Budgetanalyse af bedste og dårligste performere ved hjælp af LuckyTemplates

Jeg gennemgår en masse budgetanalyse, fordi jeg synes, at det er ekstremt effektivt at bruge LuckyTemplates til denne type analyse. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

LuckyTemplates som værktøj dækker mange af de analytiske komponenter, der skal udføres godt for at fuldføre dette analytiske arbejde, og viser det derefter på en effektiv måde.

I denne tutorial har jeg besluttet at vise dig, hvordan du kan forgrene dig fra dine indledende budgetberegninger.

Nogle gange er det ikke nok at vise et budget og et resultat . Måske vil du faktisk vise forskellen, og så på en eller anden måde vise det på en dynamisk måde, hvem der har præsteret godt i forhold til budget, og hvem der har præsteret dårligt i forhold til budget.

Ved at gøre dette i LuckyTemplates giver du dig selv muligheden for at fremvise disse indsigter på en virkelig dynamisk måde.

Dette har ikke været rigtig muligt, indtil funktionerne i LuckyTemplates er blevet udviklet til et punkt, hvor du med succes kan implementere dette.

Så jeg vil gennemgå, hvordan du kan adskille dine bedste og dårligste performere i forhold til budget, og derefter gå i gang med at visualisere det. For at opnå dette skal vi have den rigtige datamodel og den korrekte .

Indholdsfortegnelse

• Logikken bag denne budgetteringsanalyse
• Opsætning af datamodellen
• Adskillelse af bedste og dårligste performere
• Konklusion

Logikken bag denne budgetteringsanalyse

I dette eksempel har jeg nogle budgetter for 2016, så dette er et historisk datasæt. Men jeg har også vores faktiske tal, som er på et dagligt niveau, mens budgetterne er på et årligt niveau.

Jeg har gennemgået og anvendt budgetteknikkerne og matchet data med forskellige detaljer.

Det vigtigste for at få denne indsigt er at finde ud af, som udarbejder en eller anden logik eller allokeringsalgoritme, der giver os mulighed for at allokere et årligt budget på dagligt niveau, som i dette eksempel. Det kan også være et månedligt budget med et dagligt niveau.

Jeg har lavet en række variabler...

…der i sidste ende gjorde denne ret simple beregning nedenfor (som er en del af hele logikken eller formlen for budgettildeling) til at allokere noget, der er et årligt tal på tværs af hver eneste dag.

Da det er på en daglig sammenhæng, deler jeg d 1 med 365 dage gange det samlede budget . Og sådan kan vi få budgetbevillingen.

Med den samlede salgs- og budgetallokering beregner jeg derefter resultaterne til budget . Ved at gøre det var jeg i stand til at køre en anden beregning eller i det mindste forgrene mig ind i denne beregning.

Dette er en ret simpel beregning, men du skal først gennemgå og sortere budgettildelingen.

Opsætning af datamodellen

En afgørende ting for alleer datamodellen. Du skal sikre dig, at du har alt korrekt sat op.

For denne demonstration er nøglen her, at vores budgetter er i en bygranularitet, så for at kunne filtrere både salgstabellen og budgettabellen nøjagtigt på samme måde, skal du adskille byerne, hvilket er hvad jeg har gjort her :

Når vi filtrerer noget her, flyder det ned gennem tabellen Regioner og rammer tabellen Salg, og så filtrerer det også budgetdatatabellen.

Så i denne tabel kan vi have dimensionen bynavne, og det gør det muligt for mig at få samlet salg, budget og derefter finde de faktiske vs. produktbudgetter.

Adskillelse af bedste og dårligste performere

I visualiseringen har jeg Total Sales på X-aksen, mens Budgetallokering er på Y-aksen. Men uden legenden er det svært at se, hvad der er godt og dårligt.

For at være i stand til at få væsentlige indsigter, er vi nødt til at gøre det virkelig indlysende og klart, hvem vores gode performere er, og hvem der er de dårlige.

Vi kan faktisk gøre det uden at have noget ekstra arbejde, fordi den bedste og værste dimension faktisk ikke findes i vores datamodel . Der er ingen måde for os at placere det filter på. Vi skal faktisk skabe denne dimension .

Så det var præcis, hvad jeg gjorde. Jeg skabte denne dimension med en logik, der gør det muligt for os at regne ud, hvad der er over og under 0. Jeg brugte Beregn- udsagn til at finde ud af, hvilken ydeevne der skal budgetteres over nul eller under nul, og så har jeg klassificeret dem "Dårlig" eller " Godt” .

Når jeg har denne dimension, kan jeg bruge den som et filter. Alt, hvad jeg skal gøre, er at trække det ind i Legenden , og vi kan se, hvordan det faktisk adskiller disse byer med hensyn til at være gode og dårlige.

Desuden brugte jeg denne Performance versus Budget i visualisering til at bore meget hurtigt til de bedste performere versus de laveste performere.

Konklusion

Nøglepunkterne i denne demonstration er budgettildelingsberegningen , som er essentiel for at få datamodellen rigtigt, og overlejring af nogle af de ekstra dimensioner eller yderligere understøttende kolonner for at få dine visualiseringer til at skille sig ud eller gøre dem klarere.

At bringe alle disse teknikker sammen giver en virkelig effektiv budgetanalyse og rapport. Dette er et godt eksempel på, hvordan du kan udtrække virkelig værdifuld indsigt fra dit arbejde i LuckyTemplates.

At kunne (på et næsten realtidsbasis) analysere, hvem der er en god performer versus hvem der er en dårlig performer, og derefter se, hvordan det ændrer sig over tid, er virkelig kraftfuldt og kan skabe en masse værdi i organisationer og også bestemme handlinger.

Og det er det vigtige med den analyse, vi laver i LuckyTemplates. Vi ønsker at bestemme eller skabe handlingsorienterede indsigter, der vil gøre en forskel, og jeg tror, ​​gennem dette eksempel, vil du helt sikkert se, at det er meget muligt.

Skål!