什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
不久前,我為 LuckyTemplates 的成員完成了整個場景方法會話。我參與了整個會議,其中包含許多類型的分析,包括流失客戶、穩定客戶和新客戶分析。 您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
所有這些都涉及大量的分析工作,以最大限度地發揮客戶數據的商業潛力。
在這個特定的教程中,我想分解一下您在報告中實際計算新客戶的方式。
但是,根據您的組織或行業,關於您將什麼歸類為“新客戶”的爭論當然是開放的。那是自您創業以來從未購買過的人嗎?這段分析很獨特。但有時,您可能真的想在上面加上某種時間框架。如果客戶在那個特定時期沒有購買,您可以在他們回來後將其視為新客戶。
但是,無論您的定義如何,該技術都將與我將向您介紹的示例非常相似。
目錄
了解新客戶分析的洞察力
本教程相當高級,需要了解LuckyTemplates 中的表函數和虛擬表。但我將在整個教程中詳細介紹這一點。我還將向您展示在 LuckyTemplates 報告中動態突出顯示此數據所需的公式。
首先,我想在這個動態窗口中向您展示一個示例分析。
在這種特殊情況下,我認為新客戶是那些在過去 90 天內沒有購買任何東西的客戶。
為了得到這個模型,我首先需要設置參數和公式。為此,請單擊“建模”,然後單擊“新建參數”。
我還使用下面的公式為流失時間框架創建了一個簡單的表格。
客戶流失是指在特定時間範圍內停止購買特定公司產品或服務的客戶。
現在,為了使分析更具動態性,我實際上可以延長流失時間窗口。最初,我有90 天,但我可以將其增加到180天。我什至可以選擇更短的時間框架。
我們可以以亞馬遜為例。如果您已經 90 天或 180 天沒有從亞馬遜購買任何東西,他們可能會認為您是流失的客戶。在此之後,他們可能會發出一些營銷形式,讓您重新成為“新”客戶。
這就是我要在本視頻中討論的關鍵內容。如何實際解決或計算這些新客戶的關鍵,這可以說明您的營銷工作有多成功。
新客戶分析公式
因此,讓我們在這里為New Customers運行這個公式。此公式計算在當月購買了東西但在此之前的 90 天內沒有購買任何東西的客戶。
首先,CustomerTM公式計算當月的客戶銷售額。
您可以在下表的總客戶 列中看到此公式的結果。
之後,我使用PriorCustomer公式查找過去 90 天內有過往記錄的客戶。這只是意味著他們是穩定的客戶。
我們需要使用更改此表的時間範圍或上下文,而不是當前上下文。
我還添加了函數以刪除日期的任何上下文並根據 90 天時間窗口重新應用過濾器。這是公式的關鍵。
現在,函數計算其中兩個表。之後,它返回一個唯一客戶表。
之後,我添加了公式來計算唯一客戶數。
隨後,我可以像下面這樣進行新客戶分析。
讓我們看一下這個2017 年 3 月的例子。
我們總共有282 個客戶,這就是CustomerTM公式的評估值。在這些客戶中,只有191 人在過去 90 天內沒有購買任何東西。因此,我們將他們視為新客戶。
使用此新客戶分析可以幫助您確定您的營銷工作是否成功地為您的企業帶來了新客戶。
發現有多少銷售額可以歸因於新客戶
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結論
通常,新客戶的成本高於現有客戶。因此,了解誰在向您購買產品背後的趨勢對於許多組織來說非常重要。
這是一個非常強大的指標,可以了解您在任何時間段內的客戶構成。在這種特殊情況下,我們將逐月展示。
這種技術可以讓您了解在您的組織中獲得收入實際花費了多少。
如果您想實際查看整個研討會,我會在下面的說明中留下一個鏈接。您所要做的就是升級您的會員資格,以便能夠重播和下載整個資源。
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