【运营】新用户数量？Power BI简单三步计算

今天开始，给大家讲一讲在运营工作中经常用到的几个数据：

新用户数量

复购用户数量

沉睡客户数量

激活客户数量

流失客户数量

日活、周活、月活

……

等等指标

今天先来谈一谈新用户：

拉新招新一直是各大企业业绩增长的命门，在维护好老用户，提升口碑的前提下，新用户的注入无疑会提升各项业绩。

但是如果从大量的订单中筛选出新用户的订单，尤其是要进行按月、按周进行分析时，该项工作靠excel表去计算无疑工作量十分繁重，而使用powerbi来计算时，我们只要编写几个度量值就可以一劳永逸地解决问题。

用户增量方式：

1、找到目标用户，了解你的用户的真正需求是什么。让其他的销售人员也成为你的用户

2、根据用户需求找出用户痛点。销售人员的痛点就是利润返点

3、帮用户解决实际需求和痛点问题，真正帮到用户，然后让用户口碑传播，这样增加的用户才能有粘性

举个栗子：

你的去找一个公司跟你合作，不用直接找他们老板，直接找他们的销售人员，不是让他帮忙你销售。是让他帮你引荐他的朋友或者客户，如果成交了，第一单的利润全部给他，你一分钱不赚。

然后你接着维护这个客户两个月，三个月。。。

如果这样的话，你是不是一分钱的成本都没有投入，也没有冒很大的风险，你每个月都有免费的客户送上门，这样你牺牲的只是第一个月的利润，换来的却是源源不断的客户

以上业务层面的问题，操作起来当然需要十分强大的运营能力，除此之外，不管是业务运营人员还是数据分析人员，都需要明确知晓各月的新用户数量以及新用户占比。那么我们用Power BI如何快速地计算出各月新用户数量呢？

仔细考虑其实比较简单，分为三步：

1. 计算每一个用户首次购买的时间
2. 判断该用户首次购买时间是否落在我们选定的日期范围
3. 如果是，那么他就是新用户，count+1，或者输出明细即可

当然，计算之前我们需要首先创建一个日期表，关于如何创建日期表，参考这篇文章：Power BI创建日期表的几种方式概览

以下是数据格式：

我们用订单日期和客户ID来作为关键的列，直接给出度量值：

NEW CUSTOMERS = 
VAR customer_firstsale=
  CALCULATETABLE(
    ADDCOLUMNS(
      VALUES(sales[客户ID]),
      "FIRSTSALE",
      CALCULATE(MIN('sales'[订单日期]))),ALL('日期'))
VAR customer_first_sale_in_current_period=
  FILTER(
    customer_firstsale,
    [FIRSTSALE] IN VALUES('日期'[日期]))
VAR RESULT=
  COUNTROWS(customer_first_sale_in_current_period)

RETURN RESULT

这里用到的是表函数的用法，将表作为筛选器，结构上更加清晰一些，当然，你也可以使用CONTAINS函数来计算：

CONTAINS(VALUES ('日期'[日期]),'日期'[日期], [FIRSTSALE])

为了对比该月的总用户数，我们也写一个度量值：

CUSTOMERS = DISTINCTCOUNT(sales[客户ID])

放在矩阵中显示，再添加一个新客户占比：

我们发现，第一个月新客户占比是100%，这是很显然的，第一个月购买的客户的购买日期一定在第一个月内。随着业务发展，老用户沉淀，新用户占比会越来越低，也符合业务发展规律。

在总计行用户和新用户都是790，这是因为总计行和每一行的计算方式不同，总计行忽略了月份，总共就一个日期范围，因此这两个数是相同的。

在实际业务中，运营人员可能需要查看具体的每个月的新客户的名单，重点去跟进，那么这个需求我们如何满足呢？

也比较简单，只不过返回的不是COUNTROWS，而是一个明细，预知后话如何，请关注本公众号，查看后一篇文章。