A Pareto (80/20) elv alkalmazása a LuckyTemplates elemzésében

Hallottál már a Pareto-elvről , más néven 80/20-as szabályról ? A szabály előírja, hogy valaminek minden 20%-a után általában az eredmények 80%-át kapja meg. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Ha ezt üzleti szemszögből nézzük, akkor azt mondjuk, hogy a vásárlóink ​​20%-ának kell a nyereségünk 80%-át, vagy üzleteink 20%-át az értékesítésünk 80%-át. Így működik a Pareto-elv.

A Pareto (80/20) elv az idők során híressé vált, és számos piacon, különböző környezetben, különböző üzletágban és szektorban hivatkoztak rá. Mert igaz. Valójában ez történik. A legtöbb esetben a legtöbb dimenziónak körülbelül 20%-a lesz, amely az eladások 80%-át teszi ki. Ez lehet hely, vásárlók, termékek stb.

Most ezt akartam tesztelni a LuckyTemplatesben. Ki akartam próbálni ezt a betekintést a jelenlegi adatokon, amelyeken a LuckyTemplates modellemen belül dolgozom, mert nyilvánvalóan nem mindig lesz pontos.

Tartalomjegyzék

• A Pareto-elv jelentős következményei
• A Pareto (80/20) elv tesztelése LuckyTemplates-ben
• Séta a képletben
• A Pareto (80/20) teszttechnika újrafelhasználása
• Következtetés

A Pareto-elv jelentős következményei

Nagyon jó ötlet egy tesztet lefuttatni az oktatóanyagban bemutatott technikával, mert ha ez igaz, akkor erre kell összpontosítania erőfeszítéseit – marketing szempontból, készletkezelési szempontból.

A lista tovább folytatódik azzal kapcsolatban, hogy az ilyen típusú elemzések hogyan mutathatnak rá arra a stratégiai irányra, amelyre üzleti szempontból összpontosítania kell.

Meg fogom mutatni, hogyan használhatsz fel egy mintát a LuckyTemplatesben egy képlet segítségével ennek az elvnek a kidolgozására és tesztelésére. Mert a nap végén arra szeretne koncentrálni, ahol a legjobb megtérülést éri el vállalkozásában.

Ha rájössz, hogy az ügyfelek 20%-a teszi ki bevételeinek 80%-át, akkor ideje nagy részét azzal kell töltenie, hogy a lehető legtöbb információt gyűjtse ki ezekből az ügyfelekből, termékekből, helyekről stb. így van, de általában így van.

A Pareto (80/20) elv tesztelése LuckyTemplates-ben

Megmutatom, hogyan állíthatom be ezt a minta-műszerfalat, ami meglehetősen egyszerű.

Tehát ha itt az államainkat nézzük, akkor az egyes államokon belül azt akartam megvizsgálni, hogy teljes értékesítésünk mekkora része az ügyfeleink legnagyobb 20%-ától származik.

Először is kiszámolom, hány ügyfelünk van az adott régióban. Megnézzük, mondjuk itt Floridát, azt látjuk, hogy 792 vásárlónak adunk el. És ha az alját nézzük, sokkal kevesebbet látunk itt, Rhode Islanden, ami nekünk egy kisebb piac.

Nálunk is megvan a legnagyobb 20%-os vásárlónk. Mi teszi ki vásárlóink ​​20%-át? Tehát azt csináltam, hogy megszoroztam 0,2-t az összes vásárlónkkal . És ez ad nekünk egy számot, amelyet betáplálhatunk a képletünkbe, hogy kidolgozzuk.

Miután ezt megtettem, be kellett vezetnem ezt a számot valamilyen rangsorolási logikába, és meg kellett mondanom, hogy az egyes államokon belül hány eladás tudható be a 20%-nak ?

Azt is beállítottam, hogy végigkattinthassunk az egyes állapotokon , és a jobb oldali táblázatban láthatjuk a Vevőket és Ügyfeleink összesített értékesítését.

Sőt, mondjuk Floridában 9 millió dollárt értünk el eladásainkból, és megvan a válaszunk a 20%-ra, 3,5 millió dollárra, azt akartam látni, hogy ez hány százaléka az eladásainknak.

Amint láthatja, a 80/20-as szabály vagy elv itt nem érvényes, mert ez az adatkészlet teljesen véletlenszerű. A legtöbb adatkészletnek több a valóságalapja.

Séta a képletben

Most megmutatom a képletet, amely a vizualizáció mögött rejlik. Van benne egy kicsit, de végigvezetem az egyes elemeken.

Első dolgunk az, hogy dinamikusan kiszámoljuk az ügyfelek teljes számát. Valójában ehhez a táblázathoz számoltam ki, de ezen a képleten belül is megtettem, hogy ne kelljen más mértékre hivatkoznunk.

Tehát változókat ( VAR ) használtam, és azt mondom, hogy a keresett CustomerPercent 20%, ezért ebben az esetben 0,2-t tettem be .

Megjegyzendő, hogy az Értékesítési táblán belül használtam . Ha nem használom a DistinctCount-ot ebben a táblázatban, az adatmodellünk beállításai miatt nem fog dinamikusan szűrni az egyes állapotokra.

Gondoskodnunk kell tehát arról, hogy hivatkozzunk valamire, ami szerepelt az értékesítési táblázatban, hogy amikor egy szűrőt helyeznek el egy államban, mondjuk Floridában, a vásárlók felső 20%-át számoljam, akik valóban Floridában vásároltak.

Aztán rátérünk a SZÁMÍTÁSRA . Ez a függvény megváltoztathatja a számítás kontextusát. Tehát az összes értékesítést számoljuk , de más kontextusban számoljuk. Ezt a felső 20%-ot szeretnénk kitörni, és ezt a képlet utolsó része is megtenné.

Ezért minden Floridában eladott vásárlót kiszűrünk. és akkor dolgozunk ki ezzel , ha az ügyfél a teljes értékesítés alapján annak a 20%-nak a része, amelyet az itteni képlet alapján kiszámítunk, CustomerPercent.

Tehát ez a floridai 158. legjobb 20%-nak számít, és ha az ügyfél az eladások alapján a legjobb 158-ba kerül, akkor tartsa meg az ügyfelet, és számolja fel az összes eladást.

Szóval ez történik a színfalak mögött. És ha megnézzük az itteni listát, akkor mindegyik állapot dinamikusan van kiszámítva. Így kapjuk le ezeket a számokat.

Ezen túlmenően, ha meg szeretné kapni a 20%-os eladások százalékát, egyszerűen el kell osztani az ügyfelek legnagyobb 20%-át az összes értékesítéssel . Tehát így teszteljük a Pareto-szabályt az adatkészleten belül.

A Pareto (80/20) teszttechnika újrafelhasználása

Ezt megteheti az adatkészlet bármely dimenziójával, és ugyanezzel a technikával tesztelheti a Pareto-elvet. Mindössze annyit kell tennie, hogy módosítsa a képletben hivatkozott oszlopokat a kiszámítani kívánt kontextus alapján.

Ezt a képletet más esetekben is használhatjukés használja az adatmodell erejét, hogy még több betekintést találjon és nyerjen ki. Ha például Floridára kattintunk, látni fogjuk, hogy ez a diagram megváltozik, és azt mutatja, hogy a legjobb 20% hogyan teljesít az egyes hónapokban.

Módosíthatjuk ezt negyedévre és évre is, és megnézhetjük, hogyan alakul a legjobb 20%-unk negyedéves alapon. Láthatjuk a különbséget a teljes szám között.

Sőt, láthatjuk, hogy miből áll ez a szám , ezen ügyfelek egyéni bontása. Például rákattintunk a Virginiára, ez a 125 ügyfél, a Virginia vásárlóinak felső 20%-a alkotja ezt a számot, az eladások 46%-át.

Következtetés

Bemutattam Önnek, hogyan alkalmazhatja a Pareto-elvet vagy a 80/20-as szabályt a LuckyTemplates elemzésében.

Ez egy rendkívül hatékony és praktikus technika, amely segíthet nagyszerű betekintést és elemzést nyerni a LuckyTemplates egyszerű használatából és hatékony megvalósításából.

Remélem, jó ötleted lesz ennek létrehozásáról, és hogyan tudnád többféleképpen tesztelni. Szeretném megismételni ennek a technikának az újrafelhasználhatóságát. Használhatja ezt a képletet, és a referenciaoszlopok kis módosításával több nagyszerű betekintést nyerhet.

Rengeteg tanulnivaló van itt, nemcsak arról, hogyan kell használni ezt a speciális technikát, hanem a DAX-képlet modellekben való használatáról is.

Egészségére!