数据可视化之PowerQuery篇(十六)使用Power BI进行流失客户分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029

为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户、活跃客户、流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期。

对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路。

 


 

每个公司由于业务特征、客户类型的区别、对流失客户的定义很可能不同。本文为了分析的方便,假设流失客户的定义是,最近6个月曾经下过单,但是最近三个月没有再次下单的客户。

 

举例来说,现在是2019年5月,如果某个客户在2018年12到2019年2月曾经下过单,但是从2019年3月到2019年5月都没有再购买过,那么该客户在5月就应标记为流失客户。

模拟数据为一张订单表和一个日期表,通过日期建立关系,这里是按照月份进行分析的,所以日期表中增加了一个跨年连续月份编号。

 

流失客户数量

 

我直接写一个度量值,

流失客户数量 = 
VAR customer_last3m=  
CALCULATETABLE(
    VALUES('订单'[客户姓名]),
    FILTER(
        ALL('日期表'),
        '日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3
        &&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-6))
VAR customer_cus3m=
CALCULATETABLE(
    VALUES('订单'[客户姓名]),
    FILTER(
        ALL('日期表'),
        '日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])
        &&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3))
VAR customer_lost=EXCEPT(customer_last3m,customer_cus3m)
RETURN 
IF([订单最新日期]>=FIRSTDATE('日期表'[日期]),COUNTROWS(customer_lost))

 

VAR定义第一个变量customer_last3m,是返回前3个月下单的客户列表;

VAR定义第二个变量customer_cur3m,是返回最近3个月下单的客户列表;

VAR定义第三个变量customer_lost,利用EXCEPT函数,从customer_last3m的客户中中剔除customer_cur3m的客户,剩下的就是流失客户。

 

最后返回结果时,加了判断当前最新的订单日期的条件,是为了防止计算未来期间的流失客户。

结果如下,

 

 

度量值显示流失客户列表

 

由于度量值只能返回一个值,而流失客户是一个列表,有很多客户名称,上面的度量值通过计数进行聚合,返回了一个值。那么如何通过度量值来显示一个表呢?

可以通过CONCATENATEX函数,把列表的数据连接起来,变成一个字符串,这样就可以利用度量值来返回了,

 

流失客户 = 
VAR customer_last3m=  
CALCULATETABLE(
    VALUES('订单'[客户姓名]),
    FILTER(
        ALL('日期表'),
        '日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3
        &&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-6))
VAR customer_cus3m=
CALCULATETABLE(
    VALUES('订单'[客户姓名]),
    FILTER(
        ALL('日期表'),
        '日期表'[月份编号]<=SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])
        &&'日期表'[月份编号]>SELECTEDVALUE('日期表'[月份编号])-3))
VAR customer_lost=EXCEPT(customer_last3m,customer_cus3m)
RETURN 
IF([订单最新日期]>=FIRSTDATE('日期表'[日期]),CONCATENATEX(customer_lost,[客户姓名],"、"))

 

原理和第一个度量值一样,只是最后RETURN的结果不一样。

使用卡片图来显示这个度量值,

 

这样就变通的实现了用度量值来显示一个列表。

不过如果列表数据较少,用这种方式还可以,如果数据很多,比如上面的数据,一个卡片图显示不全,那就尽量不要用这种方式来展示流失客户了,直接通过新建表的方式,把流失客户单独生成一个表。

新建流失客户列表

 

通过新建表的方式来返回流失客户列表,比较直观,但是新表的方式就没有了外部上下文,不能通过点击切片器的形式来灵活的显示某个时间段的流失客户。

这里的表显示当前月的流失客户,新建表,输入:

流失客户表 = 
VAR cur_month=CALCULATE(MAX('日期表'[月份编号]),'日期表'[日期]=TODAY())
VAR customer_last3m=  
CALCULATETABLE(
    VALUES('订单'[客户姓名]),
    FILTER(
        ALL('日期表'),
        '日期表'[月份编号]<=cur_month-3
        &&'日期表'[月份编号]>cur_month-6))
VAR customer_cus3m=
CALCULATETABLE(
    VALUES('订单'[客户姓名]),
    FILTER(
        ALL('日期表'),
        '日期表'[月份编号]<=cur_month
        &&'日期表'[月份编号]>cur_month-3))
VAR customer_lost=EXCEPT(customer_last3m,customer_cus3m)
RETURN customer_lost

 

首先把当月的月份编号找出来,然后依然是前面度量值的思路,返回一个表就可以了。

并且这个表也会随着日期动态更新的。

通过这个简单的例子,应该能满足你利用DAX分析流失客户的问题,其中主要是通过日期粒度和时间段的选择,来定义流失客户的特征,相应修改DAX代码中关于粒度和时间段的条件就行了。

这里对流失客户的定义并不很严谨,可能会存在某客户重复标记为流失客户的问题,所以在具体分析时,首先应给流失客户下个明确的定义。定义清楚以后,利用本文的DAX思路来设计流失客户的条件就可以了。

 

posted @ 2020-05-09 09:44  秋华  阅读(627)  评论(0编辑  收藏  举报