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
在當今的商業世界中,進行常見的客戶行為分析對於公司內的許多職能領域來說都至關重要。 您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
分析消費者行為是幫助計劃和實現銷售目標的工具。
此外,了解買家行為有助於決定在何處以及如何更好地定位產品或服務。
您可以使用 LuckyTemplates 以動態方式評估客戶的行為方式並預測他們未來的行為方式。
在本視頻教程中,我將深入研究一些行為類型分析,以找出客戶最常見的行為。
我將介紹如何分析數據集中特定元素的行為。在這種情況下,我想分析一段時間內您的消費者根據您的產品平均購買了多少。我還想看看我們的客戶平均在特定產品上進行了多少次交易。因此,這些是您可以從數據集中檢索到的行為類型答案。
DAX 公式並不是非常困難,您必須了解的主要內容是迭代函數——或者您如何迭代不同的維度,然後根據您所處的上下文分析它們的影響結果。
讓我向您展示我是如何做到的,希望您能有一個您可能想要應用到您自己的分析中的洞察力。
目錄
每個客戶的平均銷售額
我想查看特定產品每位客戶的平均銷售額是多少。例如,我想了解我們的客戶在產品 63 上的平均花費是多少。
那我該怎麼做呢?首先,我們必須想出一個公式,表示每個產品都將遍歷每個客戶,以評估該特定客戶的總銷售額,然後取平均值。這將為我們提供每個客戶的平均銷售額。
如果您考慮一下,您也可以只使用客戶 ID,您將獲得完全相同的結果。
這完全取決於您如何做到這一點,但是很好地了解數據模型正在發生的事情是很好的。
這就是VALUES所做的:我們將遍歷每個購買了產品 63 的客戶。我們將評估他們購買了多少,然後使用 AVERAGEX 函數對其進行平均。
所有客戶的平均值
這將受到我們在Customer Name上的任何上下文的影響。因此,每當我選擇任何一個客戶或客戶組時,迭代僅適用於我們實際選擇的客戶。
如果我們擺脫了來自這個特定切片器的任何過濾器,這只會遍歷每個客戶。
這就是所有客戶的平均值所做的;這將始終是一個數字,無論您在“客戶名稱”切片器中做出何種選擇,該數字都不會改變。
為了得出這個平均值,我所做的是確保 Customers 表中的任何內容都不適用於當前上下文。這將允許我迭代 - 無論選擇 - 通過每個客戶並檢索銷售。
這就是我們如何計算出什麼是常見的客戶行為,然後將其與我們選擇的一部分或一組客戶進行比較。這是它在您的分析中變得非常花哨的部分。假設您正在查看所有客戶,但您還想按地區對這些客戶進行分組,或者他們是好客戶還是壞客戶,或者他們是高利潤客戶還是低利潤客戶。
每個客戶的交易
您也可以針對交易執行此操作,並從行為角度整體查看您的產品。我使用了完全相同的技術併計算了每個客戶的平均總交易量。
然後我回去把它放在 ALL 的 CALCULATE 語句中。這給了我數據集中每個客戶的整體行為,然後我們可以將其與我們所做的任何選擇進行比較。
這是非常強大的東西,並且有很多與此類似的技術的應用程序。只需分析平均客戶行為,然後將其與一小部分進行比較,您就可以使用 LuckyTemplates 實現很多事情。
結論
如果從表面上看,很難想像如何在 LuckyTemplates 內部進行客戶行為分析。這就是本教程的原因,我在其中深入探討了這種類型的洞察力。
首先,您需要分析性地思考您希望如何在 LuckyTemplates 中實現您想要的結果。然後通過結合“開箱即用”的思維和一些實際應用來構建您的模型和 DAX 公式。
像這樣的客戶行為分析可以通過多種方式使企業受益。這些見解可以幫助您從營銷角度以及未來的物流挑戰中確定要實施的行動和決策。
有關高級業務分析的更多示例。從LuckyTemplates Online查看以下課程模塊。
享受學習這種分析技術的樂趣。
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