Datavisualisering i LuckyTemplates: Vis salgsresultater effektivt

Jeg vil gerne vise dig nogle datavisualiseringsteknikker i LuckyTemplates for at skabe et overbevisende dashboard. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

Hvis du er en virksomhed, der sælger noget, vil du helt sikkert gerne fremvise dine salgsresultater virkelig effektivt .

I denne tutorial arbejder jeg gennem mange forskellige teknikker, som du kan smide sammen i LuckyTemplates for at udtrække indsigt i virkelig høj kvalitet.

Jeg gennemgår datamodellen lidt detaljeret. Jeg gennemgår også beregninger , og til sidst bruger jeg meget tid på at gennemgå, hvordan man kan visualisere tingene på en virkelig effektiv måde .

Det er en stor forglemmelse i mange LuckyTemplates-rapporter, som jeg ser.

Du er virkelig nødt til at finde ud af, hvordan du kan vise dine oplysninger effektivt.

Det handler ikke kun om at organisere en god datamodel eller bare skrive smarte DAX-formler – det handler om at kombinere de to ting med visualiseringer af virkelig høj kvalitet.

Kombinationen i LuckyTemplates er det, der gør den så kraftfuld.

I dette eksempel gennemgår jeg nogle ganske simple teknikker omkring, hvordan du kan forbedre dine visualiseringer og den indsigt, du viser .

Hvis du kan kombinere alle disse forskellige aspekter ved at udvikle LuckyTemplates-rapporter af høj kvalitet, så er den indsigt, du kan opdage, bare fænomenal.

Indholdsfortegnelse

• Hvordan det virker
• Oprettelse af de nødvendige formler
• Oprettelse af visualiseringer
• Konklusion

Hvordan det virker

Her er et meget godt eksempel på en fantastisk datavisualisering i LuckyTemplates.

Vi har så meget indsigt i dette dashboard. Det er bare forbløffende, hvor meget indsigt du kan have på bare ét dashboard.

Her bruger jeg en række DAX-formler for at opnå dette og ligeså.

Der er så mange måder, hvorpå du kan oprette visualisering på stort set ethvert datasæt, og når du kombinerer alle disse, vil du skabe et virkelig overbevisende dashboard.

Dette datasæt, jeg bruger her, er det, jeg brugte meget i mine demoer. Det er en detailhandler, der sælger på østkysten af ​​USA. I dette eksempel fokuserer vi på Florida – New York-regionen.

Vi ser på vores salg i år kontra vores salg sidste år. Dette demodatasæt løber i slutningen af ​​2017, så vi sammenligner et samlet år 2017 med et samlet år i 2016, i dette tilfælde.

Jeg har lavet et filter i regionen, men jeg sammenligner også vores salg i år og sidste år i én visualisering, så vi hurtigt kan se vores bestsellere i år, og hvad vi sælger sidste år.

I denne tabel har vi oplysninger pr. kunde, så vi ser faktisk på vores kunders præstation i år i forhold til sidste år.

Og med den utrolige visualisering af databjælker inde i disse tabeller kan vi se, hvem der er de dårligst ydende kunder, og hvem der er de bedste.

Vi kunne også isolere en masse ting her. Vi kunne isolere den største forskel i salget sidste år, eller hvorfor er det, eller hvad købte de sidste år ikke i år.

Vi kunne vælge inde i det bord og se, hvor de købte. I dette tilfælde kunne vi se, at de købte produkt 15 og 17 i år, men købte produkt 30, 61, 64, 84 og 86 sidste år.

Vi skal finde ud af hvorfor. Vi bør kontakte disse kunder og give dem rabatter eller kampagner.

Vi kunne også se på produktet, der solgte godt i år, men ikke sidste år. Vi kan bore i det produkt og se de kunder, der har købt.

Jeg har også delt dette op i regioner, så vi kunne se på hele regionen i vores datasæt. Men vi fokuserer her kun på Florida og New York.

Jeg har brugt nogle af filtrene i filterfeltet i højre side her til bare at indsnævre det ned hver række her til en bestemt region.

Oprettelse af de nødvendige formler

Lad os nu oprette de formler, der er nødvendige for at oprette dette dashboard.

Vi har allerede fået vores samlede salg, så vi skal regne vores salg ud sidste år.

For at gøre dette kan vi gå til New Measure, så lad os kalde dette Sales LY . Inde i vores BEREGNET, fik vi vores samlede salg , og bruger som filter.

Derefter sørger vi for, at den er formateret korrekt som USD.

Hvad med at vi vil skabe forskellen? Vi går simpelthen Salg vs LY er lig med Total Sales minus Salg LY (salg sidste år).

Oprettelse af visualiseringer

Når alle formlerne er oprettet, kan vi nu bruge nogle af visualiseringsfunktionerne til faktisk at få disse indsigter.

Så vi skal lave 2 visualiseringer. Først tager vi vores breddegrad min længdegrad, og vi går til Total Sales.

Så placerer vi dette filter (stat) her og tager til Florida. På denne måde borer vi kun ind i Florida.

Og så laver vi vores produkttabel ved at gribe vores produktnavn her og gå til Total Sales vs Sales LY. Til denne tabel vil vi bruge det klyngede søjlediagram.

Igen, vi kan også filtrere efter statskoden her og sørge for, at dette er filtreret af Florida. Vi filtrerer derefter Sorter efter i år.

Til sidst vil vi lave et bord til vores kunder. Vi griber vores kundedimension og sætter den i en tabel med vores samlede salg, salg LY og salg vs. sidste år.

Vi bruger også disse fantastiske databjælker. Vi kan faktisk have mange mål inde i vores tabel, men kun isolere en bestemt kolonne eller mål, og så lægge databjælkerne derinde.

Klik på rullepilen i højre side af Sales vs LY, og gåFormatering og derefter Databjælker.

Du kan vælge farven til din positive og negative. I dette eksempel brugte jeg en meget lys grå for negativ og lyseblå for positiv.

For at oprette det næste lag ned, kopierer og indsætter vi blot og ændrer derefter State Code. Sådan kan du spare dig selv for en masse tid, når du bygger disse dashboards.

Lad os vælge New York og bare gøre det samme. Du behøver ikke oprette alle disse ekstra filtre osv. Brug blot kraften i datamodellen.

Mens du lærer LuckyTemplates, skal du huske, at datamodellen er der, hvor den virkelige kraft er, især når den kombineres med DAX-formlerne.

Og nu fik vi præcis, hvad vi vil have. Vi skal bare sikre os, at interaktionerne virkelig fungerer, og at de filtrerer den korrekte måde.

Redigering af interaktionerne er lidt manuelt arbejde, men meget muligt, hvis du bare tænker på hastigheden af ​​det, du kan skabe med alt andet i LuckyTemplates.

Konklusion

Vi gennemgik nogle datavisualiseringsteknikker i LuckyTemplates, som kunne hjælpe dig med at lave en overbevisende salgsrapport.

Det er bare så utroligt, hvor hurtigt du kan bore i et hvilket som helst aspekt af dine data, når det er konfigureret godt. Vi kan generere mange ting; marketingarrangementer, salgsfremmende aktiviteter mv.

Du vil være i stand til at forstå, hvorfor du modtager bestemte resultater og få en meget større forståelse af, hvad der faktisk sker i din organisation med dit salg, hvem der sælger, hvem du sælger til, og hvor du laver dit salg igen .

I denne tutorial vil jeg bare vise dig, hvor hurtigt du kan komme til denne indsigt og bruge alle de gode funktioner.

DAX er ikke alt, hvad du behøver for at skabe overbevisende visualiseringer. Du har en række muligheder tilgængelige for dig, som virkelig kan fremvise den indsigt, du måtte ønske, på en række forskellige måder.

På kurset på dækker jeg ende til anden LuckyTemplates rapporter og udvikling.

Det er her, jeg virkelig viser fra et tomt lærred, hvordan du kan skabe nogle effektive rapportdesigns og visualiseringer , der får forbrugerne til at gå "Wow".

Alle disse oplysninger er lige ved hånden, når du kan implementere disse fantastiske teknikker inde i LuckyTemplates.

Skål,