同期群,在用户(客户)分析中是一个很重要的模式。通过在一段时间后逐渐递减的留存率只到稳定来判断两件事:
如图所示:
该图反应了在某年的任意月份新增的客户在随后每个月的留存率,它反应了一种流失后的存量客户,这里关心的并不是每个月新增的绝对数量,而是留存的性能。
为了更直观地反应每个同期群的变化,绘制成曲线,则有:
这可以快速看出:
若要反应月份之间的超越情况,则可以使用 Power BI 的原生丝带图来显示:
可以看出:
如果我们将同期群和流失时间的 X Y 轴交换位置,则可以得到:
这样就更加清楚地反应了沉淀效应。
通过以下:
即可实现。
CRM.SamePeriodGroup = ADDCOLUMNS( SELECTCOLUMNS( GENERATESERIES( 0 , 11 ) , "Number" , [Value] ) , "Name" , SWITCH( [Number] , 0 , "本月新增" , [Number] & "月后" ) )
CRM.User.Keep.ByPeriod.1Month = VAR vUsersNew = FILTER( VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , CALCULATE( MIN( 'Order'[OrderDate] ) , ALL( 'Calendar' ) ) >= MIN( 'Calendar'[Date] ) ) VAR vPeriodNumber = SELECTEDVALUE( 'CRM.SamePeriodGroup'[Number] ) RETURN SWITCH( vPeriodNumber , 0 , COUNTROWS( vUsersNew ) , VAR vDateStart = EOMONTH( MAX( 'Calendar'[Date] ) , -1 + vPeriodNumber ) VAR vDateEnd = EOMONTH( vDateStart , 1 ) VAR vUsersView = CALCULATETABLE( VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , 'Calendar'[Date] > vDateStart , 'Calendar'[Date] <= vDateEnd ) RETURN COUNTROWS( INTERSECT( vUsersNew , vUsersView ) ) )
CRM.User.Keep%.ByPeriod.Month = VAR vUsersNew = FILTER( VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , CALCULATE( MIN( 'Order'[OrderDate] ) , ALL( 'Calendar' ) ) >= MIN( 'Calendar'[Date] ) ) VAR vPeriodNumber = SELECTEDVALUE( 'CRM.SamePeriodGroup'[Number] ) RETURN SWITCH( vPeriodNumber , 0 , 1 , VAR vDateStart = EOMONTH( MAX( 'Calendar'[Date] ) , -1 + vPeriodNumber ) VAR vDateEnd = EOMONTH( vDateStart , 1 ) VAR vUsersView = CALCULATETABLE( VALUES( 'Order'[CustomerID] ) , 'Calendar'[Date] > vDateStart , 'Calendar'[Date] <= vDateEnd ) RETURN COUNTROWS( INTERSECT( vUsersNew , vUsersView ) ) / COUNTROWS( vUsersNew ) )
以上 DAX 可以直接用于实际,稍加参数修改即可。我们将在原文增设隶属于一个主题板块 CRM 的不断讨论,欢迎阅读原文。我们将做一个关于CRM高阶分享的专题,先发起预定,可以私信联系。(集全BI真经将赠送该隐藏高级专题)
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