使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

我們今天要進階。我們將真正深入研究客戶流失:LuckyTemplates 中的新客戶和流失客戶分析您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

另一個術語是流失分析,因為我們想了解我們的客戶流失情況,有多少客戶加入併購買我們的產品,有多少客戶回來購買更多產品,我們失去了多少客戶,以及等等。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

通過這種非常高級的分析,您可以獲得如此多的深刻見解,這就是為什麼我想花一些時間深入了解 DAX 語言和 DAX 公式的原因

在這個客戶分析示例中,我從客戶流失開始,探索在特定時間範圍後有多少客戶流失。我還深入研究新客戶和回頭客。

分析您的客戶流失對於一個組織來說是一項非常關鍵的分析,特別是如果您是一家高頻銷售企業,如在線零售商或連鎖超市。

顯然,如果你吸引了客戶,你會希望銷售更多,而不是讓他們輸給競爭對手。

向現有客戶銷售產品比尋找新客戶要容易得多。

現有客戶對大多數企業來說至關重要,因為與必須一直尋找新客戶相比,繼續向他們推銷產品可以獲得更多利潤。

目錄

尋找流失的客戶

在這裡的第一個可視化中,我們有我們認為加班失去的客戶

這個時間點到大約 90 天並不那麼重要,因為當我們處於最初的幾天時,我們實際上認為此時此刻每個人都“迷失了”。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

現在讓我們瀏覽一下這個函數,看看我們在這裡做了什麼。

在這個公式中,我們計算了過去 90 天內未購買的客戶,或者您的可變流失日期。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

我們正在通過此CustomersList變量為每個客戶創建一個虛擬表。

我們過濾任何一天的所有客戶。我們對ALL所做的是,我們實際上每天都在關注每一位客戶。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

然後,對於每一位客戶,我們都會評估他們在過去 90 天內是否進行過購買。如果他們沒有,那麼這將評估為 0併計入該客戶。

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隔離新客戶

現在讓我們看看我們的新客戶,看看它在評估什麼。

在這張表中,我們看到它更多地出現在較早的日期,1 月到 7 月,因為我們剛剛開始我們的業務。人一般都是新人。

然後很明顯,它在最後趨於平緩,因為我們只有回頭客。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

它的功能是做類似的邏輯。我們正在計算今天之前有多少客戶進行了銷售。

如果他們沒有購買任何東西,這將評估為 0,那麼它將評估為新客戶。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

知道誰是回頭客

回頭客是那些被評估為流失的客戶。

換句話說,他們已經 90 天沒有買任何東西了。隨著時間的推移,我們將計算出有多少人真正返回。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

如果您正在進行促銷或營銷活動,並且您想知道通過營銷活動挽回了多少失去的客戶,這將是一個了不起的見解。

在回頭客公式中,我們只評估在任何給定日期實際購買的客戶。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

所以我們在這裡對每個客戶運行一些邏輯,評估他們在過去 90 天內是否進行了銷售。

如果他們在過去 90 天內沒有購買,則視為退貨。然後,評估為真,併計算出該特定日期的客戶。


使用 LuckyTemplates 和 DAX 分析您流失的客戶中的哪些人 使用
DAX 在 LuckyTemplates 中進行客戶趨勢分析
發現有多少銷售額可以歸因於新客戶 – Advanced LuckyTemplates Insights

結論

這篇關於LuckyTemplates客戶分析的教程在 DAX 計算方面相當先進。這只是展示了 LuckyTemplates 的分析能力。

過去,生成此類信息需要花費大量資金。但是現在,您可以使用 DAX 語言通過一些簡潔有效的公式來獲得這些令人敬畏的見解。

請記住,它實際上與數據模型保持一致。一切都包含在那裡。

我們實際上可以在上面放置一些過濾器。例如,我們只想深入一個州,比如佛羅里達州,或者我們的前 3 個州,它們都是動態評估的。

使用高級 DAX 進行 LuckyTemplates 客戶歸因分析

我在視頻中深入研究了很多技巧。有些非常先進,但你肯定想接觸這些東西。

如果您能看到 LuckyTemplates 的機會和潛力,那麼您的思維就會隨著對您自己的數據集運行分析的可能性而呈指數級擴展。

作為旁注,我涵蓋了您可以在課程中想到的所有最先進的 LuckyTemplates 技術,因此請盡可能檢查一下。

祝您使用這些技術一切順利。

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