Sepet Analizine Giriş – LuckyTemplates İçin En İyi Uygulama İpuçları

Bugün sepet analizi tekniği ile yapabileceğiniz harika şeyleri tanıtacağım . LuckyTemplates içindeki Sepet Analizi ile, bir ürün grubu ile başka bir ürün grubu arasındaki müşteri satışlarını analiz etmeyi deneyebilirsiniz . Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

LuckyTemplates'da bunun için pek çok uygulama var. Ancak bu eğitim için, bu tür bir tekniği kullanmanın en iyi uygulamalarını sizinle paylaşmak istiyorum.

Bu tür analizler yaparak, bizden veya mağazalarımızdan alışveriş yapan müşterilerin satış eğilimlerini veya satın alma davranışlarını hesaplayabiliriz.

Bu kalıpları bilerek ve anlayarak satış sürecinin birçok yönünü daha iyi yönetebiliriz. Örneğin, daha iyi stok yönetimi, ek satış fırsatları, daha hedefli pazarlama ve çok daha fazlası.

Bu sepet analizinde temel olarak belirli bir ürün grubunu satın alan müşterileri göstermeye çalışıyorum. Sonra başka bir ürün grubu satın alıp almadıklarını görmeye çalışacağım.

Bir ürün grubunu satın alıp diğerini almayan müşteriler etrafında bir özellik analizi yapmak istediğinizde sonuçlar çok yardımcı olacaktır . Ardından, bazı etkili pazarlama ve reklamcılıkla onları takip edebilirsiniz.

İçindekiler

• Sepet Analizi İçin LuckyTemplates Modeli
• Sepet Müşterilerini Sergileme
• Toplam Sepet Müşteri Sayısını Belirleme
• LuckyTemplates'da Sepet Analizi için Ek İpuçları ve Teknikler
• Çözüm

Sepet Analizi İçin LuckyTemplates Modeli

Her şeyden önce, modelime geçeceğim çünkü sepet analizini doğru yapmanın en önemli yolunu burada bulabiliriz. Bu tür bir analiz yürüttüğünüzde büyük bir ipucu, bu sepetler gibi seçimleri çekirdek modelinize entegre etmenin karmaşık bir yol olmasıdır. 

Çok basit olan temel modelime bir göz atın. 

Verilerime geri dönersek, çok basit bir Ürünler tablosunu kopyaladım. Tam olarak aynı, ancak farklı başlıklara sahip iki tablo oluşturdum. Biri İlk Sepet olarak adlandırılır .

İkincisi, Seçim Sepeti olarak adlandırılır .

Bu sepetler benim destek masaları dediğim şey. Modelime bakarsanız, bu tabloların diğer tablolarla ilişkisi yoktur.

Ben sadece bu tablolardan hesaplamaları temel modele entegre edeceğim. Ama bu bir formülle yapılmalı, ilişkilerle değil. Şahsen, bunu yapmanın, ilişkileri aşırı karmaşık hale getirmekten çok her şeyi çok daha kolay ve temiz hale getirdiğini düşünüyorum.

Bu, sepet analizi için en iyi uygulama ipuçlarımdan biri. Bu sepetleri ayrı ayrı oluşturun ve bunları çekirdek modelin yanında destekleyici masalar olarak kullanın . Şimdi yaptığım ve tablolara entegre ettiğim formüllere veya hesaplamalara bir göz atalım.

Sepet Müşterilerini Sergileme

Gördüğünüz gibi sepetleri tabloda farklı isimlendirdim. Şimdi İlk Sepet Ürünleri ve Seçim Ürünleri oldu , ardından burada ürünleri bir dilimleyiciye koyarken çoklu seçim yapabilirim.

Daha sonra aşağıdaki formülü kullanarak Tekil Müşteriler için bazı hesaplamalar yaptım .

Temel olarak, Satışların işlevini her Müşterinin adına göre çalıştırıyorum .

Sepet Müşterileri sütunu , biraz zorlaşmaya başladığı yerdir. Bu, İlk Sepet dilimleyici altında seçtiğim belirli ürün gruplarını kaç müşterinin satın aldığını hesaplar .

Tablonun tüm işlemlerin bulunduğu satış tablosuyla herhangi bir ilişkisi olmadığı için aşağıdaki formülü kullanmam gerekiyor.

Benzersiz müşterileri hesaplarken, işlevini kullanarak içeride farklı bir ilişki veya bağlam da uyguluyorum. İlk sepet ile İlk Sepet İndeksi ve ilgili satışlardaki Ürün Açıklama İndeksi arasında sanal bir ilişki oluşturmamı sağlıyor .

Ayrıca, Müşteri Seçimi sütunu için aynı şeyi yapmam ve tamamen aynı kalıbı kullanmam gerekiyor. Ancak bu sefer, seçimime göre farklı bir ürün alt kümesini değerlendiriyor.  

Toplam Sepet Müşteri Sayısını Belirleme

Şimdi, en önemli sepet analizine giriyorum ve bu, iki sepeti gerçekten karşılaştırmak için daha gelişmiş bir mantığa ihtiyaç duyulan yerdir. 

İlk sepet setinde satın alan tüm müşterileri ikinci sepet setinde satın alan tüm müşterilerle karşılaştırmak istiyorum. Toplam Sepet Müşterileri sütununu eklememin nedeni budur .

Aşağıdaki bu çok gelişmiş formülü kullanarak bunu burada nasıl yapabilirim.

Burada dikkate alınması gereken en önemli şey, TREATAS fonksiyonunun önceki hesaplama ile tamamen aynı olmasıdır. işlevini kullanarak sanal bir tablo oluşturacaktır .

Formül , İlk Sepet Ürünleri ve Seçim Ürünlerinden yaptığım ürün seçimlerine göre müşterilere bir tablo getirecek .

Ardından, hangi müşterilerin ilk sepetin bir parçası olduğunu ve ayrıca seçilen sepete dahil olduğunu değerlendirmek için  işlevini kullandım .

Son olarak, işlevi, her iki sepette bulunan toplam müşteri sayısını döndürerek işi bitirir.

LuckyTemplates'da Sepet Analizi için Ek İpuçları ve Teknikler

Bu sepet analizi tekniğinin harika yanı, farklı bir bağlam getirmek istediğinizde formülü yeniden kullanabilmenizdir.

Örneğin, Ülke bağlamını buraya dahil etmek istiyorum ; Bunu farklı bir görselleştirme için masaya getirmem ve yeni görselleştirmenin içine Toplam Sepet Müşterileri formülünü eklemem gerekiyor.

Şimdi, tüm bu farklı ülkeler için toplam sepet müşteri sayısını gösterebiliyorum. Bu, perakende mağazalarda oldukça uygulanabilir ve daha spesifik bölgelere veya müşteri gruplarına daraltılabilir .

Gördüğünüz gibi, sepet analizinizi geliştirmenin pek çok yolu var. Bu öğretici, yalnızca sepet analizinin harika gücüne bir giriş niteliğindedir.

Sepet Analizi Örneği – LuckyTemplates Advanced Analytics
LuckyTemplates'da DAX Kullanarak Müşteri Trendini Analiz Etme LuckyTemplates'da
Trendleri Göstermek İçin Hareketli Ortalamaları Kullanarak

Çözüm

Bu özel analiz, aradığınız veya kendi modellerinizde ihtiyaç duyduğunuz şeyse, bu kesinlikle ayrıntılı olarak incelemeye değer.

Bu, kaynaklarınızı veya finansmanınızı işletmeniz için en uygun alanlara yeniden dağıtabileceğiniz birçok üst düzey içgörü sağlar.

LuckyTemplates'in gelecek videolarında sepet analizi hakkında daha ayrıntılı oturumlar için dikkat edin. adresindeki bu modüle kesinlikle göz atabilirsiniz .

Bunda iyi şanslar!

***** LuckyTemplates'ı mı öğreniyorsunuz? *****