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Tengo un DB con Sessions como esto:
Lead_id__c | Session_Start_Time__c | Primer tiempo de sesión de conversión de clientes potenciales | ID de sesión | Canal | Tipo de tráfico |
x1 | 11/18/2019 18:32 | 11/26/2019 0:00 | S100 | No directo | |
x1 | 11/19/2019 19:26 | 11/26/2019 0:00 | s101 | Yahoo | No directo |
x1 | 11/25/2019 20:26 | 11/26/2019 0:00 | S102 | Directa | Directa |
x3 | 7/20/2019 6:11 | 1/15/2020 0:00 | s108 | Directa | Directa |
x3 | 11/21/2019 22:50 | 1/15/2020 0:00 | s105 | No directo | |
x3 | 5/15/2020 9:38 | 1/15/2020 0:00 | s106 | No directo | |
x3 | 7/19/2020 18:10 | 1/15/2020 0:00 | S107 | Yahoo | No directo |
x3 | 7/23/2020 6:24 | 1/15/2020 0:00 | s109 | Directa | Directa |
x3 | 7/23/2020 8:10 | 1/15/2020 0:00 | S110 | Directa | Directa |
x3 | 8/2/2020 15:46 | 1/15/2020 0:00 | s111 | No directo | |
x3 | 8/3/2020 7:18 | 1/15/2020 0:00 | s112 | Búsqueda | No directo |
Me gustaría tener una medida que cuente la primera sesión por "Canal" que fue antes o al mismo tiempo que "Tiempo de primera sesión de conversión de cliente potencial". También me gustaría tener un filtro de usuario en "tipo de tráfico", este filtro afectará el tiempo de la 1a sesión ya que algunas sesiones potenciales que fueron primero podrían filtrarse.
Esto es lo que he intentado hasta ahora:
-Primero--
He creado una columna calculada en la tabla "session order rank by Lead ID]" que clasifica las sesiones por fechas por ID de cliente potencial.
-Entonces-
---
Esto me da esto:
Esperaba esto:
Filtro : No directo | |
Etiquetas de fila | Primer toque |
1 | |
1 | |
Gran Total | 2 |
Filtro: Directo | |
Etiquetas de fila | Primer toque |
Directa | 2 |
Gran Total | 2 |
Sin filtro | |
Etiquetas de fila | Primer toque |
Directa | 1 |
1 | |
Gran Total | 2 |
¿Alguna sugerencia? Archivo PBX : https://www.dropbox.com/t/dNHdObA0HFUjVDwB
Solved! Go to Solution.
Hola @karlal ,
Esto tiene que ver con el contexto reemplazar su medida por:
Counts Lead IDs FirstLead =
VAR MinimumDatesTable =
ADDCOLUMNS (
SUMMARIZE ( 'DIm Channel', 'DIm Channel'[Channel] ),
"@DateMin", MIN ( 'Lead Attribution'[First Lead Conversion Session Time] )
)
VAR MinStarDateSelection =
MINX( MinimumDatesTable, [@DateMin] )
VAR MinStarSessionStartTime =
CALCULATE(MIN('Lead Attribution'[Session_Start_Time__c]),ALLEXCEPT('Lead Attribution','Lead Attribution'[Lead_id__c],'Lead Attribution'[Traffic Type]))
VAR AttributionFiltered =
FILTER (
'Lead Attribution',
'Lead Attribution'[Session_Start_Time__c] = MinStarSessionStartTime&&'Lead Attribution'[Session_Start_Time__c]<=MinStarDateSelection
)
VAr CountAXX =COUNTAX(
AttributionFiltered
,DISTINCTCOUNT('Lead Attribution'[Lead_id__c])
)
Return
IF(HASONEVALUE('DIm Channel'[Channel]),CountAXX,SUMX(ALLSELECTED('Lead Attribution'[Lead_id__c]),CountAXX))
Esto puede necesitar algunos cambios alrededor de la parte SUMX.
Regards
Miguel Félix
Proud to be a Super User!
Check out my blog: Power BI em PortuguêsHola @karlal ,
No estoy muy seguro de si entiendo la lógica basada en sus datos porque no puedo llegar al resultado que presenta al final de su publicación.
He creado la siguiente medida:
Counts Value FirstLead =
VAR MinimumDatesTable =
ADDCOLUMNS (
SUMMARIZE ( 'DIm Channel'; 'DIm Channel'[Channel] );
"@DateMin"; MIN ( 'Lead Attribution'[First Lead Conversion Session Time] )
)
VAR MinStarDateSelection =
MINX ( MinimumDatesTable; [@DateMin] )
VAR AttributionFiltered =
FILTER (
'Lead Attribution';
'Lead Attribution'[Session_Start_Time__c] <= MinStarDateSelection
)
RETURN
COUNTROWS ( AttributionFiltered )
El resultado se encuentra en el archivo adjunto.
Si este no es el resultado esperado, puede compartir cuáles son las líneas que están contando para cada uno de los cálculos que presenta y cómo selecciona que es esa línea.
Lo que asumo en mi cálculo es que recoges para cada canal cuál es el primer cliente más bajo y luego todas las fechas que son más bajas que eso.
para el Filtro No he recogido las siguientes líneas:
Lead_id__c | Session_Start_Time__c | Primer tiempo de sesión de conversión de clientes potenciales | ID de sesión | Canal | Tipo de tráfico |
x1 | 18/11/2019 18:32 | 26/11/2019 00:00 | S100 | No directo | |
x1 | 19/11/2019 19:26 | 26/11/2019 00:00 | s101 | Yahoo | No directo |
x1 | 25/11/2019 20:26 | 26/11/2019 00:00 | S102 | Directa | Directa |
x3 | 20/07/2019 06:11 | 15/01/2020 00:00 | s108 | Directa | Directa |
x3 | 21/11/2019 22:50 | 15/01/2020 00:00 | s105 | No directo |
Regards
Miguel Félix
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Check out my blog: Power BI em Português@MFelix Estás en algo. Así es como termino con mis resultados filtrados esperados. Supongo que la inclusión del "Tiempo de la primera sesión de conversión de clientes potenciales" es superflua en este cálculo, pero es importante cuando haré lo mismo para el último toque que ocurra antes o en "Tiempo de primera sesión de conversión de cliente potencial".
Hola @karlal ,
Lo sentimos, pero aún no se obtiene wath son las fechas que desea comparar y con qué valores.
Al examinar los datos, ¿cuál es la fecha mínima con la que se compara y por qué considera una fecha o no en su cálculo.
Sólo estoy confundido acerca de por qué consideras algunas fechas, por ejemplo, cuando no tienes filtro ¿por qué el valor considera el 18 de noviembre y no el 20 de julio? ¿Es porque el Sesseion es más bajo o porque el primer plomo es más bajo?
Regards
Miguel Félix
Proud to be a Super User!
Check out my blog: Power BI em Português@MFelix Lo siento si no he sido claro. Tal vez si empiezo desde el principio. Necesito atribuir una campaña a cada ID de cliente potencial y, a continuación, en mi suma visual, los ID de cliente potencial a la campaña "Primer toque" que atribuyó el filtro. Su pregunta sobre por qué el 18 de noviembre sobre el 20 de julio se debe a que el ID de cliente potencial es diferente.
Hola @karlal ,
Entonces, ¿la primera información que establece la fecha es el número de id de cliente potencial? así que el más bajo es el que se considera la fecha?
Regards
Miguel Félix
Proud to be a Super User!
Check out my blog: Power BI em Português@MFelix No, es por ID de cliente potencial que quiero encontrar la primera sesión por ID de cliente potencial. En el caso donde no se aplican filtros en el tipo de tráfico, esto es S100 para el lead id x1 y el s108 para el lead x3. S100 tiene "Google" como canal y s108 tiene "Direct" por lo tanto:
Me he acercado un poco más con la inspiración de su respuesta inicial.
Counts Lead IDs FirstLead =
VAR MinimumDatesTable =
ADDCOLUMNS (
SUMMARIZE ( 'DIm Channel', 'DIm Channel'[Channel] ),
"@DateMin", MIN ( 'Lead Attribution'[First Lead Conversion Session Time] )
)
VAR MinStarDateSelection =
MINX( MinimumDatesTable, [@DateMin] )
VAR MinStarSessionStartTime =
CALCULATE(MIN('Lead Attribution'[Session_Start_Time__c]),ALLEXCEPT('Lead Attribution','Lead Attribution'[Lead_id__c],'Lead Attribution'[Traffic Type]))
VAR AttributionFiltered =
FILTER (
'Lead Attribution',
'Lead Attribution'[Session_Start_Time__c] = MinStarSessionStartTime&&'Lead Attribution'[Session_Start_Time__c]<=MinStarDateSelection
)
VAr CountAXX =COUNTAX(
AttributionFiltered
,DISTINCTCOUNT('Lead Attribution'[Lead_id__c])
)
Return CountAXX
Esto me lleva al filtrado correcto, pero el Total es incorrecto.
Hola @karlal ,
Esto tiene que ver con el contexto reemplazar su medida por:
Counts Lead IDs FirstLead =
VAR MinimumDatesTable =
ADDCOLUMNS (
SUMMARIZE ( 'DIm Channel', 'DIm Channel'[Channel] ),
"@DateMin", MIN ( 'Lead Attribution'[First Lead Conversion Session Time] )
)
VAR MinStarDateSelection =
MINX( MinimumDatesTable, [@DateMin] )
VAR MinStarSessionStartTime =
CALCULATE(MIN('Lead Attribution'[Session_Start_Time__c]),ALLEXCEPT('Lead Attribution','Lead Attribution'[Lead_id__c],'Lead Attribution'[Traffic Type]))
VAR AttributionFiltered =
FILTER (
'Lead Attribution',
'Lead Attribution'[Session_Start_Time__c] = MinStarSessionStartTime&&'Lead Attribution'[Session_Start_Time__c]<=MinStarDateSelection
)
VAr CountAXX =COUNTAX(
AttributionFiltered
,DISTINCTCOUNT('Lead Attribution'[Lead_id__c])
)
Return
IF(HASONEVALUE('DIm Channel'[Channel]),CountAXX,SUMX(ALLSELECTED('Lead Attribution'[Lead_id__c]),CountAXX))
Esto puede necesitar algunos cambios alrededor de la parte SUMX.
Regards
Miguel Félix
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Check out my blog: Power BI em PortuguêsCovering the world! 9:00-10:30 AM Sydney, 4:00-5:30 PM CET (Paris/Berlin), 7:00-8:30 PM Mexico City
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