DAX: jak rozpoznać pierwszy i ostatni kontakt klienta – use case ecommerce

Wprowadzenie do analizy kontaktów klienta w ecommerce

W świecie ecommerce zrozumienie zachowań klientów na ścieżce zakupowej jest kluczowe dla skutecznego zarządzania sprzedażą, marketingiem i obsługą klienta. Jednym z fundamentów tej analizy jest identyfikacja momentów kontaktu klienta z marką – zarówno pierwszego, jak i ostatniego. Informacje te pozwalają lepiej zrozumieć cykl życia klienta, efektywność działań promocyjnych oraz poziom zaangażowania użytkowników.

Analiza punktów styku klienta z marką obejmuje różne interakcje, takie jak odwiedziny strony internetowej, zapisanie się do newslettera, dokonanie zakupu czy kontakt z działem obsługi klienta. Każde z tych zdarzeń może być przechowywane w bazie danych jako wpis z przypisaną datą. Kluczowym wyzwaniem jest przekształcenie tych danych w użyteczną wiedzę biznesową – czyli zidentyfikowanie, kiedy klient po raz pierwszy i po raz ostatni miał kontakt z firmą.

W tym kontekście narzędzie DAX (Data Analysis Expressions) zyskało popularność jako język umożliwiający zaawansowaną analizę danych w środowiskach takich jak Power BI, Excel Power Pivot czy Analysis Services. Dzięki funkcjom DAX można dynamicznie filtrować dane, agregować je oraz wydobywać konkretną informację z dużych zbiorów danych transakcyjnych.

W praktyce ecommerce wiedza o dacie pierwszego kontaktu może pomóc w analizie skuteczności kampanii pozyskiwania klientów, natomiast data ostatniego kontaktu bywa wykorzystywana do identyfikacji klientów nieaktywnych lub przygotowania kampanii retencyjnych. W połączeniu z innymi danymi daje to pełniejszy obraz zachowania klientów i umożliwia podejmowanie bardziej trafnych decyzji biznesowych.

W dalszej analizie istotne będzie nie tylko znalezienie konkretnych dat, ale także poprawna interpretacja danych i unikanie typowych błędów podczas pracy z datami w DAX. Dzięki temu analizy kontaktów klienta będą wiarygodne i przydatne w codziennym zarządzaniu ecommerce.

Rola DAX w analizie danych klienta

DAX (Data Analysis Expressions) to język formuł stosowany w Power BI, Power Pivot oraz Analysis Services, który umożliwia tworzenie zaawansowanych obliczeń i agregacji na danych. W kontekście ecommerce, DAX odgrywa kluczową rolę w analizie zachowań klientów, pozwalając nie tylko na śledzenie ich aktywności, lecz także na wyciąganie wniosków dotyczących cyklu życia klienta, jego lojalności czy efektywności działań marketingowych.

W odróżnieniu od prostych miar lub filtrów, DAX daje możliwość wykonywania dynamicznych operacji kontekstowych — takich jak identyfikacja pierwszego lub ostatniego kontaktu klienta. Dzięki temu możemy analizować dane w zależności od segmentu użytkownika, zakresu dat, kanału kontaktu czy innych atrybutów.

W ecommerce szczególnie istotne jest zrozumienie, kiedy klient po raz pierwszy wszedł w interakcję z marką (np. złożył zamówienie, odwiedził stronę, zapisał się do newslettera) oraz kiedy miał miejsce jego ostatni kontakt. DAX umożliwia precyzyjne wydzielenie tych punktów w czasie, co z kolei przekłada się na możliwość tworzenia analiz retencyjnych, lejków sprzedażowych i oceny efektywności kampanii marketingowych.

Przykładowo, z pomocą DAX można stworzyć miarę, która dla każdego klienta zwróci najwcześniejszą zarejestrowaną datę aktywności, lub taką, która wskaże jego ostatnią transakcję. Dzięki odpowiedniemu wykorzystaniu funkcji takich jak CALCULATE, MIN, MAX czy FILTER, możliwe jest tworzenie elastycznych i skalowalnych modeli analitycznych.

W skrócie, DAX dostarcza narzędzi analitycznych, które pozwalają na pogłębione zrozumienie ścieżki klienta w środowisku ecommerce – od pierwszego kontaktu aż po jego decyzje zakupowe i potencjalny powrót. Odpowiednio zaprojektowane formuły DAX stają się fundamentem skutecznej analityki customer journey.

Jak znaleźć datę pierwszego kontaktu klienta za pomocą DAX

W ecommerce zrozumienie, kiedy klient po raz pierwszy nawiązał kontakt z marką, jest kluczowe dla analizy ścieżki zakupowej, segmentacji oraz oceny efektywności kampanii marketingowych. W Power BI i modelach opartych na języku DAX, identyfikacja daty pierwszego kontaktu to jedno z fundamentalnych zadań analitycznych.

W kontekście danych klienta, pierwszym kontaktem może być m.in.:

• pierwsza wizyta na stronie (jeśli dane o sesjach są dostępne),
• pierwszy zakup,
• pierwsze zapisanie się do newslettera,
• pierwsza rejestracja konta.

Dla uproszczonego przypadku – analizując dane transakcyjne – pierwszym kontaktem uznaje się zazwyczaj najstarszą datę zakupu przypisaną do unikalnego identyfikatora klienta. DAX oferuje kilka sposobów na wyciągnięcie tej informacji, zależnie od struktury modelu danych i potrzeb raportowych.

Najprostszym podejściem jest użycie funkcji CALCULATE w połączeniu z MIN, aby znaleźć najwcześniejszą datę w kontekście danego klienta:

FirstPurchaseDate = 
CALCULATE(
    MIN(Sales[OrderDate]),
    ALLEXCEPT(Sales, Sales[CustomerID])
)

W powyższym przykładzie:

• Sales – tabela transakcyjna,
• OrderDate – data zakupu,
• CustomerID – identyfikator klienta.

Funkcja ALLEXCEPT zapewnia, że agregacja MIN zadziała w kontekście konkretnego klienta, usuwając pozostałe filtry. W efekcie otrzymujemy datę pierwszej aktywności klienta w badanym zakresie. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę z zakresu wykorzystania funkcji języka DAX, warto zapoznać się z naszym Kursem Język DAX i język M - wykorzystanie funkcji języka DAX i analiza danych przy użyciu języka M.

W zależności od modelu danych, możliwe jest także zastosowanie innych metod, np. z wykorzystaniem zmiennych lub funkcji FIRSTDATE w kombinacji z filtrami kontekstowymi. Te podejścia zostaną omówione bardziej szczegółowo w dalszej części artykułu.

Jak znaleźć datę ostatniego kontaktu klienta za pomocą DAX

W ecommerce zrozumienie, kiedy klient ostatnio wchodził w interakcję z marką, ma kluczowe znaczenie dla oceny lojalności, segmentacji użytkowników czy planowania działań remarketingowych. Data ostatniego kontaktu pozwala określić, czy klient jest nadal aktywny, czy też wymaga reaktywacji.

W DAX (Data Analysis Expressions) istnieje kilka sposobów identyfikacji ostatniego kontaktu klienta, w zależności od rodzaju danych oraz przyjętej definicji „kontaktu” (np. zamówienie, logowanie, kliknięcie w kampanii itp.). Najczęściej korzysta się z funkcji agregujących czas, takich jak MAX(), w połączeniu z filtrami kontekstowymi, które zawężają analizę do konkretnego klienta.

Oto uproszczony przykład formuły DAX, która zwraca datę ostatniego kontaktu klienta, przy założeniu, że kontakt rejestrowany jest w tabeli Interactions:

LastContactDate = 
CALCULATE(
    MAX(Interactions[ContactDate]),
    ALLEXCEPT(Interactions, Interactions[CustomerID])
)

W tym przykładzie:

• MAX(Interactions[ContactDate]) – zwraca najnowszą datę interakcji (czyli ostatni kontakt),
• ALLEXCEPT() – zapewnia, że maksymalna data liczona jest w kontekście pojedynczego klienta (CustomerID), ignorując inne filtry.

W praktyce można spotkać różne podejścia w zależności od tego, czy dane są przechowywane w jednej tabeli, czy rozdzielone pomiędzy np. tabele zamówień, sesji i kontaktów z obsługą klienta. W takich przypadkach wybór źródła danych oraz budowa modelu danych mają ogromne znaczenie.

Poniższa tabela przedstawia porównanie typowych scenariuszy dla ostatniego kontaktu i metody ich wyznaczania:

Znalezienie ostatniego kontaktu za pomocą DAX to jeden z fundamentów analizy cyklu życia klienta. Odpowiednia identyfikacja tego momentu pozwala lepiej zrozumieć, jak długo klient pozostaje aktywny i kiedy warto podjąć działania marketingowe lub sprzedażowe.

Przykładowe formuły DAX do identyfikacji dat kontaktu

W analizie zachowań klientów w ecommerce, jednym z podstawowych kroków jest określenie, kiedy klient po raz pierwszy oraz po raz ostatni miał kontakt z naszym kanałem sprzedaży. DAX, jako język zapytań używany w Power BI, Excel Power Pivot czy Analysis Services, pozwala precyzyjnie zidentyfikować te momenty na podstawie danych transakcyjnych lub interakcji użytkownika.

W tej sekcji przedstawiamy ogólny przegląd formuł DAX, które pomagają odszukać daty pierwszego i ostatniego kontaktu klienta. Choć szczegóły implementacyjne zależą od struktury modelu danych, poniższe przykłady ilustrują podstawowe podejścia. Jeśli chcesz pogłębić swoją znajomość tego języka i nauczyć się praktycznego wykorzystania jego możliwości, sprawdź Kurs DAX – praca w języku DAX i użyteczne funkcje, wizualizacja danych w Power BI.

Podstawowe różnice między datą pierwszego a ostatniego kontaktu

Przykładowe formuły DAX

Poniżej prezentujemy uproszczone przykłady formuł DAX, które ilustrują sposób identyfikacji interesujących nas dat:

• Data pierwszego kontaktu klienta:

  FirstContactDate = 
  CALCULATE(
      MIN('Fakt_Transakcje'[DataTransakcji]),
      ALLEXCEPT('Fakt_Transakcje', 'Fakt_Transakcje'[IDKlienta])
  )

• Data ostatniego kontaktu klienta:

  LastContactDate = 
  CALCULATE(
      MAX('Fakt_Transakcje'[DataTransakcji]),
      ALLEXCEPT('Fakt_Transakcje', 'Fakt_Transakcje'[IDKlienta])
  )

Powyższe formuły mogą być stosowane w kolumnach obliczeniowych, miarach lub wizualizacjach, w zależności od potrzeb modelu analitycznego. Warto zwrócić uwagę na użycie funkcji ALLEXCEPT, która zapewnia kontekst klienta przy zachowaniu możliwości agregacji.

W dalszym toku analizy warto będzie przyjrzeć się wariantom tych zapytań w kontekście różnych tabel faktów, historii zdarzeń czy cykli zakupowych.

Zastosowanie wyników analizy w strategii ecommerce

Informacja o pierwszym i ostatnim kontakcie klienta z marką stanowi kluczowy wskaźnik w tworzeniu skutecznej strategii ecommerce. Dzięki analizie takich danych możliwe jest nie tylko lepsze zrozumienie cyklu życia klienta, ale również personalizacja komunikacji, optymalizacja budżetu marketingowego i zwiększenie retencji.

1. Segmentacja klientów na podstawie aktywności

Znając datę pierwszego oraz ostatniego kontaktu, można tworzyć segmenty klientów, np.:

• Nowi klienci: pierwszy kontakt w ostatnich 30 dniach
• Aktywni klienci: ostatni kontakt w ciągu ostatnich 7 dni
• Utraceni klienci: brak kontaktu od 90 dni

Każda z tych grup może być kierowana do innych kampanii marketingowych – np. nowi klienci otrzymują kampanie onboardingowe, a utraceni klienci specjalne oferty powrotne.

2. Personalizacja komunikacji

Data pierwszego kontaktu może wskazywać, kiedy klient trafił do marki i jaki kanał konwersji był skuteczny. Z kolei informacja o ostatnim kontakcie pomaga określić, czy klient nadal utrzymuje kontakt z marką. To z kolei umożliwia personalizację treści marketingowych, dostosowaną do aktualnego etapu lejka zakupowego klienta.

3. Ocena skuteczności kampanii marketingowych

Porównując daty kontaktów z datami kampanii, można ocenić, czy dana akcja marketingowa przyczyniła się do reaktywacji klientów. Przykładowo, jeśli klient miał przerwę w aktywności, a następnie pojawił się po wysyłce newslettera, można to powiązać jako potencjalny efekt kampanii.

4. Planowanie automatyzacji działań

Wyniki analizy mogą być podstawą do tworzenia workflow w systemach automatyzacji marketingu. Przykład:

IF (TODAY() - [DataOstatniegoKontaktu]) > 60 THEN WyślijMail("Tęsknimy za Tobą!")

Tego typu reguły pozwalają na dynamiczne reagowanie na zmieniające się zachowania klientów.

5. Porównanie wartości klientów

Znając daty kontaktów, można też obliczyć długość cyklu życia klienta i skorelować ją z przychodem z danego użytkownika. Taka analiza pozwala ocenić, którzy klienci są najbardziej lojalni, a którzy wymagają dodatkowego wsparcia.

Takie dane stanowią podstawę do opracowania strategii utrzymania i zwiększenia wartości klienta (CLV).

Najczęstsze błędy i dobre praktyki w pracy z datami w DAX

Praca z datami w DAX potrafi być wymagająca, zwłaszcza gdy analizujemy ścieżki kontaktu klienta w środowisku ecommerce. Aby skutecznie identyfikować pierwszy i ostatni kontakt użytkownika, warto znać nie tylko odpowiednie funkcje, ale również unikać typowych błędów wynikających z niewłaściwego modelowania danych lub niepoprawnego rozumienia kontekstu obliczeń.

Najczęstsze błędy

• Brak odpowiedniego modelu dat – Wiele problemów wynika z braku kalendarza dat lub niepoprawnie zdefiniowanej relacji między tabelami faktów a tabelą dat. To może skutkować błędami w agregacjach lub nieoczekiwanymi wynikami.
• Niewłaściwy kontekst filtrowania – Funkcje takie jak MINX czy CALCULATE działają w określonym kontekście, który trzeba kontrolować. Brak zrozumienia kontekstu może prowadzić do błędnych dat pierwszego lub ostatniego kontaktu.
• Użycie funkcji agregujących bez uwzględnienia unikalności – Na przykład, stosowanie MIN lub MAX bez filtrów może zwracać daty niezwiązane z konkretnym klientem, jeśli w kontekście znajduje się wiele rekordów.
• Ignorowanie typów danych – Częstym błędem jest operowanie na kolumnach, które są w formacie tekstowym zamiast daty. DAX wymaga precyzyjnego typu danych dla funkcji dat.

Dobre praktyki

• Stosowanie tabeli dat – Używanie kompletnej, ciągłej tabeli dat z odpowiednio zdefiniowanymi relacjami ułatwia kontrolę nad czasem i umożliwia poprawne filtrowanie oraz agregowanie.
• Zrozumienie kontekstu row i filter context – Praca z datami wymaga umiejętności kontrolowania kontekstu, szczególnie przy użyciu CALCULATE, FILTER i ALL.
• Użycie funkcji takich jak FIRSTDATE i LASTDATE z rozwagą – Te funkcje działają poprawnie tylko wtedy, gdy kalendarz i relacje są właściwie skonfigurowane, a dane nie zawierają duplikatów lub błędnych wartości.
• Testowanie formuł na różnych segmentach danych – Sprawdzanie wyników dla różnych klientów lub okresów pozwala upewnić się, że formuły działają zgodnie z założeniami.

Dzięki świadomości najczęstszych pułapek i stosowaniu sprawdzonych praktyk, można znacząco zwiększyć dokładność analiz kontaktów klienta w DAX oraz uniknąć błędów wpływających na decyzje biznesowe.

Podsumowanie i dalsze kroki w analizie zachowań klientów

Analiza momentów kontaktu klienta z marką to kluczowy element skutecznej strategii ecommerce. Wiedza o tym, kiedy klient po raz pierwszy odwiedził stronę, a kiedy miał ostatnią interakcję, pozwala lepiej zrozumieć jego podróż zakupową i dostosować działania marketingowe oraz sprzedażowe.

W kontekście narzędzi analitycznych, DAX oferuje elastyczne możliwości identyfikowania tych kluczowych punktów kontaktu. Choć sam język może na początku wydawać się złożony, jego struktura umożliwia precyzyjne przetwarzanie danych w modelach Power BI, co czyni go niezastąpionym w analizie zachowań klientów.

W praktyce, rozróżnienie pomiędzy pierwszym a ostatnim kontaktem klienta niesie za sobą różne implikacje:

• Pierwszy kontakt często wskazuje na skuteczność kampanii pozyskujących nowych użytkowników.
• Ostatni kontakt może świadczyć o lojalności klienta lub sygnalizować utratę jego zainteresowania.

Na podstawie tych informacji można podejmować trafniejsze decyzje biznesowe – od segmentacji klientów, przez automatyzację komunikacji, aż po optymalizację ścieżek zakupowych.

Choć zaawansowane formuły DAX będą omawiane osobno, już na tym etapie warto zauważyć, że ich odpowiednie wykorzystanie pozwala nie tylko znaleźć właściwe daty, ale też połączyć je z kontekstem biznesowym, takim jak źródło wizyty, wartość zamówienia czy cykl życia klienta.

Jak firmy wykorzystują AI w procesie rekrutacji 29 października 2025

Jak pracować na wielu arkuszach i tworzyć odwołania między nimi 27 października 2025