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,我想了解新客戶銷售額並教您如何使用 LuckyTemplates 模型進行計算。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
當您確定新客戶是誰時,首先需要確保您對如何對新客戶進行分類有充分的了解。
您用來計算新客戶銷售額(或收入)的計算和邏輯與 計算新客戶的絕對數量非常相似。唯一的區別是您需要以稍微不同的方式構建我們的DAX 公式。這就是本教程的重點。
目錄
來自新客戶銷售數據的高級洞察力
計算新客戶銷售額與計算新客戶的主要區別在於您需要在函數的篩選上下文中使用虛擬表。
成功合併必要的公式後,您將能夠像下面的報告一樣生成新客戶分析報告。
在示例報告中,您可以在此處看到一個圖表,該圖表按月和按年比較總銷售額和新客戶銷售額。
要得出這種見解,您需要區分新客戶是誰,或者至少將您認為的“新客戶”分類。
之後,您可以將新客戶銷售額與當月總銷售額進行比較。從那裡,您可以得出新客戶的百分比和新客戶銷售額,就像下面的數據一樣。
這些是您可以從我準備的這份新客戶分析報告中得出的一些有趣見解。現在,棘手的部分來了,我將教您如何進行這些流失分析。
評估新客戶名單
在計算新客戶銷售額之前,您仍然需要確定“新客戶”是誰。您可以在此處查看有關新客戶的詳細討論。之後,讓我們跳轉到我設置的這個頁面。
簡而言之,新客戶可能因任何企業而異。對於這個演示,如果客戶在當月購買過但在過去 90 天內沒有購買歷史記錄,我認為他們是新客戶。您實際上可以根據您的參數更改時間窗口。例如,您可以將其設置為 180 天,也可以降低到 30 天。
看看新客戶的公式。
CustomerTM和PriorCustomers公式計算 90 天窗口內的客戶集,並查看當前上下文中的客戶集。
然後,函數為第一個參數中但不在第二個參數中的客戶返回另一個表。最後,函數將對這些客戶進行計數。
整個公式將為我們帶來下面這一列的數據。
突破新客戶銷售
接下來,讓我們使用此公式計算新客戶銷售額。
如果您已經熟悉之前的New Customers公式,那麼這個公式會很簡單。那是因為您只是使用與以前完全相同的公式。
真正不同的是您在RETURN函數之後執行的操作。
我現在設置了一個新公式,而不是我已將其更改為,因為您需要更改我們的Total Sales公式的上下文。
下面的“新客戶銷售額”列中的值是您需要通過公式進行細分的值。這是因為此公式僅評估您認為是新客戶的特定客戶子集。
在另一個示例中,當您嘗試為新客戶更改我們的上下文時,結果也會發生變化。例如,如果客戶在 180 天窗口期之前購買,我會將他們視為新客戶。新客戶、新客戶銷售額和總銷售額的數據也會動態變化。
我希望您現在可以更好地了解如何擴展到更深入的見解。最後,如果你想到計算穩定的客戶,那就不難了。穩定客戶與新客戶相反,對吧?因此,您所要做的就是創建一個新度量。
計算新客戶銷售百分比
接下來,如果你計算新客戶銷售額的百分比呢?看看這個另一個公式。
添加公式後,只需將其帶入表中即可在“新客戶銷售百分比”列中看到適用的結果。
新客戶與現有客戶
使用高級 DAX
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結論
了解新客戶銷售是許多組織的重要指標。因此,您將了解您的銷售額中有多少來自現有客戶,有多少來自新客戶。
在很多情況下,讓現有客戶購買更多產品對許多組織來說可能會帶來更大的好處,因為這通常是產生更多銷售額的一種成本低得多的方式。當然,這有待商榷,因為它取決於企業所處的周期以及它是初創公司還是現有公司。
希望您可以從本教程中獲益良多,並了解如何在LuckyTemplates 模型中實現一些非常高級的邏輯。
祝你好運!
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