Успешные консультации = Calculate([Количество сделок], TREATAS( {"Клиент думает", "Заключили договор", "Отказ от договора", "Просто консультация"}, 'B24 Дополнительные параметры сделок'[Статус клиента]))

так вы для начала отберите по условию что нужно и далее считайте свою агрегацию, я так понимаю у вас основы немного хромают, вы б почитали книжку по DAX на будущее

ну вот вас всех троих прочёл и запутался ещё больше чем ранее))

Здравствуйте ) помогите пожалуйста посчитать LTV на основе когортного анализа. Считаю на основе формул в интернете (везде примерно одинаковые получается билиберда. На моем примере у меня было в первый месяц 1737 клиентов значительная часть отваливается в первом месяце, и больше не заказывает. Далее идет стабильно около 200 заказов в месяц, данные идут по прошлый месяц май. Получается на данный момент у меня 1737 клиентов заказали 7252 раза. Ср чек 1000 получается заказали на 7.2 млн делим на количество покупателей получаем ltv 4175. НОО по модели видно что пользователи не собираются уходить. Если добавить еще год, то уже получится  5000 тыс. минимум. Вот вопрос как мне посчитать итоговое значение ??

Или может кто подскажет форум, где задать этот вопрос

для начала поймите какой период у вас показывает что клиент отвалился, если у вас сезонный товар, то он может и раз в пол года всего покупать и это не значит что он отвалился, или раз в год...

бизнес доставка еды заказывает раз в месяц, 4 месяца если не заказывал можно считать, что отвалился

По модели видно же что отвалились большинство после первого заказа, а далее они не собираются отваливаться

https://www.sqlbi.com/blog/marco/2014/06/26/calculate-new-returning-lost-and-recovered-customers-in-dax/ посмотрите тут расчет новых и отвалившихся

в общем не знаю что за магия но пби перестал ругаться после очередной копипасты меры)

Привет всем. Прошу помочь разобраться в одной функции EARLIER.
А именно мне нужно найти с помощью этой функции разницу во времени. т.е. если время второго визита больше на 10 минут первого визита, то 1 иначе 0

смотрите в сторону переменных, а не earlier

Так тут уже итак выбраны новые и постоянные, это анализ по когортам, те 1737 это новые. И далее как именно эти 1737 покупали в дальнейшем

вы же говорите что у вас при выборе нескольких лет показывает не то

Я говорю о том, что я взял мой максимальный период, чтобы посмотреть как отваливаются клиенты. Но получается, что они отваливаются после перового заказа. А те кто не отвалились остались и до сегодняшнего дня. А мне нужно посчитать как-то прогнозное их ltv, он считается как-то через отток

типа вот этой формулы

я считал LTV лет 6 назад, и насколько помню там нет ничего сложного, главное разобраться как считать составляющие формулы

Извините за настойчивость, но я умудряюсь напутать даже при пошаговой инструкции на сайте... Или может такой подход с изменением порядка расчета нарастающего в датах до и после сегодня не реализуем вообще ? У меня опять бред какой-то считается после сегодня