Contabilizando Clientes Ativos no Último Ano com DAX no Power BI - Tracking Active Customers in the Last Year with DAX in Power BI

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Para negócios que desejam monitorar a retenção e o engajamento de clientes, é crucial identificar quais clientes realizaram compras recentes. Com DAX (Data Analysis Expressions - Trata-se de uma linguagem de fórmulas criada para análise de dados e modelagem, utilizada em ferramentas como Power BI, Excel (Power Pivot) e SQL Server Analysis Services. Ela permite a criação de medidas, colunas calculadas e outras expressões que possibilitam análises dinâmicas e precisas, transformando dados brutos em insights valiosos para a tomada de decisão) no Power BI, você pode facilmente calcular o número de clientes que compraram no último ano. Este código utiliza CALCULATE junto a FILTER, verificando se a última compra de cada cliente ocorreu nos últimos 365 dias.

• 1. Power BI | DAX: Análise Temporal - Vendas por Período Personalizado - Power BI with DAX: Custom Time Period Sales Analysis for Advanced BI Insights
• 2. Power BI | DAX: Análise Temporal - Tendência de Vendas - Power BI with DAX: Time Trend Analysis for Sales Insights
• 3. Power BI | DAX: Análise Financeira - Despesas Operacionais - Financial Analysis - Operational Expenses Calculation
• 4. Power BI | DAX: Análise Financeira - Fluxo de Caixa - Financial Analysis - Cash Flow Calculation and Insights
• 5. Power BI | DAX: Análise Financeira - Receita por Categoria - Financial Analysis - Revenue by Category
• 6. Power BI | DAX: Análise Financeira - Lucro Bruto - Financial Analysis - Calculating Gross Profit
• 7. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Dias em Estoque - Product Analysis - Calculating Days in Stock
• 8. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Variação de Preço por Produto - Product Analysis - Price Variation by Product
• 9. Power BI | DAX: Calculated value filtering on column in matrix - Filtering Calculated Values in a Matrix Column
• 10. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Criando uma Coluna Calculada? - How to Format Brazilian ZIP Codes with a Calculated Column
• 11. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Criando uma Medida? - How to Format Brazilian ZIP Codes with a Measure
• 12. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Tratando Dados Não Númericos? - How to Format Brazilian ZIP Codes – Handling Non-Numeric Data
• 13. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Com Máscara Condicional? - How to Format Brazilian ZIP Codes with Conditional Masking
• 14. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Produtos com Maior Lucro - Product Analysis - Identifying High-Profit Products
• 15. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Estoque Médio - Product Analysis - Calculating Average Inventory
• 16. Power BI | DAX: How to add calculated column (Ratio) in matrix visuals - Adding Calculated Column (Ratio) to Matrix Visuals for Enhanced Analysis
• 17. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Clientes Recorrentes - Customer Analysis - Identifying Recurring Customers
• 18. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Valor Vitalício do Cliente (CLV) - Customer Analysis - Calculating Customer Lifetime Value (CLV)
• 19. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Taxa de Conversão de Leads - Customer Analysis - Calculating Lead Conversion Rate
• 20. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Clientes Ativos - Customer Analysis - Identifying Active Customers
• 21. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Desempenho Acumulado do Ano - Performance Analysis - Year-to-Date (YTD) Performance Calculation
• 22. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Margem de Lucro por Produto - Performance Analysis - Profit Margin by Product
• 23. Power BI | DAX: Como Inserir um Informações de Target, Vindos de outra Tabela, numa Matriz no PBI? - How to Add Target Information from Another Table into a Matrix in Power BI
• 24. Power BI | DAX: Cálculo de Crescimento Anual - How to Calculate Annual Growth in Power BI
• 25. Power BI | DAX: Média Móvel de 3 Meses - How to Calculate a 3-Month Moving Average in Power BI
• 26. Power BI | DAX: Vendas Acumuladas no Ano - How to Track Year-to-Date Sales Using Advanced DAX Formulas
• 27. Power BI | DAX: Comparação de Desempenho com Ano Anterior - Comparing Current Performance with Previous Year Using Advanced DAX
• 28. Power BI | DAX: Segmentação de Clientes por Faixa de Faturamento - Customer Segmentation by Revenue Range for Advanced Data Analysis
• 29. Power BI | DAX: Identificação de Clientes Inativos - Identifying Inactive Customers Using Advanced DAX Formulas
• 30. Power BI | DAX: Análise de Retenção de Clientes - Customer Retention Analysis Using Advanced DAX Techniques
• 31. Power BI | DAX: Cálculo de Ticket Médio - How to Calculate Average Ticket Value Using DAX Formulas
• 32. Power BI | DAX: Identificação de Produtos Mais Vendidos - Identifying Best-Selling Products Using DAX Formulas
• 33. Power BI | DAX: Cálculo de Margem de Lucro - How to Calculate Profit Margin Using DAX Formulas
• 34. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Variação Percentual Mensal de Vendas - Monthly Sales Percent Change Using DAX
• 35. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Vendas Média por Cliente - Sales Analysis – Average Sales per Customer Using DAX
• 36. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Contribuição de Vendas por Produto - Sales Analysis – Sales Contribution by Product Using DAX
• 37. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Vendas de Produtos com Maior Crescimento - Sales Analysis – Top Growing Products by Sales Growth Using DAX
• 38. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Desempenho por Região - Performance Analysis – Regional Performance Insights Using DAX
• 39. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Ranking de Vendas por Vendedor - Sales Performance Analysis – Ranking Sales by Salesperson Using DAX

Esse tipo de análise de retenção é útil em diversos setores, permitindo que a empresa direcione campanhas e recursos para reter clientes ativos e identificar possíveis inativos.

// Conta o número de clientes com compras no último ano

ClientesAtivosUltimoAno = 

    CALCULATE(

        COUNT(Clientes[ClienteID]),            // Conta os IDs únicos de clientes

        FILTER(

            Clientes,

            Clientes[UltimaCompra] >= TODAY() - 365 // Filtra clientes que compraram nos últimos 365 dias

        )

    )

Exemplos de Códigos Adicionais:

Número de Clientes com Compras nos Últimos 30 Dias

ClientesAtivosUltimoMes = 

    CALCULATE(

        COUNT(Clientes[ClienteID]),

        FILTER(

            Clientes,

            Clientes[UltimaCompra] >= TODAY() - 30

        )

    )

Este cálculo identifica clientes que realizaram compras no último mês, útil para medir engajamento recente.

Número de Clientes com Compras no Último Trimestre

ClientesAtivosUltimoTrimestre = 

    CALCULATE(

        COUNT(Clientes[ClienteID]),

        FILTER(

            Clientes,

            Clientes[UltimaCompra] >= TODAY() - 90

        )

    )

Ideal para entender o comportamento dos clientes no último trimestre e avaliar sazonalidade.

Número de Clientes com Compras na Última Semana

ClientesAtivosUltimaSemana = 

    CALCULATE(

        COUNT(Clientes[ClienteID]),

        FILTER(

            Clientes,

            Clientes[UltimaCompra] >= TODAY() - 7

        )

    )

Esse cálculo mostra clientes que compraram na última semana, sendo relevante para campanhas de reativação rápida.

Aplicabilidades em Diferentes Modelos de Negócio

E-commerce: Identificar clientes ativos e otimizar campanhas de retenção, segmentando clientes que compraram recentemente.

Academias e Fitness: Medir a frequência de uso de clientes em academias, auxiliando na criação de programas de fidelidade.

Serviços por Assinatura: Monitorar clientes ativos, ajustando estratégias para reduzir churn e melhorar a experiência do assinante.

Varejo Físico: Avaliar a recorrência de clientes em lojas, ajudando a definir promoções para clientes recorrentes.

Educação: Acompanhar alunos ativos em programas educacionais, permitindo um acompanhamento mais próximo e personalizado.

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