Tableau 코호트 분석하기

🤷‍♂️ Tableau 코호트 분석 2번째 연습 시작 :) 🤷‍♂️

코호트 분석
특정기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단
# 찾고싶은 기간에 같은 특성을 띄는 유저 집단을 찾을 때 사용
# 재구매 고객 패턴이나 이탈률 등 확인할 때 사용 

필요한 준비물..? Date !!! 👀
고객 아이디 별 첫 번째 구매 날짜를 활용하기 

1.{FIXED [CUSTOMER ID]: MIN[ORDER DATE]} -> First purchase
-> 고객아이디를 기준으로 가장 작은 ORDER DATE(즉, 첫 구매를 의미)
첫 번째 구매날짜를 구해 계산식 추가하기

2. IIF([ORDER DATE] > [first purchase], [ORDER DATE], NULL) -> Repeated purchase
-> 첫 구매날짜 보다 크면 ORDER DATE 아니면 NULL
-> IIF(해당조건, True=, False=)
#python으로 대입을 해보면
#if ORDER DATE > first purchase:
#	print(ORDER DATE)
#else:
#	print(NULL)
-> 즉 첫 번째 날짜를 제외하고 전체 출력

3. 한번 더 {FIXED [CUSTOMER ID]: MIN[Repeated]} -> Second purchase
-> 이렇게 하는 이유는 두 번째 구매한 날짜를 구하기 위함

4. DATEDIFF('quarter', [First purchase], [Second purchase]) 

-> 날짜 차이를 구하는 함수 
	- DATEDIFF(str(year or month or quarter ...), 비교대상, 비교대상)
    
-> 분기를 구해준 이유는 분기별 재구매 패턴을 확인하기 위함

index = 'first purchase'
columns = 'quarter' #첫 번째와 두 번째 구매일 분기 차이
color = 'customer id' (고유(카운트))

2017 3분기에서 처음 구매한 사람들은 1~2분기에 구매한 경우가 가장 높았다.

평균적으로 1~2분기 정도에 많은 사람들이 재구매하는 걸로 보여진다.

Data = 'https://vizlab.tistory.com/78'