Zamana Dayalı Kohort Analizi – LuckyTemplatesda Veri Modellerinizi Kurma

Bu eğitimde, LuckyTemplates'da Zamana Dayalı Kohort Analizi'ni derinlemesine inceleyeceğim.

Bu, LuckyTemplates üyeleri için yakın tarihli bir etkinlikten kısa bir ara oturumdur. Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

LuckyTemplates'da bu Kohort Analizini nasıl kurduğumu size göstermek istiyorum . Daha gelişmiş hesaplamalar yapmaya başladığınızda bu en zor görevdir.

Karışıklığı önlemek ve LuckyTemplates modelinin çalıştığından emin olmak için veri modellerinizi doğru şekilde nasıl kuracağınızı bilmek istiyorsunuz.

İçindekiler

• Kohort Analizi Üzerine Hızlı İnceleme
• LuckyTemplates'da Kohort Oluşturma
• Kohort Ay Tablosunu Ayarlama
• Kohort Analizi Görüşleri
• Kullanılan Diğer Kohort Analizi Formülleri
• Daha Fazla Kohort Analizi Örneği
• Çözüm

Kohort Analizi Üzerine Hızlı İnceleme

Bu tekniği tartışmadan önce, Zamana Dayalı Kohort Analizi hakkında hızlı bir gözden geçirme ile birlikte bu teknikten elde edebileceğiniz içgörüleri göstermek istiyorum.

Kohortlar, verilerinizdeki boyutlarınızın veya değişkenlerinizin segmentlerini veya gruplamalarını çağırmanın süslü bir yoludur.

Örneğin, müşterilerinizin gruplarına bakmak istiyorsunuz.

Müşterilerinizin yazılımınıza veya uygulamanıza ilk katıldığı veya kullanmaya başladığı zamanı içeren kohortlar oluşturmak istiyorsunuz.

Bu durum için, belirli ayların kohortlarını oluşturdum. Dolayısıyla, müşterileriniz Haziran 2017'de başladıysa, bu onların özel grubudur.

Sizinle işlem yaptıkları miktarlara veya sayısına göre bir gruplandırma değildir. Zamana göre gruplandırıyorsunuz.

Bu örnek için, katıldıkları zamandır.

Şimdi size bu kohortları nasıl oluşturacağınızı ve ardından bunu modelinizde nasıl çalıştıracağınızı göstereceğim.

LuckyTemplates'da Kohort Oluşturma

Gelin modele bir göz atalım.

Bu oldukça genel bir modeldir. Bu, modellerinizin nasıl görünmesini istediğinizdir.

Arama tablolarımın başka bir katmanına sahip olduğumu görebilirsiniz.

Ama size amacını göstermeden önce, arama tablosunda bu kohortları oluşturmaya çalışacağım.

Arama tablosu, belirli bir boyutu gruplandırmak istediğiniz yerdir. Bu durumda müşterilerdir.

Müşteriler tablomu görelim.

Başlangıçta, Müşteriler tablom yalnızca Müşteri Dizini ve Müşteri Adlarını içeriyordu.

Ancak arama tablolarında kohortlar oluşturmak istiyorsanız, bunları segmentasyonun gerçekleşmesini istediğiniz yere koymanız gerekir.

Şimdi, müşterinin Katılım Tarihini hesaplamak istiyorum. Demo verilerimde, Katılım Tarihi, müşterinin ilk oturum açtığı tarihtir.

İlk oturum, müşteri e-posta kullanarak kaydolduğunda veya uygulamanın deneme sürümünü ilk kez kullandığında olabilir.

Bir müşteri tarafından ilk kez bir bağlantının başlatıldığını öğrenmeniz gerekir.

Bu bilgiyi şu formülü kullanarak aldım:

Oturum Açma Tarihinin kullanıyor . Ardından, doğru filtre bağlamını aldığımdan emin olmak için işlevine sardım . Bu bana ilk randevuyu veriyor.

Şimdi ayı hesaplamam gerekiyor. Gruplarımı müşterinin hangi ayda katıldığına göre oluşturmak istiyorum.

Farklı kohortlar oluşturabileceğiniz için bu teknik çok esnektir.

Ama yine, bu örnek için, ayı ve yılı gösteren bir Ay Grubu kullanacağım.

Bu, Join Month Kohort için kullandığım formül :

Tarih tablosundan Ay ve Yıl sütununu şu mantığı kullanarak aldım :

Tarih tablosunu ve hangi tarihin Müşteri Katılma Tarihine eşit olduğunu hesapladım . Ardından, TRUE değerine eşit olduğunda , aynı tablonun Ay ve Yıl sütununu döndürür. 

Bununla, artık Join Month Kohort'um var .

Kohort Ay Tablosunu Ayarlama

Şimdi size neden bir Kohort Ayları tablosu kurduğumu göstermek istiyorum .

Müşteri tablosuna geri dönelim.

Bu bilgi ve mantıkla bırakırsanız, Ay ve Yıl'ın her yinelemesini alamayabilirsiniz.

Bunun nedeni, bir müşterinin herhangi bir Ay ve Yılda katılmamış olabilmesidir. Bu nedenle, iyi bir görselleştirme elde etmek için, her bir Ay ve Yıl'ın belirli bir tabloda referans alındığından emin olmanız gerekir.

Ayrıca, ihtiyacınız olan bilgilerin tüm müşterilerin dinamik hesaplamasında bulunmaması da olabilir.

Her zaman gemiye gelen yeni müşteriler olduğunu unutmayın. Dolayısıyla, bu bilgiler teorik olarak her zaman güncellenmelidir.

Bu nedenle Kohort Ayları formülünü kullanarak başka bir tablo oluşturdum :

Tarihler tablosundan Dizin ve sütunlarını aldım . Bu iki sütun Kohort MonthnYear oldu .

Bu Tarihler tablosu:

Pek çok bilgi içeren birçok sütuna sahip olduğunu görebilirsiniz. Ancak bu örnek için yalnızca Dizin ve Ay ve Yıl sütunlarına ihtiyacım vardı. Bu nedenle, Dates tablosunu Cohort Months kullanarak özetledim .

Artık benzersiz değerler haline gelen her yinelemeye sahibim.

Şimdi, bu bilgi Tarihler tablosundan alınsaydı, çokça başvurulurdu. Ancak artık benzersiz değerler içeren bir sütun olduğu için basit bir arama tablosu haline geldi.

Kohort Ayları tablosundan Müşteri tablosuna birden çoğa ilişki oluşturabilirsiniz .

Bu ilişki, Web Sitesi Verileri tablosuna kadar filtrelemeye devam edecektir . HESAPLA mantığı, Customer tablosu ile olan ilişkisinden dolayı bu tabloda yer alacaktır.

Tüm bunları ayarladıktan sonra, artık bir matrise yerleştirebileceğiniz bir boyuta sahipsiniz. Bu matris size her ay verecektir.

Kohort Analizi Görüşleri

LuckyTemplates'da Kohort Analizi ile ilgili bir başka ilginç şey de, kohortlar içindeki eğilimleri analiz edebilmenizdir.

Bu örnek için Müşteri Çalkalamamı hesaplamak istedim.

Dinamik bir görselleştirmeye sahip olduğumu görebilirsiniz. Haziran 2017 kohortuna katılan 641 müşterim var. Ancak ilk dönemde 12 müşteri ayrıldı.

Tasarladığınız dönemleri gösteren genel bir tablo oluşturmanız gerekir.

Bu durum için, modelimde Kohort Dönemleri adlı bir tablo oluşturdum .

Ayrıca içinde bir destek tablosu oluşturdum.

Her dönem için Min ve Maks günleri nasıl oluşturduğumu görebilirsiniz. Bu, her bir kohort için analiz etmek istediğiniz zaman penceresini belirtmektir.

Örneğe geri dönersek, 2. Dönem'de 30 ve 60 günlük süre içinde aboneyi kaybeden 14 müşteri olduğunu görebilirsiniz.

Tabloda ilerledikçe, bu değerin farklı kohortlar için nasıl değiştiğini görebilirsiniz.

Başka bir tabloda değerleri yüzde olarak gösterir.

Yüzdeler, sayılardan daha iyidir çünkü onlardan değerli içgörüler elde edebilirsiniz. Belirli bir süre içinde ayrılan müşterilerin trendini tespit edebilirsiniz.

Bu eğilime neden olan sorunları belirleyebilirsiniz. Bunun nedeni, pazarlama ve reklamcılığı bırakmanız veya müşterilerinizden yeterince satış alamamanız olabilir.

Kullanılan Diğer Kohort Analizi Formülleri

Bunlar, LuckyTemplates'daki bu Zamana Dayalı Kohort Analizi tekniği için kullandığım diğer formüllerdir.

Bu dinamik çalkalama formülü, verilerden içgörü almamı sağladı.

DAX kullanan dinamik gruplama tekniklerini anladığınızda, raporunuzdan daha fazlasını elde edebileceksiniz.

Daha Fazla Kohort Analizi Örneği

Bu tekniğin yeteneklerini göstermek için başka bir örnek eklemek istiyorum.

Diyelim ki çalkalanan bu belirli kohorttaki müşterilere ayrı ayrı bakmak istiyorum.

Tablomda bir değer seçebilirim ve nasıl kurduğuma bağlı olarak başka bir tabloda bireysel müşteri düzeylerini otomatik olarak gösterir.

LuckyTemplates'da Kohort Analizini Uygulama – Gelişmiş DAX Kavramları
LuckyTemplates'da Gelişmiş DAX Kullanarak Segmentasyon Örneği
LuckyTemplates Müşteri Segmentasyonu: Zaman İçinde Grup Hareketini Sergileme

Çözüm

Bu stratejiyi, tasarlamaya çalıştığınız grup ne olursa olsun kullanabilirsiniz. Ürünler, bölgeler veya müşterilerle ilgili kohortlar olabilir.

Ancak, bu eğitimdeki örnek en alakalı olanıdır. Kohort Analizi, SAS uygulamaları tarafından popüler hale getirilmiştir. Bu nedenle, müşterilerinizi ne zaman çalkaladıklarına göre gruplamalısınız.

Bu tekniği kullanarak LuckyTemplates'da inanılmaz analizler oluşturabilirsiniz.

Umarım bu eğitim size Kohort Analizinin ne olduğu ve nasıl uygulanacağı konusunda iyi bir fikir vermiştir.

Herşey gönlünce olsun,