113

您所在的位置：网站首页 › 间隔天数利息 › 113

113

2024-06-30 18:16| 来源: 网络整理| 查看: 265

博客：www.jiaopengzi.com

焦棚子的文章目录请点击下载附件

1、背景

在论坛中看到朋友在提复购率（重复购买率）等相关问题，今天把结果贴出来。

问题原贴：计算订单中的老顾客复购率

感谢问题原贴主提供脱敏素材文件。

贴一个效果图看看先；

说明：

1、复购率定义：按天去重，即一个客户一天产生多笔交易付款，则算一次购买，除非在统计周期内另外一天也有购买，则算重复购买。

2、结果中，RF和RF%中，列明细汇总大于等于总计，因为有的客户在不同的上下文中都出现了，所以会多次计算。

二、数据源：

1、data

2、参数维度表

3、calendar（日期表）

4、sku

由于数据处理过，sku变成了分类吧，实际应该是sku。

5、客户

客户维度表，在对客户维度如ABC中会用的更多，本案例中其实可以不用。有用到一个点，但数据大的话，还是需要的。

6、建立关系

7、结果图

三、上DAX

1、客户总数

客户总数:=DISTINCTCOUNT(data[客户ID])

2、复购客户

复购客户:= VAR T1 = FILTER ( ADDCOLUMNS ( '客户', "RQ", CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( DATA[下单日期] ) ) ), [RQ] > 1 ) RETURN CALCULATE ( 'DATA'[客户总数], T1 )

3、复购率

复购率:=DIVIDE('data'[复购客户],'data'[客户总数])

4、近3个月复购率

近3个月复购率:= VAR D1 = STARTOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] ) VAR D2 = DATEADD ( D1, -2, MONTH ) VAR D3 = ENDOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] ) VAR T1 = DATESBETWEEN ( 'CALENDAR'[DATE], D2, D3 ) VAR TF = IF ( CALCULATE ( MAX ( 'DATA'[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR' ) ) >= D3, TRUE (), FALSE () ) RETURN IF ( TF, CALCULATE ( 'DATA'[复购率], T1 ), BLANK () )

5、近12个月复购率

近12个月复购率:= VAR D1 = STARTOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] ) VAR D2 = DATEADD ( D1, -11, MONTH ) VAR D3 = ENDOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] ) VAR T1 = DATESBETWEEN ( 'CALENDAR'[DATE], D2, D3 ) VAR TF = IF ( CALCULATE ( MAX ( 'DATA'[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR' ) ) >= D3, TRUE (), FALSE () ) RETURN IF ( TF, CALCULATE ( 'DATA'[复购率], T1 ), BLANK () )

6、最近12月间隔购物天数

最近12月间隔购物天数:= VAR D1 = STARTOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] ) VAR D2 = DATEADD ( D1, -11, MONTH ) VAR D3 = ENDOFMONTH ( 'CALENDAR'[DATE] ) VAR T1 = DATESBETWEEN ( 'CALENDAR'[DATE], D2, D3 ) VAR T2 = CALCULATETABLE ( VALUES ( DATA[客户ID] ), T1 ) VAR T3 = FILTER ( ADDCOLUMNS ( T2, "COUNT", CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( DATA[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) ), "DAY", DATEDIFF ( CALCULATE ( MIN ( DATA[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) ), CALCULATE ( MAX ( DATA[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) ), DAY ) ), [DAY] > 0 ) VAR C = CALCULATE ( 'DATA'[客户总数], T3, ALL ( 'CALENDAR'[YM] ) ) VAR TF = IF ( CALCULATE ( MAX ( 'DATA'[下单日期] ), ALL ( 'CALENDAR' ) ) >= D3, TRUE (), FALSE () ) RETURN IF ( TF, DIVIDE ( SUMX ( T3, DIVIDE ( [DAY], [COUNT] ) ), C ), BLANK () )

7、RF%

RF是recency和frequency的缩写，即最近购买时间和购买次数，RF%符合要求的客户数占比总客户数的百分比。

RF%:= VAR N1=SUM('RECENCY'[RL]) VAR N2=SUM('RECENCY'[RR]) VAR D=MAX('DATA'[下单日期]) VAR D1=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N1,DAY) VAR D2=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N2,DAY) VAR T1=EXCEPT(D2,D1) VAR I=SUM(FREQUENCY[ID]) VAR TF1=IF(ISFILTERED(RECENCY[RECENCY]),TRUE(),FALSE()) VAR TF2=IF(ISFILTERED(FREQUENCY[FREQUENCY]),TRUE(),FALSE()) VAR C= SWITCH(TRUE(), TF1&&TF2, SWITCH(TRUE(), I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1),T1), I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2),T1), I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3),T1), I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4),T1), I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5),T1)), TF1=FALSE()&&TF2=TRUE(), SWITCH(TRUE(), I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1)), I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2)), I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3)), I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4)), I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5))), TF1=TRUE()&&TF2=FALSE(), CALCULATE('DATA'[客户总数],T1), TF1=FALSE()&&TF2=FALSE(), 'DATA'[客户总数]) RETURN DIVIDE(C,‘DATA’[客户总数])

8、RF

RF是recency和frequency的缩写，即最近购买时间和购买次数，RF符合要求的客户数。

RF:= VAR N1=SUM('RECENCY'[RL]) VAR N2=SUM('RECENCY'[RR]) VAR D=MAX('DATA'[下单日期]) VAR D1=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N1,DAY) VAR D2=DATESINPERIOD('CALENDAR'[DATE],D,-N2,DAY) VAR T1=EXCEPT(D2,D1) VAR I=SUM(FREQUENCY[ID]) VAR TF1=IF(ISFILTERED(RECENCY[RECENCY]),TRUE(),FALSE()) VAR TF2=IF(ISFILTERED(FREQUENCY[FREQUENCY]),TRUE(),FALSE()) RETURN SWITCH(TRUE(), TF1&&TF2, SWITCH(TRUE(), I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1),T1), I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2),T1), I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3),T1), I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4),T1), I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5),T1)), TF1=FALSE()&&TF2=TRUE(), SWITCH(TRUE(), I=1,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=1)), I=2,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=2)), I=3,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=3)), I=4,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]=4)), I>=5,CALCULATE('DATA'[客户总数],FILTER(ADDCOLUMNS('客户',"RQ",CALCULATE(DISTINCTCOUNT(DATA[下单日期]))),[RQ]>=5))), TF1=TRUE()&&TF2=FALSE(), CALCULATE('DATA'[客户总数],T1), TF1=FALSE()&&TF2=FALSE(), 'DATA'[客户总数]) 四、总结

1、业务为导向，理解业务，把业务转换成dax上下文；

2、参数表的使用;

3、按天去重的复购率的定义，所在在模型中增加了去掉购买时间的购买日期;

4、参考模型RFM模型，做一个 RF矩阵；

5、附件中放了一个《购买次数5次及以上验证》的sheet，便于验证。

by焦棚子

焦棚子的文章目录

【本文地址】

113

113

今日新闻

推荐新闻