การวิเคราะห์ Pareto: ใครคือลูกค้า 20% อันดับแรก

สวัสดีทุกคน ฉันมีข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจสำหรับคุณหรือไม่! ในบทความนี้ ฉันจะพูดถึงการวิเคราะห์ Pareto และช่วยคุณระบุลูกค้า 20% อันดับแรกของคุณ คุณสามารถดูวิดีโอทั้งหมดของบทช่วยสอนนี้ได้ที่ด้านล่างของบล็อกนี้

เราไม่เพียงแต่ต้องการแยกกลุ่ม 20% อันดับแรกออกจากกลุ่ม 80% ล่างเท่านั้น เรายังต้องการเจาะลึกลงไปอีก 20% อันดับแรกและเข้าใจว่าเหตุใดพวกเขาจึงอยู่ในหมวดหมู่นั้น

บางทีอาจมีพฤติกรรมบางอย่างของลูกค้าที่เราสามารถระบุได้ เราสามารถใช้ซ้ำกับกลุ่มลูกค้าอื่นๆ ในธุรกิจของเราโดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มยอดขายหรือรายได้ของลูกค้า

บทช่วยสอนนี้มาจากคำถามที่เกิดขึ้นในฟอรัม LuckyTemplates เกี่ยวกับกฎ Pareto หากคุณไม่คุ้นเคยกับการวิเคราะห์พาเรโต เป็นเพียงชื่อเรียกอื่นๆ ของกฎ 80/20 หลักการนี้ชี้ให้เห็นว่า80% ของรายได้ของบริษัทมาจาก 20% ของลูกค้าหรือผลิตภัณฑ์ที่คุณขาย

หากคุณต้องการตรวจสอบเพิ่มเติมเกี่ยวกับกฎ Pareto คุณสามารถตรวจสอบบทช่วยสอนก่อนหน้าที่เกี่ยวข้องกับกฎนี้ได้

ในบทช่วยสอนนี้ ฉันต้องการหา จำนวน ยอดขายจากลูกค้า 20% อันดับแรก ฉันยังต้องการเน้นว่าลูกค้าจำนวนเท่าใดที่เป็นส่วนหนึ่งของ 20% นั้น นอกจากนี้ ฉันจะให้คุณดูวิธีแยกข้อมูลนั้นและแสดงภาพที่ยอดเยี่ยมด้านล่างนี้

หลังจากนั้น ฉันจะแสดงให้คุณเห็นลูกค้าแบบไดนามิกและยอดขายของพวกเขาตามสถานะใดๆ

สารบัญ

• การหาสูตรสำหรับลูกค้า 20% สูงสุด
• การคำนวณลูกค้าที่ไม่ซ้ำสำหรับการวิเคราะห์พาเรโต
• บทสรุป

การหาสูตรสำหรับลูกค้า 20% สูงสุด

ทีนี้ มาดูวิธีแก้ปัญหากันเพื่อที่คุณจะได้เห็นว่ามันใช้งานได้จริงอย่างไร นี่คือสูตรสำเร็จเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า 20% อันดับแรก

ฉันกำลังมองหาเฉพาะลูกค้าที่ซื้อจากเราในช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น โปรดทราบว่าเราไม่ได้ดูลูกค้ากลุ่มย่อยทั้งหมดทุกครั้ง

แบบไดนามิก ฉันต้องการเปลี่ยนกรอบเวลาและหาลูกค้า 20% แรกสำหรับช่วงเวลานั้นในสถานะใดสถานะหนึ่ง ดังนั้น ฉันแค่ต้องเลือกสถานะใดๆ ในรายงานเพื่อค้นหาชุดลูกค้าที่แตกต่างกันสำหรับบริบทอื่นๆ

การคำนวณนี้ไม่ซ้ำกันเพราะฉันต้องใช้สิ่งที่ไม่เหมือนใคร อันดับแรก ฉันกำลังจัดการกับบริบทของลูกค้า ฉันต้องการเฉพาะลูกค้าที่ซื้อจากเรา ดังนั้น ฉันจึงต้องดูยอดขายรวม นั่นคือเหตุผลที่ฉันใช้คำสั่ง

นี่คือจุดที่การประเมินจริงเกิดขึ้น บางส่วนของสูตรนี้จะลบบริบทสำหรับลูกค้าแต่ละราย

จากนั้นจะเรียกข้อมูลลูกค้าที่ไม่ซ้ำทั้งหมดและคูณเป็น 0.20 (20%) หากอันดับปัจจุบันของลูกค้ารายใดราย หนึ่งน้อยกว่าจำนวนของลูกค้าที่ไม่ซ้ำ คูณด้วย0.20จะส่งกลับยอดขายรวม นี่เป็นวิธีเดียวที่เราจะทำให้สูตรทำงานได้

สรุปแล้ว ฟังก์ชัน จำเป็นต้��งลบบริบทของลูกค้าและจัดอันดับทุกอย่างตามยอดขายรวมเท่านั้น จากนั้น หากลูกค้าน้อยกว่าลูกค้าที่ไม่ซ้ำทั้งหมดบวกกับผลิตภัณฑ์คูณด้วย0.20 ก็จะส่งกลับยอดขายรวม

การคำนวณลูกค้าที่ไม่ซ้ำสำหรับการวิเคราะห์พาเรโต

ตอนนี้ เราจะย้อนกลับไปที่สูตรสำหรับลูกค้าที่ไม่ซ้ำ อย่าง รวดเร็ว

สูตรนี้จะคำนวณจำนวนลูกค้าที่แตกต่างกันในบริบทรายเดือน นอกจากนี้ สูตรจะประเมินลูกค้าแต่ละรายภายใต้คอลัมน์ชื่อลูกค้า

หากเราพยายามเปลี่ยนสถานะ ตัวอย่างเช่นNJสำหรับ New Jersey คุณจะเห็นว่าจำนวนลูกค้าที่ไม่ซ้ำกันมีการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกเช่นกัน

ข้อมูลเชิง ลึกที่เป็นประโยชน์อีกประการหนึ่งคือคุณสามารถเปลี่ยนรายงานนี้เป็นลูกค้า 30% แรกหรือ 50% สูงสุด คุณยังสามารถทำให้ไดนามิกได้โดยใช้ตัวแบ่งส่วนข้อมูลสำหรับค่าเปอร์เซ็นต์ทั้งหมดเหล่านี้ แค่เปลี่ยนจำนวนที่ต้องคูณเป็น 0.30 หรือ 0.50

การใช้หลักการ Pareto (80/20) ในการวิเคราะห์ LuckyTemplates ของคุณ
การทำนายว่าลูกค้าของคุณจะซื้อสินค้าครั้งต่อไปเมื่อใดด้วยPower BI
การวิเคราะห์ลูกค้าใหม่โดยใช้ DAX ขั้นสูง

บทสรุป

ความสามารถในการดำเนินการวิเคราะห์ Pareto ใน LuckyTemplates ต้องใช้ตรรกะขั้นสูงมากกว่าการคำนวณง่ายๆ ที่คุณสามารถทำได้

หากเราสามารถบรรลุข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวได้ มีหลายด้านที่เราสามารถนำไปใช้ได้ เช่นกลยุทธ์การขายหรือกลยุทธ์ทางการตลาดของเรา นั่นคือสิ่งที่บทช่วยสอนนี้เกี่ยวกับ

ฉันหวังว่าคุณจะสนุกกับการอ่านบทช่วยสอนนี้