Asiakkaan marginaalin supistumisen arviointi LuckyTemplatesin avulla

Tässä tarkastellaan asiakaskatteen supistumista. Yritämme selvittää, mitkä asiakasmarginaalit supistuvat ja miksi he supistuvat . Johtuuko se niiden ostotiheydestä? Johtuuko se heidän ostamistaan ​​tuotteista? Vai jostain muusta syystä? Voit katsoa tämän opetusohjelman koko videon tämän blogin alaosasta.

Aiomme ratkaista tämän analyyttisen ongelman LuckyTemplatesilla käyttämällä useita tekniikoita.

Tällainen esimerkki on täydellinen läpikäytäväksi, jos haluat parantaa omia analyyttisiä kykyjäsi LuckyTemplatesin käytön aikana.

Ei vain analyyttinen ajattelusi, vaan myös LuckyTemplatesin käytännön sovellus työkaluna tällaisten haasteiden ratkaisemiseen.

LuckyTemplatesin avulla ja ottamalla käyttöön useita esittelemiäni tekniikoita, voit itse asiassa toteuttaa tämän näkemyksen melko tehokkaasti.

Ei vain, voit tehdä sen dynaamisella tavalla. Oletetaan esimerkiksi, että meillä on asiakkaita useilla eri alueilla. Haluamme ehkä valita myös näiden alueiden kautta ja sitten selvittää, mitkä asiakkaistamme marginaalit ovat supistuneet jollakin tietyllä alueella tietyn ajanjakson aikana.

Tämä on todella korkealaatuinen analyyttinen näkemys, ja se on avain. Siihen haluamme käyttää LuckyTemplatesia. Tämän haluan sinun toteuttavan omissa malleissasi.

Sisällysluettelo

• Tämän tekniikan avulla saatavien oivallusten esittely
• Kaavojen harjoitteleminen
• Kojelaudan luominen ja lisäparannukset
•  Johtopäätös

Tämän tekniikan avulla saatavien oivallusten esittely

Tässä esimerkissäni arvioin, mitä on tapahtunut tämän vuoden ja viime vuoden välillä , ovatko asiakkaiden marginaalit supistuneet vai kasvaneet, mutta todella poraudun supistuneihin.

Tässä kojelaudassa voimme napsauttaa jokaista tilaa. Voisimme järjestää tämän monella eri tavalla, esimerkiksi vähittäiskaupat, jos haluamme porautua tiettyyn myymälään. Tässä tapauksessa tarkastelemme osavaltioita, joissa myymme tuotteitamme.

Keskitymme ja tarkastelemme vain nollaa pienempiä marginaaleja. Käytämme LuckyTemplatesissa luonnollista suodatusta saavuttaaksemme tämän käsityksen tai poimiaksemme tämän näkemyksen tiedoista.

Esimerkiksi tarkastelemme erityisesti New Yorkia, näemme kaiken myynnin, jonka olemme tehneet New Yorkissa. Jos tarkastelemme kaikkia täällä olevia asiakkaita, haluaisimme ehkä tietää, kenen marginaali on supistunut eniten ja miksi . Tässä asiakasryhmässä haluamme tietää, mitä tuotteita he ostivat, kuka oli myyjä, mistä kaupasta he ostivat jne.

Jos haluamme tietää, kuinka paljon todellinen myynti ja voitot olivat, voimme itse asiassa tulla meidänja valitse kaikki nämä elementit yksitellen.

Tässä taulukossa on jokainen tilaus, jokainen ostos ja kaikki ostoksen tiedot. Meillä on asiakas, myyjä, läänin, osavaltion nimi, kaupungin tai liikkeen nimi, myynnin todellinen voittomarginaali, kokonaismyynti ja kokonaisvoitto.

Meillä on siis todella tarkkaa tietoa siellä. Jos ajattelet sitä, tämä on valtava tietojoukko. Ja me todella perehdymme yksityiskohtiin täällä ja löydämme mitä tapahtuu ja miksi.

Johtuuko siitä, että meillä oli näitä tuotteita alennuksessa vai alennimme niitä? Onko yleisiä tuotteita? Onko olemassa myyjiä, jotka vain leikkaavat hintaa joka kerta tehdäkseen myynnin?

Kaavojen harjoitteleminen

Tämän analyysin rakentamiseen käytämme luonnollista suodatusta. Meidän ei tarvitse kirjoittaa monimutkaisia ​​DAX-kaavoja. Ensimmäinen asia on luoda joitain yksinkertaisia ​​ydinmittareita, kuten kokonaismyynti, voitto, kustannukset jne.

Siirrymme kohtaan Uusi mitta ja luomme sitten marginaalimitan. Tätä kaavaa varten jaamme yksinkertaisesti kokonaisvoiton kokonaismyynnillämme . Sen jälkeen varmistamme, että se on muotoiltu prosentteina.

Koska haluamme nyt analysoida ylitöitä ja verrata vuosia 2017 ja 2016 , laitamme sivutason suodattimen vuodelle 2017. Joten esimerkiksi voittomarginaalit tässä on kaikelle, mitä olemme myyneet vuonna 2017. Voimme sitten verrata vuosien 2017 ja 2016 voittomarginaaleja. käyttämällä joitain Time Intelligence -toimintoja .

Joten siirrymme jälleen uuteen mittaan ja luomme voittomarginaalit LY (viime vuodelle). Käytämme LASKE voittomarginaalit ja sitten SAMEPERIODLASTYEAR .

Tämän tuloksen avulla voimme nyt laskea asiakaskatteen kasvun tai supistumisen ajan myötä vuosina 2017–2016.

Joten luomme vielä kerran uuden mittarin, marginaalimuutoksen , joka on yhtä suuri kuin voittomarginaalit (tänä vuonna) miinus voittomarginaalit LY (viime vuonna).

Kojelaudan luominen ja lisäparannukset

Kun kaikki nämä toimenpiteet on tehty, voimme aloittaa kojelautamme valmistamisen. Tämä analyysi sopii täydellisesti hajontakaavioon, koska sieltä voimme löytää tietoklustereita .

Tätä varten laitamme marginaalimuutoksemme X-akselille ja voittomarginaalimme Y-akselillemme. Lisäämme Asiakkaan nimemme tietoihin saadaksemme kyseisen klusterin kaavioomme.

Seuraavaksi määritämme osavaltiomme, jossa voimme suodattaa tilat. Sitten pystyimme pöytämme alas. Tässä käytössämme olevan tietomallin ansiosta voimme tuoda elementtejä kaikista hakutaulukoistamme ja verrata niitä mihin tahansa Myynti-taulukossa tai mihin tahansa kaavaan, jonka olemme tehneet Myynti-taulukossa.

Voimme siis napata tilaustunnuksemme, sillä tarkastelemme jokaista yksittäistä tilausta ja tuomme sitten kaikki muut elementit mukaan lukien tuotenimemme, maakuntamme, osavaltiomme, myymälämme, sen ostaneen asiakkaan, kokonaismyynnin, Kokonaisvoitto ja oikeat marginaalit.

Yksi ongelma tässä on se, että marginaalimuutos on täsmälleen sama kuin voittomarginaali. Miksi? Koska edellisenä vuonna ei ollut myyntiä , ja se on hyödytön oivallus. Se näyttää massiivisen marginaalimuutoksen, koska marginaali viime vuonna oli nolla.

Meidän on päästävä niistä eroon luomalla mittari, joka selvittää viime vuoden tapahtumien kokonaismäärän . Nyt meillä on jo tapahtumat yhteensä (mitta) kuluvalle vuodelle 2017, joten luomme kaavan nimeltä Transaction LY (viime vuosi).

Teemme täsmälleen samaa tekniikkaa, jota käytimme juuri ennen. Käytämme CLCULATE Total Transactions , ja. Sitten laitamme Päivämäärät- sarakkeeseen.

Voimme käyttää näitä suodattimia myös oikealla puolella. Voimme valita visualisoinnin, marginaalimuutos- ja voittomarginaalit asiakkaan nimen mukaan, napata sitten Transactions LY -mitan ja laittaa sen visuaalisen tason suodattimiin.

Lisäksi voimme laittaa lisäsuodattimen, meidän ei tarvitse kirjoittaa monimutkaisia ​​DAX-kaavoja kaikille näille pienille asioille, jotka voisimme haluta suodattaa.

Laittamalla tämä suodatin tähän vain niille viime vuoden myynneille, jotka ovat suurempia kuin nolla, voimme nopeasti päästä eroon kaikista niistä virheellisistä luvuista, jotka eivät itse asiassa merkitse mitään.

Nyt kun tarkastelemme supistettuja marginaaleja, haluamme päästä eroon kaikesta, mitä on laajennettu. Tätä varten palaamme suodatusosaan ja katsomme arvoja, jotka ovat pienempiä kuin 0 . Napsauta Käytä suodatinta, ja se muuttaa kaavion automaattisesti nopeasti.

Nyt kun meillä on etsimämme oivallukset, voimme leikkiä ja parantaa visuaalisuutta, kuten taustaa, värejä jne.

Vastaa, jos marginaalit kasvavat tai supistuvat ajan myötä LuckyTemplatesilla

 Johtopäätös

Tässä opetusohjelmassa olen käynyt läpi useita tekniikoita, mukaan lukien kuinka haaroittelemme DAX-logiikkaa ja perehdymme vielä syvemmälle tiettyyn näkemykseen käyttämällä näitä oikealla puolella olevia lisäsuodattimia ja visuaalisen tason suodatinta.

Tärkeintä tässä on, että tämän tekniikan avulla voit löytää tai porata näitä tietoja ilman, että sinun tarvitsee kirjoittaa todella monimutkaisia ​​kaavoja.

Sukella tähän sisältöön ja yritä toistaa se. Ymmärrä, kuinka voit tehdä sen, ja kopioi se sitten omilla tietojoukkoihisi.

Näin saat kaiken irti tästä materiaalista ja joistakin näistä opetusohjelmista, jotka käyn läpi.

Kippis!