如何使用Power BI进行回流客户分析？

在客户生命周期管理中，涉及到新客户、活跃客户以及流失客户等指标的分析，之前曾分享过Power BI对新客户、流失客户的分析思路：

还有一种情形是，客户超过一定的时间没有购买行为，已定义为流失客户或者睡眠客户，但最近又发生业务的的，也称为回流客户。

回流客户分析，常用于测试市场活动的效果，是不是有效的召回了流失客户。

本文来看一下如何利用Power BI，快速找出某个期间的回流客户？

每个公司由于业务特征、客户类型的区别、对回流客户的定义也不会相同。本文为了分析的方便，假设回流客户的定义是，已经连续90天没有购买行为，但在本期又产生交易的客户。

举例来说，某客户在2018年1月9日曾经下过单，但一直到4月9日，在这90天内，没有再购买过，但在2018年4月21日，该客户又进行了购买行为，那么该客户在4月21日（如果按月度分析，在4月份），就应标记为回流客户。

模拟数据为一张订单表和一个日期表，通过日期建立关系，模型如下：

回流客户数量

直接写一个度量值，

关于回流客户的逻辑，主要计算出客户的上次购买日期与本期购买日期，通过两个日期的间隔进行判断，在上面的DAX表达式中，对每一步定义的变量都加了注释，可以逐步理解其计算逻辑。

如果要计算回流客户的购买金额，只需要将最后一行RETURN的表达式改为这样就可以了：

RETURN CALCULATE(SUM('订单'[销售额]),t4)

度量值写好以后，PowerBI可以快速计算出结果，

显示回流客户列表

上面只是计算出了每月的回流客户数量，但还想知道回流的客户分别是谁，应该怎么做呢？

由于度量值只能返回一个值，而回流客户是一个列表，有很多客户名称，上面的度量值通过计数进行聚合，返回了一个值。那么如何通过度量值来显示一个表呢？

其中一种方法可以通过CONCATENATEX函数，把列表的数据连接起来，变成一个字符串，这样就可以利用度量值来返回了，

原理和第一个度量值一样，只是最后RETURN的表达式不一样。

使用卡片图来显示这个度量值，

这样就变通的实现了用度量值来显示一个列表。

不过如果列表数据较少，用这种方式还可以，如果数据很多，一个卡片图显示不全，那就尽量不要用这种方式来展示流失客户了。

我们还可以使用度量值来判断，如果是流失客户，就返回1，否则返回BLANK，然后只显示结果为1的客户列表就行了。

这个度量值的写法如下：

依然是上面的逻辑，这个度量值重点看最后两行

然后利用客户姓名等字段生成一个表格，把[是否为回流客户]作为表格的筛选字段，就可以动态展示每个月回流客户详细信息。

通过这个示例，基本实现了回流客户的简易分析，主要是先定义回流客户的特征和逻辑，并把业务逻辑用DAX表达出来，利用度量值的动态性，快速计算不同时间段内的回流客户数量以及客户信息。