Transformation Tuesday #12 – Resultaten

Leestijd: 3 minuten

Voor de Transformation Tuesday opdracht van deze maand zijn we aan de slag gegaan met een Klantretentie analyse. Een klantretentie analyse is een veelgebruikte analyse die inzicht geeft in hoeverre een organisatie in staat is haar klanten aan zich te binden. Dit geeft dus antwoord op vragen zoals:

  • Hoe lang weten we een klant vast te houden?
  • Hoe vaak keren klanten terug om opnieuw te bestellen?
  • Hoeveel nieuwe of verloren klanten hebben we de afgelopen periode?

De resultaten van de verschillende inzendingen zijn hieronder te vinden. Lijkt het je ook leuk om deel te nemen aan toekomstige Transformation Tuesday opdrachten? Meld je dan aan via onze website!


Wilbert

Hierbij mijn inzending voor TT#12. Uiteraard uitgewerkt met QlikSense!

transformation tuesday 12 klantretentie analyse

Dennis

Voor mijn inzending voor deze maand heb ik mij in eerste instantie laten inspireren door de volgende visual uit The Big Book of Dashboards:

big book of dashboards
Bron

Het lukte me echter niet om hetgeen zo te visualiseren in Power BI zoals in de grafiek links bovenin. Daarom ben ik van dit idee afgestapt en voor een eenvoudigere analyse gegaan. In deze analyse heb ik het aantal nieuwe en vertrokken klanten per maand tegen elkaar afgezet. De maanden waarin deze toe- en afname het hoogst is heb ik een extra accent aangebracht:

transformation tuesday 12 klantretentie analyse

Joost

Ik ben begonnen met een overzicht van het aantal nieuwe en terugkerende klanten per maand. Dit heb ik uitgewerkt met Power BI en dat ziet er als volgt uit:

transformation tuesday 12 klantretentie analyse

Maar vervolgens wilde ik een overzichtje maken naar aanleiding van wat ik laatst ergens hoorde: zijn onze klanten actief aan ons gebonden? Plaatst iedere (focus)klant iedere periode een bestelling bij ons? En hoeveel procent van de perioden plaatsen ze dan een bestelling? Dit heb ik ook uitgewerkt en dat ziet er dan als volgt uit:

transformation tuesday 12 klantretentie analyse

Hierbij bereken ik dus in hoeveel maanden een klant een order had geplaatst. Dit bereken ik vervolgens als een percentage van het totaal aantal maanden. Bij een percentage van 100% keert een klant dus iedere maand weer opnieuw terug.

Je ziet in deze uitwerking dat de retentie laag is. In de “InternetSales” van AdventureWorks zijn er een heleboel klanten die maar een paar orders hebben geplaatst. Zeker als je de jaren 2011 en 2012 meeneemt in je selectie, omdat er toen geen enkele terugkerende klant was.

Met zo’n uitwerking van de klantretentie analyse kun je sturen op je klantbinding en monitoren of ze iedere periode een bestelling plaatsen.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *