเปลี่ยนแปลงตามเวลาและดูฤดูกาลอย่างไร

ข้อมูลเชิงลึกอื่น ๆ

โดยรวมแล้ว ตอนนี้เป็นเรื่องง่ายขึ้นมากในการดูลูกค้าที่มีอัตรากำไรสูงเทียบกับลูกค้าที่มีอัตรากำไรต่ำ ตัวอย่างเช่น ลูกค้า Juan Collins มี Margin 40% อันนี้ชัดเจนเป็นวัน

เรายังสามารถบันทึกตัวกรองเพื่อดูว่าลูกค้ารายใดทำกำไรได้มากที่สุดต่อการทำธุรกรรม นี่อาจบ่งชี้ได้ว่าพนักงานขายที่ได้รับมอบหมายในส่วนเหล่านี้ดีมาก

การแสดงข้อมูล

เราสามารถดูข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมโดยใช้ DAX ใน LuckyTemplates และกำหนดลูกค้าที่ดีที่สุดของเราตามภูมิภาค มีบางอย่างเกิดขึ้นในระดับภูมิภาคหรือไม่? เราสามารถเปลี่ยนจากภาพแผนที่เป็นแผนที่แบบเติมได้

เราสามารถเจาะลึกและดูเชิงลึกได้มากขึ้น ในตัวอย่างของฉัน รัฐนิวแฮมป์เชียร์มีอัตรากำไรต่ำ ในขณะที่ภูมิภาคอื่นๆ มีการกระจายอย่างสม่ำเสมอ

คุณยังสามารถเลือกลูกค้าจากตาราง และพิจารณาจากส่วนย่อยของลูกค้าที่เป็นรายละเอียด

บทสรุป

เราสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมมากมายเมื่อเราคำนวณค่าเฉลี่ยโดยใช้ DAX ใน LuckyTemplates นอกจากนี้ยังเพิ่มคุณค่าให้กับสิ่งที่เราอาจทำในธุรกิจจากมุมมองด้านการตลาดและการจัดสรรทรัพยากรการขาย

เห็นได้ชัดว่าคุณต้องการมุ่งเน้นไปที่ลูกค้าที่ซื้อมากที่สุดโดยมีอัตรากำไรสูงสุด และด้วยการวิเคราะห์ประเภทนี้ คุณสามารถจัดทรัพยากรของคุณให้อยู่ในตำแหน่งที่คุณรู้สึกว่ากำลังจะเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ในบทช่วยสอนนี้ เราได้ทำสิ่งหนึ่งแล้วแยกออกเป็นอีกหลายอย่าง คุณสามารถคำนวณและเทคนิคต่างๆ ได้มากมายโดยใช้ DAX ใน LuckyTemplates และค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ดีจริงๆ

งานวิเคราะห์ประเภทนี้ทรงพลังมาก หากคุณต้องการตรวจสอบตัวอย่างที่คล้ายกันเพิ่มเติม โปรดดู โมดูล ที่ Online โมดูลนี้มีเนื้อหาเกี่ยวกับการแก้ปัญหาทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริงโดยใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DAX ใน LuckyTemplates

สิ่งที่ดีที่สุด