Här är 5 enkla och vanliga sätt att använda datumfilter i Upsales Insights (på engelska).

1. Aktuella perioder

Säg att du vill analysera tidigare och aktuell data.

Då använder du alternativet ”is in the past”.

Välj sedan tidsperiod och intervall.

De senaste 3 månaderna omfattar till exempel hela innevarande månad och de två månaderna före den. Ändra periodens längd och/eller intervallet om du vill ha en annan tidsram.

Till exempel: den här månaden = ”is in the past” + 1 months.

Exempel: Visa hur många konverteringar vi har genererat de senaste 3 månaderna

Använd filter: ”is in the past” + 3 months

2. Tidigare perioder

För en tidigare period använder du <antal> complete <period>. Förra året är till exempel 1 complete year.

Exempel: Hur många leads genererade vi förra veckan?

Använd: Filter: ”is in the past” + 1 + complete weeks.

3. Prognoser

Nu tittar vi på prognostiserad försäljning. Du får se hur du visualiserar data för kommande tidsperioder.

Du kanske till exempel undrar: ”Vilka intäkter har vi i prognosen för de kommande 12 månaderna?”

Använd alternativet matches advanced och ange this month for 12 months. Det ger dig innevarande månad och de 11 månaderna efter den.

Exempel: Hur ser vår prognostiserade försäljning ut för de kommande 12 månaderna?

Använd: Filter ”matches advanced” + this month for 12 months

4. Återkommande intäkter

Ett annat intressant sätt att se aktuella trender och möjliga prognoser är att använda en rullande tidsram, till exempel 6 månader bakåt och 6 månader framåt.
 
Använd alternativet matches advanced, där du kan skriva lite friare.

För att analysera en 12-månadersperiod anger du 6 months ago. Perioden börjar 6 månader före innevarande månad och sträcker sig över 12 månader.
 
Exempel: Hur mycket intäkter genererar vi under en rullande 12-månadersperiod, 6 månader bakåt och 6 månader framåt?
 
Använd: Filter ”matches advanced” + 6 months ago for 12 months
 
Alternativ:
Filter: ”is on or after” + 6 + months ago + ”is before” + 6 + months from now.

5. Periodjämförelse

Periodjämförelser är ofta avgörande för att fånga upp förändringar och minska risker. Ett vanligt användningsområde är att visualisera nyckeltal över två perioder för att upptäcka tillväxt och nedgång.

Det fungerar för alla typer av nyckeltal, men här är ett verkligt exempel: vi jämför nettoförsäljningen per månad i år med samma månad förra året.

Exempel: Har våra nyckelkunder vuxit sedan förra året? Hur ser våra månadsintäkter ut jämfört med förra året?
 
Använd filter: ”is in the past” + 2 + years.
• Välj måttet Försäljning (Netto)
• Välj dimensionen ”month name”
• Pivotera på ”Year”