Cómo representar las compras iniciales y secundarias por tipo de producto, por cliente en un gráfico de journey.

[Syndicate_Admin]

Actualmente nos encontramos con algunos problemas al intentar utilizar un gráfico de viaje (de MAQ Software) para identificar a los clientes que nos han comprado varios productos. Esencialmente estamos tratando de identificar la cantidad de ingresos generados desde el primer producto que el cliente compró, y luego los ingresos generados por el siguiente producto que sacan.

El gráfico de viaje parecía una forma ideal de visualizar esto, porque en teoría tendríamos los nodos internos que suman la cantidad generada a partir del primer producto de cada cliente, y luego una serie de nodos externos que suman la cantidad generada a partir de su próximo producto (obviamente en algunos casos, el cliente no sacará una compra adicional, y también en algunos casos, el cliente puede volver a tomar el mismo producto).

Los problemas que estamos encontrando son que la suma de los nodos externos siempre suma la suma de los nodos internos, lo que no es un comportamiento esperado. Los datos brutos de la consulta indican que no todos los clientes realizan una compra repetida, por lo tanto, el ingreso total generado por la repetición de negocios es menor que su compra inicial. No estamos seguros de si esto es una limitación de lo visual que estamos intentando usar, si estamos usando lo visual incorrectamente o si necesitamos reestructurar la consulta que estamos escribiendo para lograr esto.

La estructura de datos esencialmente se ve así:

Nombre de la empresa	Primer producto	Ingresos por primer producto	Segundo producto	Ingresos por segundo producto
NotARealNegocio	LTLP	£200.00	STLP	£550.00

Estamos utilizando las siguientes visualizaciones:

Sin embargo, esto no está produciendo la producción que esperaríamos: esperaríamos ver un círculo interno que diga LTLP con un valor de £ 200, y luego un círculo externo que diga STLP con un valor de £ 550. En cambio, parece que tenemos varios valores duplicados en este gráfico, y hemos probado todas las combinaciones de lo anterior que se nos ocurran, pero aún no produce la salida correcta. Esto nos lleva a creer que hay un problema con la forma en que hemos estructurado los datos, o esto es una limitación de esta imagen en particular.

¿Alguien ha tenido alguna experiencia con el intento de hacer algo similar a esto, que podría indicarnos en la dirección correcta dónde vamos mal, o alternativamente, si una imagen diferente sería más adecuada para lo que estamos tratando de lograr?

Muchas gracias, cualquier ayuda aquí sería muy apreciada!

[Syndicate_Admin]

@Corvettenut ,

Por favor, dígame el nombre de su vsiual personalizado. No pude encontrarlo en APP Store solo en función de la captura de pantalla.

Por favor, muéstrame una captura de pantalla con el resultado que quieras. Esto hará que sea más fácil para mí encontrar la solución.

Saludos
Rico Zhou

Si esta publicación ayuda, considere Aceptarla como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarla más rápidamente.

[Syndicate_Admin]

Hola, muchas gracias por tu respuesta.

El visual se llama "Journey Chart by MAQ Software".

Queremos que aparezca un gráfico de viaje como se muestra a continuación.

Cada anillo de nodos representa los tipos de productos (representados por los colores de los nodos) creados por los clientes. Los tipos se pueden comprar una o más veces por cliente. El anillo interior es la primera compra inicial por tipo de producto, y los anillos exteriores posteriores son compras secundarias de cada tipo de producto. El tamaño de cualquier nodo representa el costo/ventas/comisión (digamos) de los productos. Queremos visualizar que, por ejemplo, después de la compra inicial de (digamos) el producto A (digamos que A son los nodos amarillos), los clientes pasaron a comprar más productos A, algunos azules y algunos morados. La clave que hemos encontrado usando el visual es que cualquier medida que se use para controlar el tamaño de los subnodos, SIEMPRE se suman al valor del nodo padre. Y eso no es cierto en nuestros datos: la suma de todas las compras secundarias (ya que estamos sumando las ventas) puede sumar más o menos que las ventas del producto principal comprado. No sumarán e igualarán las ventas del producto principal.

Básicamente, queremos ver que para cualquier tipo de producto en particular comprado inicialmente, ¿qué compraron esos clientes después de eso? Por ejemplo, las personas que compran rojo, pasan a comprar mucho más rojo. O las personas que compran verde, a menudo compran azul después, y tal vez una pequeña cantidad de púrpura.

(Incluso esta imagen no es del todo correcta, ya que cualquier múltiplo del mismo color por padre debe estar representado por un nodo equivalentemente más grande).