Trong bài viết trước đó mình có hướng dẫn cách tính Giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value). Tuy nhiên, để tính được CLV sẽ gặp khó khăn 1 chút ở phần tính Vòng Đời Của Khách Hàng (số năm/tháng kể từ lần khách mua hàng đầu tiên tới lần mua hàng gần nhất). Để tính được Vòng Đời Của Khách Hàng thì chúng ta phải tạo ra được 1 Bảng tính thống kê lần mua hàng theo khoảng thời gian cụ thể.
Ví dụ mình tính theo năm thì tất cả các lần mua hàng trong năm 2021 tính là 1. Năm 2020 và 2021 khách A đều mua hàng tại Shop mình nhưng năm 2022 thì chưa mua gì. Do đó Vòng đời của khách hàng A tại shop mình tính từ 2020 là 2 năm.
Dưới đây là các bước để tính được Vòng Đời Của Khách Hàng:
Bước 1: Vào Transform Data >> Sao chép bảng dữ liệu SHOPEE_ORDER ra làm các bảng tính khác ((nếu muốn thống kê từ 2019 đến 2022 thì duplicate bảng data ra thêm 4 bảng khác và đặt tên theo năm cho từng bảng SHOPEE_ORDER_2019…)
Bước 2: Vào các bảng tính đã sao chép Filter cột Năm mua hàng lần lượt theo các năm bạn muốn thống kê (ví dụ năm 2019 cho bảng SHOPEE_ORDER_2019…)
Chú ý: trước khi sao chép thì bạn phải tạo cột Năm mua hàng trong bảng data SHOPEE_ORDER rồi.
Bước 3: Trong các bảng tính đã sao chép, chỉ giữ lại 3 cột: Người Mua, Ngày Đặt Hàng và Năm đặt hàng. Xóa hết các cột khác không cần sử dụng.
Bước 4: CLOSE & APPLY xong thì vào tạo relationship cho các bảng dữ liệu đã sao chép bên trên. Kết nối với bảng Data SHOPEE_ORDER theo cột dữ liệu người mua.
Bước 5: Tạo ra 1 bảng Data chứa dữ liệu lọc tên khách hàng – năm mua hàng bằng công thức:
Table = SUMMARIZE(NP_ORDER,NP_ORDER[Người Mua],”2020″,COUNT(‘NP_ORDER (2020)'[Người Mua]),”2021″,COUNT(‘NP_ORDER (2021)'[Người Mua]))
(Bên trên mình chỉ thống kê cho 2 năm 2020 và 2021)
Bước 6: Trong bảng Table vừa tạo, tạo thêm 1 Cột Tổng số năm mua hàng bằng cách cộng tổng giá trị các lần mua hàng qua các năm lại.
Tổng Năm = [2020]+[2021]
Sau đó có thể tính Vòng đời của khách hàng bằng công thức:
Vòng Đời Của Khách Hàng = SUM(‘Table'[Tổng Năm])/DISTINCTCOUNT(NP_ORDER[Người Mua])
Từ Cách tính trên, chúng ta có thể áp dụng nâng cao để lọc dữ liệu về khách hàng theo 1 điều kiện nào đó nếu cần. Ví dụ: tạo bảng thống kê danh sách các khách hàng đã sử dụng mã giảm giá của shop, mã giảm giá của shopee… qua các năm. Hoặc thống kê số lần từng khách hàng đã áp mã giảm giá theo tháng…
Kênh Youtube: Trà Bô Lang Thang
Xem thêm các bài viết về TMĐT tại Website Vuminhtra
Dịch vụ chat chăm sóc khách hàng BLUECS
Cộng đồng Thương mại điện tử BLUEZ
Mọi người cũng xem thêm:
Tính giá trị vòng đời của khách hàng trong Power BI
Hướng dẫn tạo bảng Map cho dữ liệu bán hàng Shopee trong Power BI
Trình bày báo cáo bán hàng Shopee bằng Power BI Visualization
Chỉ số SLOVE là gì? Shopee yêu hay ghét shop bạn
Hướng dẫn làm sạch dữ liệu File quảng cáo Shopee
