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
今天,我將介紹您可以使用籃子分析技術做的令人驚奇的事情。借助 LuckyTemplates 中的購物籃分析,您可以嘗試分析一組產品與另一組產品的客戶銷售情況。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻
在 LuckyTemplates 中有很多這方面的應用程序。但對於本教程,我想與您分享使用此類技術的最佳實踐。
通過運行此類分析,我們可以計算出從我們這里或在我們商店購買的客戶的銷售趨勢或購買行為。
通過了解和理解這些模式,我們可以更好地管理銷售流程的許多方面。例如,更好的庫存管理、追加銷售機會、更有針對性的營銷等等。
在此購物籃分析中,我基本上是在嘗試向購買特定產品組的客戶展示。然後,我將嘗試查看他們是否還購買了另一組產品。
當您想對購買了一組產品而不是另一組產品的客戶進行特徵分析時,結果將非常有用。然後,您可以通過一些有效的營銷和廣告來跟進他們。
目錄
用於購物籃分析的 LuckyTemplates 模型
首先,我要跳轉到我的模型,因為這是我們可以找到正確進行籃子分析的最基本方法的地方。運行此類分析時的一個重要提示是,將這些籃子之類的選擇集成到核心模型中是一種複雜的方法。
看看我的核心模型,這是一個非常簡單的模型。
回到我的數據,我複制了一個非常簡單的 Products 表。我剛剛創建了兩個完全相同但標題不同的表。一個叫做初始籃子。
第二個稱為選擇籃。
這些籃子就是我所說的支撐桌。如果您查看我的模型,這些表與任何其他表都沒有關係。
我只是將這些表中的計算整合到核心模型中。但它必須通過公式來完成,而不是通過關係來完成。就我個人而言,我認為這樣做比讓關係過於復雜化更容易、更清晰。
這是我對籃子分析的最佳實踐技巧之一。單獨創建這些籃子並將它們用作核心模型側面的支撐桌。現在讓我們看看我製作並整合到表格中的公式或計算。
展示購物籃客戶
如您所見,我在表格中對籃子進行了不同的命名。現在是Initial Basket Products和Selection Products,然後我可以在將它們放入切片器時在此處多選產品。
之後,我使用下面的公式對Unique Customers進行了一些計算。
基本上,我只是按每個客戶的名字運行Sales的
Basket Customers列是開始變得有點棘手的地方。這個計算有多少客戶購買了我在初始購物籃切片器下選擇的特定產品組。
由於該表與找到所有交易的銷售表沒有任何關係,因此我需要使用下面的公式。
在計算唯一客戶時,我還使用函數在內部應用不同的關係或上下文。它允許我在初始籃子和初始籃子索引以及相應銷售中的產品描述 索引之間創建虛擬關係。
此外,對於Selection Customers列,我只需要做同樣的事情並使用完全相同的模式。但這一次,它根據我的選擇評估不同的產品子集。
確定購物籃客戶總數
現在,我將進入最基本的籃子分析,這是需要更高級邏輯才能真正比較兩個籃子的地方。
我想將在第一組購物籃中購買的所有客戶與在第二組購物籃中購買的所有客戶進行比較。這就是我添加Total Basket Customers列的原因。
這就是我在這裡使用下面這個非常高級的公式可以做到的。
這裡要考慮的最重要的事情是TREATAS函數與前面的計算完全相同。函數創建一個虛擬表。
因此,該公式將根據我從Initial Basket Products和Selection Products中選擇的產品為客戶生成一個表格。
然後,我使用函數來評估哪些客戶是初始購物籃的一部分,並且還包含在選定的購物籃中。
最後,函數通過返回兩個籃子中的顧客總數來完成這項工作。
LuckyTemplates 中購物籃分析的其他技巧和技巧
這種籃子分析技術的好處在於,當您想要引入不同的上下文時,您實際上可以重用該公式。
例如,我想在此處包含國家/地區的上下文;我只需要將它帶到表格中以獲得不同的可視化效果,並在新可視化效果中添加Total Basket Customers公式。
所以現在,我可以顯示所有這些不同國家/地區的購物籃客戶總數。這在零售商店中非常適用,可以縮小到更具體的區域或客戶群。
如您所見,有很多方法可以增強您的購物籃分析。本教程只是介紹籃子分析的奇妙力量。
購物籃分析示例——LuckyTemplates 高級
分析 在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析客戶趨勢
在 LuckyTemplates 中使用移動平均線顯示趨勢
結論
如果您在自己的模型中正在尋找或需要這種特定分析,那麼這絕對值得深入研究。
這會帶來許多高層次的洞察力,您可以在這些洞察力中將您的資源或資金重新分配到最適合您業務的領域。
請留意即將推出的 LuckyTemplates 視頻中有關籃子分析的更多深入課程。上查看此模塊。
祝你好運!
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