Calcular las visitas de retorno en función de un intervalo de fechas dinámico

[LindseyJ]

¡Hola expertos en Power BI! Tengo una tabla con ID de cliente, fechas (por mes, retrocediendo 24 meses), Número de visitas al sitio web en cada mes y un índice (ordenado por id de cliente ascendente y fecha).

Mi objetivo es crear una medida que calcule la suma de las visitas de devolución en un mes determinado, y una segunda medida contando el número de clientes que hacen una visita de devolución, con una ventana de mirada hacia atrás de 12 meses. Una visita de devolución significa que un cliente ha visitado el sitio web al menos una vez en los últimos 12 meses y ha regresado por un 2o/3o/etc. Así que para el mes seleccionado, eliminar cualquier visita que sea la primera visita de un cliente en los últimos 12 meses y sumar/contar el resto. (Nota: un cliente puede tener una visita de 1a vez y una visita de regreso en el mismo mes). Planeo usar estas medidas en objetos visuales de tarjetas numéricas, gráficos de columnas (a lo largo del tiempo) y crear % adicional a las medidas totales.

El mes dado se determina mediante una segmentación de fecha de una tabla de fechas desconectada, a partir de la cual los usuarios de este informe podrán seleccionar cualquier mes en los últimos 12 meses.

Por ejemplo, en función de los datos de muestra a continuación, si se seleccionó febrero de 2020 en la segmentación de fechas, en función de los 12 meses anteriores, la suma de las visitas de devolución es 4 y el número de clientes que realizan una visita de devolución en el número 2:

Aquí hay un enlace a un archivo .pbix con un conjunto de datos de ejemplo más grande: Devolver datos de muestra de visita

Si el requisito fuera un período estático de 12 meses, simplemente crearía una columna calculada para las visitas de devolución (restando 1 visita del mes clasificado más bajo de cada cliente) y crearía mis medidas a partir de eso, pero estoy teniendo problemas para encontrar una solución con un intervalo de fechas dinámico.

Cualquier ayuda sería muy apreciada! ¡¡Gracias!!