Когортный анализ в Tableau

Как найти клиентов, купивших наиболее прибыльные товары (по категориям), когда следующая информация о товарах должна быть верной:

- Продукты были приобретены не менее 5 раз между следующим периодом:
- 8 месяцев после их первой покупки в 2014 году, Последний раз они были приобретены (в данном примере - 2016 год).

Create the following Calculated fields

Create a calculated field for the first time a product was purchased.

- Select Analysis > Create Calculated Field...
- Create a Calculated Field called "First time Purchase" using the following formula:
- {FIXED [Product Name]: MIN([Order Date])}

Create a calculated field for the last time a product was purchase.

- Select Analysis > Create Calculated Field...
- Create a Calculated Field called "Last time Purchase" using the following formula:
- {FIXED [Product Name]: MAX([Order Date])}

Create a calculated field for the last time a product was purchase.

- Select Analysis > Create Calculated Field...
- Create a Calculated Field called "Months since first purchase" using the following formula:
- DATEDIFF("month",[First time product purchased],[Last time purchased])

Build the View

- Drag "Category" and "Product Name" to Rows.
- (Optional) Right-click Category and select Show Filter for easier navigation
- Drag "Profit" to Columns.
- Drag "Month since first purchase" to the Filter shelf and select At least > 18
- Drag "First time Purchase" to the Filter shelf and select only 2014
- Drag "Last time Purchase" to the Filter shelf and select only 2016
- Drag "Sales" to the Filter shelf and select Count > At least > 5
- Control and click on the "CNT(Sales)" in the Filter shelf and drag its copy to the Color shelf
- (Optional) Add additional fields to Detail to add more information to the tooltip

Дополнительная информация

О когортном анализе: Когортный-анализ используется для изучения поведения или результатов, связанных с группой людей с течением времени. В Tableau можно проводить когортный анализ и изучать различные группировки, чтобы понять потребительские предпочтения, причинно-следственные связи и то, что может произойти с членами определенной когорты с течением времени.

Общее употребление: В бизнесе когортный анализ чаще всего используется для изучения удержания клиентов. Когорта - это группа клиентов или субъектов, которые имеют общую характеристику. Когорта может быть определена по дате, когда они присоединились к веб-сайту или стали клиентами, по их возрасту, демографическим характеристикам или любым другим признакам, которые могут быть использованы для группировки группы лиц. Затем предполагается, что что-то в когорте определяет определенное поведение с течением времени.

Популярное исследование: Популярной темой для когортного анализа является отслеживание вовлеченности пользователей на сайтах социальных сетей в течение нескольких месяцев после регистрации. Когорта может быть основана на месяце и году, в котором пользователь присоединился к сайту. Метрикой может быть процент пользователей в когорте, которые посещали сайт каждый месяц после регистрации. Например, Facebook изменил внешний вид своего сайта, чтобы сделать его более привлекательным и привлекательным для пользователей. Рост числа новых пользователей продолжился и даже увеличился вместе с объявлением. Анализ когорты показал бы, нашли ли люди, которые присоединились к Facebook после редизайна, его легким и приятным в использовании.

Подключение к данным, основанным на данных или времени: Данные, к которым вы подключаетесь, должны состоять из списка событий, основанных на данных или времени, по каждому человеку. Эти события должны записывать поведение, которое вы хотите отслеживать дату покупки, дату входа в систему, дату отправки сообщения и так далее. Они могут включать несколько типов событий, и в этом случае вам понадобится уникальная строка для каждого человека, события, даты и времени, наряду с любыми другими атрибутами, которые вам понадобятся, чтобы сформировать свою когорту.

Определите когорту: Определите, как вы будете определять когорту. Если когорта не представлена как измерение в данных, вы можете создать вычисленные поля или наборы.