Teoria dos Conjuntos para calcular Clientes Perdidos e Recuperados com DAX Avançado!
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- Опубліковано 8 лип 2024
- 🎥 Neste vídeo, exploramos como o Power BI pode ser utilizado para uma análise detalhada do comportamento de compra dos clientes. A partir de um desafio proposto pela comunidade, focamos em identificar clientes que se distanciaram e aqueles que retornaram ao fazer compras após um hiato.
Conteúdo do Vídeo:
🚫 Identificação de Clientes Perdidos: Usamos DAX para filtrar clientes que não fizeram compras nos últimos seis meses.
🔙 Rastreamento de Clientes Recuperados: Demonstramos como identificar clientes que retomaram as compras nesse período.
🧮 Funções DAX em Foco: Exploramos funções como DISTINCTCOUNT, DATESINPERIOD, EXCEPT e INTERSECT para realizar análises complexas.
📊 Regras de Negócio Abordadas: Discutimos como aplicar regras de negócio na análise de dados para insights estratégicos.
Análises Criadas:
📅 Cobertura de Clientes: Mede a quantidade de clientes únicos ativos dentro de um período específico.
🔄 Clientes Perdidos: Calcula o número de clientes que não realizaram compras nos últimos seis meses.
🎯 Clientes Recuperados: Identifica clientes que voltaram a comprar após terem sido previamente classificados como perdidos.
Cada análise é projetada para fornecer uma visão clara do engajamento dos clientes, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias de retenção e aquisição de clientes de forma mais informada.
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Quer que desenhe? Como calcular Clientes Perdidos e Recuperados com DAX Avançado!
🎥 Neste vídeo, exploramos como o Power BI pode ser utilizado para uma análise detalhada do comportamento de compra dos clientes. A partir de um desafio proposto pela comunidade, focamos em identificar clientes que se distanciaram e aqueles que retornaram ao fazer compras após um hiato.
🚫 Identificação de Clientes Perdidos: Usamos DAX para filtrar clientes que não fizeram compras nos últimos seis meses.
🔙 Rastreamento de Clientes Recuperados: Demonstramos como identificar clientes que retomaram as compras nesse período.
🧮 Funções DAX em Foco: Exploramos funções como DISTINCTCOUNT, DATESINPERIOD, EXCEPT e INTERSECT para realizar análises complexas.
📊 Regras de Negócio Abordadas: Discutimos como aplicar regras de negócio na análise de dados para insights estratégicos.
#PowerBI #AnáliseDeDados #DAX
Isso foi sensacional!!!
Top demais!!! Valeeu
Solução foi magnífica . Parabéns . Obrigado Léo
Parabéns!
Tratou com simplicidade algo complexo.
Essa análise vale ouro.
Abraço!
Massa
Grande aula mestre. E se quiser saber os valores medios de compras dos perdidos
ótima explicação, mas porque pode ser que não esteja funcionando no meu caso? fiz manual e consegui ver que os clientes que compraram em 2023 não compraram em 2024... mas o calculo fica em branco no powerBI... então entendo que teria que aparecer algum dado lá considerando como cliente perdido.
Aula incrível!!! Parabéns!!!
Obrigado 😃
Solução top!! Porém, tem um probleminha em que o cliente se repete nos três grupos quando atende aos três critérios considerando os escalonamentos de datas. 🤔
Incrível a solução. Entretanto, se o cliente fez 3 compras no ano (02-2023, 10-2023 e em 11-2023), quando analisamos o mês 11-2023, ele mostra o cliente nas 3 colunas: atual (devido ter feito a compra em 11-2023), perdido e recuperado (por causa da compra em 02-2023). Duvida: Como o cliente efetuou uma compra no mês 10-2023, não deveria, no mês de 11-2023 aparecer na coluna RECUPERADO, apenas aparecer como recuperado no mês 10-2023.
Se você criar uma outra medida subtraindo perdidos de recuperados você some com ele nesta nova de perdidos, que representará a quantidade de perdidos no final do período analisado.
E se criar outra de atuais menos recuperados (subtração simples das medidas mesmo), você mata ele da atuais e você tem o cliente aparecendo apenas na de recuperados. O que acha?
No meu caso preciso saber quantos notas Novas entrou e quantos Notas encerradas quando sai planilha
Quem sabe, Sabe! Quem não sabe, Bate Palmas.
Quem não sabe vai aprender com esse vídeo \o/