Gelişmiş DAX Kullanarak LuckyTemplates Müşteri İlişkilendirme Analizi

Bugün ilerleyeceğiz. LuckyTemplates'da müşteri karmaşasını derinlemesine inceleyeceğiz : yeni müşteri ve kayıp müşteri analizi . Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

Bunun için başka bir terim de yıpranma analizidir çünkü müşterimizin nasıl çalkalandığını, kaç müşterimizin gelip ürünlerimizi satın aldığını, kaçının geri gelip biraz daha satın aldığını, kaç müşteri kaybettiğimizi ve falan filan

Bu tür oldukça gelişmiş analizlerle elde edebileceğiniz o kadar çok harika içgörü var ki, bu yüzden DAX dili ve DAX formüllerini derinlemesine incelemek için biraz zaman harcamak istedim .

Bu müşteri analizi örneğinde, müşteri kaybını incelemeye ve belirli bir zaman diliminden sonra kaç müşterinin kaybedildiğini keşfetmeye başlıyorum. Ayrıca yeni müşterilere ve geri dönen müşterilere dalıyorum.

Müşteri kaybınızı analiz etmek, özellikle bir çevrimiçi perakendeci veya bir süpermarket zinciri gibi yüksek sıklıkta satış yapan bir işletmeyseniz , bir kuruluş için çok önemli bir analiz parçasıdır .

Açıktır ki, müşteri edinirseniz, onları daha fazla satmak ve örneğin onları rakiplere kaptırmamak istersiniz.

Mevcut bir müşteriye satış yapmak, yeni müşteriler bulmaktan çok daha kolaydır.

Mevcut müşteriler çoğu işletme için çok önemlidir, çünkü sürekli olarak yeni müşteriler bulmak yerine onlara pazarlamaya devam etmek çok daha kârlıdır.

İçindekiler

• Kayıp Müşterileri Bulmak
• Yeni Müşterileri İzole Etme
• Kimin Geri Gelen Müşteri Olduğunu Bilmek
• Çözüm

Kayıp Müşterileri Bulmak

Buradaki ilk görselleştirmede, Fazla Mesai Kaybedilen Müşteriler olarak değerlendireceğimiz şeye sahibiz .

90 güne kadar inen bu nokta o kadar alakalı değil çünkü daha ilk günlerdeyken aslında şu anda herkesi “kayıp” olarak değerlendiriyoruz.

Şimdi burada ne yaptığımızı görmek için fonksiyonu gözden geçirelim.

Bu formülde, son 90 gün içinde satın alma yapmayan müşterileri sayıyoruz veya değişken iptal tarihiniz ne olursa olsun.

Bu CustomersList değişkeni üzerinden her bir müşteri üzerinde sanal bir tablo oluşturuyoruz .

Tüm müşterileri herhangi bir gün için filtreliyoruz. Ve ALL ile yaptığımız şey , aslında her bir müşteriye her gün bakıyoruz.

Ardından, her müşteri için son 90 gün içinde bir satın alma işlemi yapıp yapmadıklarını değerlendiriyoruz. Yapmamışlarsa, o zaman bu 0 olarak değerlendirilecek ve o müşteriyi sayacaktır.

Yeni Müşterileri İzole Etme

Şimdi Yeni Müşterilerimize bakalım ve neyi değerlendirdiklerini görelim.

Bu tabloda daha erken Ocak-Temmuz tarihlerinde olduğunu görüyoruz çünkü işimize yeni başladık. İnsanlar genellikle yenidir.

Sonra açıkçası, sona doğru düzleşiyor çünkü orada sadece geri dönen müşterilerimiz var.

İşlevi benzer mantık yapıyor. Bugünden önce kaç müşterinin satış yaptığını sayıyoruz.

Ve herhangi bir şey satın almamışlarsa, ki bu 0 olarak değerlendirilecek, o zaman Yeni Müşteri olarak değerlendirilecektir.

Kimin Geri Gelen Müşteri Olduğunu Bilmek

Geri dönen müşteriler, kayıp olarak değerlendirilen müşterilerdir.

Yani 90 gündür bir şey almıyorlar. Zamanla kaç tanesinin gerçekten geri döndüğünü hesaplayacağız.

Promosyonlar yürütüyorsanız veya pazarlama yapıyorsanız ve pazarlama faaliyetleriniz aracılığıyla bu kaybedilen müşterilerden kaç tanesini geri kazandığınızı bilmek istiyorsanız, bu harika bir içgörü olacaktır.

Geri Gelen Müşteriler formülünde, yalnızca belirli bir günde gerçekten satın almış olan müşterileri değerlendiriyoruz.

Yani burada, son 90 gün içinde satış yapıp yapmadıklarını değerlendirerek her müşteri için bir mantık yürütüyoruz.

Son 90 gün içinde satın almamışlarsa iade etmiş sayılırlar. Ardından, doğru olarak değerlendirin ve o müşteriyi o gün sayın.

LuckyTemplates ve DAX Kullanan Müşterilerinizin Kimler Olduğunu Analiz Edin
DAX Kullanarak LuckyTemplates'da Müşteri Eğilim Analizi
Kaç Satışın Yeni Müşterilerle İlişkilendirilebileceğini Keşfedin – Gelişmiş LuckyTemplates Öngörüleri

Çözüm

LuckyTemplates müşteri analizine ilişkin bu öğretici, DAX hesaplamalarında oldukça ileri düzeydedir. Bu, LuckyTemplates ile sahip olabileceğiniz analitik gücü gösterir.

Geçmişte, bu tür bilgilerin üretilmesi çok paraya mal olurdu. Ancak şimdi, DAX dilini kullanarak temiz ve etkili bir formülle bu harika içgörülere ulaşabilirsiniz.

Aslında veri modeliyle uyumlu olduğunu unutmayın. Her şey oraya dahil edilmiştir.

Aslında bunun üzerine bazı filtreler yerleştirebiliriz. Örneğin, tek bir eyalete, örneğin Florida'ya veya ilk 3 eyaletimize dalmak istiyoruz, hepsi dinamik olarak değerlendirilir.

Videoda bir çok tekniğe daldım. Bazıları çok ileri düzeydedir, ancak kesinlikle bu şeylere maruz kalmak istersiniz.

LuckyTemplates ile fırsatları ve potansiyeli görebiliyorsanız, kendi veri kümeleriniz üzerinde analiz çalıştırma olasılıklarıyla zihniniz katlanarak genişleyebilir.

kursunda aklınıza gelebilecek en gelişmiş LuckyTemplates tekniklerinin tümünü ele alıyorum , bu yüzden fırsat buldukça buna bir göz atın.

Bu tekniklerle en iyi ve iyi şanslar.