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
在本教程中,我們將真正使用 LuckyTemplates 作為分析客戶趨勢的分析工具。我們將研究如何找到購買潮流的客戶。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
我們想知道這一點,以便我們可以密切關注客戶的購買情況。我們知道我們的頂級客戶將為我們帶來最大的利潤,因此我們需要確保他們根據歷史趨勢進行應有的採購。
我們可以在 LuckyTemplates 中真正有效地分析這些見解。我將向您展示如何通過結合多種技術來做到這一點,不僅是數據模型,更具體地說是 DAX 公式。
目錄
深入客戶趨勢
在此演示中,我們通過使用滾動總數來分析趨勢,因此我們將探討如何計算 90 天內的滾動銷售額。
這很酷的是我們可以查看任何時間範圍,回顧歷史,查看我們的銷售趨勢並進行一些分析。
在這裡,我們將今年與去年的銷售滾動進行比較。這是比較不同時間段趨勢的好方法,因此我們使用了一些時間智能函數。
在下表中,我們看看差異,它展示了差異和趨勢。
另一個好處是我們實際上可以深入了解每一位客戶。
右側的另外兩個圖表正在查看我們的整個客戶組合,而在這裡我們可以看到我們的客戶,並真正深入了解他們購買了什麼或沒有購買什麼,等等。這將為我們提供一些見解,無論它們是遠遠落後於趨勢還是遠遠高於趨勢。
如果我們在這裡深入到一些非常具體的客戶,我們可以看到趨勢變化在哪裡,我們真的可以從中得到一些很好的洞察。
這就是 LuckyTemplates 中新表的驚人之處。您可以選擇多個客戶,然後利用DAX公式的強大功能並獲得重要的見解。
創建措施
現在,我將向您展示如何從頭開始執行此操作。
因此,首先我們創建一個新的度量表。我們去輸入數據,並將其命名為Sales Insights。
然後,我們可以創建 滾動總計。我在另一個教程中展示了滾動總計,但在這裡我想向您展示如何使用 DATESBETWEEN 創建它,這是一個非常酷的時間智能函數。
我們將此度量稱為Rolling Sales 90D。然後,我們將在下一行使用CALCULATE Total Sales和DATESBETWEEN 。
DATESBETWEEN 所做的是它允許我們設置開始日期和結束日期,然後在這些日期之間進行計算。
接下來,我們穿上我們的日期並創建一個動態的 90 天。我們在這裡使用MAX Date,它將返回上下文中的當前日期。我們輸入– 90,然後在下一行再次輸入MAX Dates 。
我們按下回車鍵,然後將其放入我們的表中。我們將深入到 2017 年,因此我們為此創建了一個過濾器。
因為我們想看趨勢,所以我們看滾動的 90 天,但不是今年。我們將回顧去年。這是我們可以進一步擴展時間智能的地方。
因此,我們創建了一個新度量,並將其稱為Rolling Sales 90D LY(去年)。我們使用CALCULATE函數,然後使用我們的Rolling Sales 90D和SAMEPERIODLASTYEAR以及我們的Dates列。
我們正在進行完全相同的計算,但我們使用 SAMEPERIODLASTYEAR 函數進行了一年,這使我們能夠及時跳回。
當我們將其放入可視化中時,我們可以在 90 天內看到今年與去年的滾動銷售情況。
此外,我們可以進一步擴展以查看Rolling Sales 的差異。為了創建該指標,我們只需從今年減去去年的滾動銷售額。
我們將其放入我們的可視化中,然後添加我們的日期切片器,以便我們可以查看任何時間範圍。然後,我們利用我們的數據模型並為我們的客戶創建另一個表。我們還添加了滾動銷售差異。
此外,我們使用這些數據條使該表真正彈出。為此,我們只需使用條件格式。我們只需更改一些顏色,對其進行排序,並將格式更改為美元。
現在我們有了一個驚人的儀表板,其中包含許多可供提取的重要見解。
LuckyTemplates 中的總計:如何使用 DAX 公式計算
在 LuckyTemplates 中使用 DATESBETWEEN 計算滾動總計
如何使用 DAX 在 LuckyTemplates 中隨時間跟踪銷售趨勢
結論
通過結合各種技術,您應該能夠實時或在您指定的任何時間範圍內找出哪些客戶的購買量落後於趨勢。
考慮深入了解這一見解可能會採取的後續行動。我們可以通知銷售代表或區域經理,我們應該出去會見這些客戶,我們應該與他們溝通,我們應該為他們提供促銷活動。
通過這樣做,我們將管理我們的銷售週期和我們在市場上的銷售策略的有效性。
LuckyTemplates 是一個令人難以置信的分析工具,它使您能夠以相對有效的方式將像這樣的一些出色的分析放在一起。
深入了解如何做到這一點,然後嘗試想像一下如何在自己的模型中使用自己的數據實際實現這一點。這將為您的組織增加很多價值。
一切順利!
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