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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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