Nyereségszivárgás kiszámítása a LuckyTemplates Analytics segítségével

Ebben a blogbejegyzésben a LuckyTemplates valós alkalmazását szeretném csiszolni – Hogyan fedezhetjük fel, mekkora nyereségtől esünk el? Valószínűleg van néhány módja annak, hogy megoldásokat találjon a nyereség kiszivárgására . Ezzel a példával úgy tettem, hogy az árrés elemzésére összpontosítok minden egyes eladásunknál. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Be akartam mutatni, hogy mennyire specifikusan lehet bejutni a LuckyTemplatesbe, pusztán azáltal, hogy kiterjeszti az elmét a lehetséges dolgokra.

Tartalomjegyzék

• A marginális különbségek minimalizálása
• Az elmaradt haszon kiderítése
• Átlagos haszonkulcsok
• Margin Differential
• Vizuális szintű szűrők módosítása
• Hiányzó nyereség
• Következtetés

A marginális különbségek minimalizálása

Különböző ügyfelek és régiók között előfordulhat, hogy hasonló termékeket értékesít különböző árréssel. Ha keményen dolgozik ezen árrés-különbségek minimalizálásán, akkor végső soron profitálhat a megnövekedett hozamokból.

Ebben a blogbejegyzésben egy elemző forgatókönyvet fogunk átfutni, amely megmutatja, meddig lehet adósságot vállalni, és felfedezni ezeket a csodálatos meglátásokat, amelyeket történelmileg nagyon nehéz skálázható módon megvalósítani.

Dinamikusan elmélyülhetünk ezen igazán egyedi betekintések bármely aspektusában, majd összehasonlításokat végezhetünk. Ebben a konkrét oktatóanyagban a profitkiszivárgásra fogok összpontosítani, és megpróbálom megérteni, miért és hol maradunk el bizonyos nyereségtől.

Az elmaradt haszon kiderítése

Ha bizonyos termékeket az általunk értékesített átlag alatt adunk el bizonyos vásárlóknak, akkor elesünk a nyereségtől. Tudnunk kell, hogy egyes ügyfelek miért kapják ugyanazt a terméket különböző területeken vagy különböző időpontokban az átlagosnál alacsonyabb haszonkulcsért.

Ez annak meghatározására szolgál, hogy növelhetjük-e azokat, amelyek alul vannak, és nagy különbséggel rendelkeznek az átlaghoz képest. Ha így teszünk, több profitot tudunk felmutatni, vagy legalábbis azonosítani tudjuk, hol veszíti el a nyereséget.

Nézzük meg, hogyan teheti ezt meg valójában. Először is egy táblázatot kell készítenünk ügyfeleinkkel és árréseinkkel.

A szeletelő segítségével átkattinthatunk, és megnézhetjük, milyen árréseket kapunk a különböző régiókban, ahol értékesítünk.

Mivel ez egy demo adatkészlet, nem lesz tökéletes. De ugyanez a technika használható egy valós adatkészletben is, és a kapott betekintések egy kicsit értelmesebbek.

Az átlag (32,5%) már megtörtént nálunk, az összesítés a táblázat alján található. Valahogy ezt az összeget fel kell emelnünk a táblázatunk minden sorába.

Átlagos haszonkulcsok

Már megvan az Ügyfélnevünk éstáblázatban, így a következő teendő az összes ügyfelünk átlagos haszonkulcsának meghatározása.

Hozzunk létre egy új mértéket, és nevezzük Átlagos árrésnek . A SZÁMÍTÁS függvényt használom a haszonkulcsok kiszámításához, de az ügyfelek szűrése helyett az ALL(Customers) funkciót választom .

Ha behozom ezt a mértéket a vászonba, és százalékra módosítom, akkor a végösszeg most 32,5%, ami megegyezik az átlagos árrésünkkel .

Margin Differential

Most, hogy megvan az átlagos árrés , kiszámolhatjuk a különbséget is . Kik (és hol) azok a vásárlóink, akik az átlagosnál olcsóbban vásárolnak tőlünk termékeket?

Létrehozok egy új mértéket, és felhívom. Ezt követően levonom a haszonkulcsokat az átlagos haszonkulcsból , majd formázom és százalékosra módosítom.

Miután behúztuk ezt a mértéket a táblázatba, elkezdünk eredményeket kapni:

Most már látjuk a különbséget, és látunk néhány ügyfelet, akiknek az átlagnál jobb haszonkulcsa van, ami nagyszerű.

Ha magasabb haszonkulcsot tudunk szerezni az embereknek, akkor miért nem tolunk több embert erre a haszonkulcsra?

El akarjuk különíteni a negatív árréseket, vagy azokat, amelyek jóval az átlagos fedezetünk alatt vannak. A következő lépés az, hogy kivizsgáljuk, miért történik ez, és felpörgetjük ezeket az ügyfeleket.

Vizuális szintű szűrők módosítása

A másik dolog, amit szeretnék tenni, az az, hogy korlátozni szeretném ezt a táblázatot, mivel csak azokat szeretném látni, amelyek az átlagos árfolyam alatt vannak. Megyek a vizuális szintű szűrőimhez , és 0-nál nagyobbra módosítom a beállításokat .

Hiányzó nyereség

Tehát hogyan dolgozzuk ki azt a nyereséget, amelytől elszalasztunk? A nyereség kiszivárgását úgy állapítjuk meg, hogy levonjuk a fedezeti különbözetet az összértékesítésből , mert ha az átlag után növeljük az árrés különbözetet, akkor azt a nyereséget kapjuk, amelyről elszalasztottunk. Ezután ezt a mértéket húzzuk ki a vászonra.

A dolgok látványosabbá tétele érdekében a Hiányzó nyereségek oszlopot adatsávokká alakíthatom .

Egy másik jó dolog, amit tehetünk, hogy összehasonlítjuk a már meglévőt a nyereségünkkel, hogy felmérjük, mennyit hagyunk ki.

Az árrés-különbségek teljes adatkészletén belül a negatívok az átlag alattiak. Most azt is emlékeznünk kell, hogy be van kapcsolva egy vizuális szűrő. Ha nem tennénk, ezek az oszlopok kiegyenlítődnének, mert van pozitív és negatív is.

Érdekes módon ezeknek az ügyfeleknek a haszon alig 10%-át esünk el. Ez egy igen jelentős számú profitkiszivárgás, és ezzel a betekintéssel olyan stratégiákat dolgozhatunk ki, amelyekkel feljebb tolhatjuk ezeket az ügyfeleket.

Következtetés

Ha átlagos árrés alatt adunk el termékeket vagy árukat, nyilvánvalóan van némi haszon, amitől elszalasztunk.

Szeretem, hogy ez csak a valós alkalmazási lehetőségeket mutatja meg a LuckyTemplates használatakor. A LuckyTemplates számos hatékony módon felhasználható, hogy értékes információkat találjon vállalkozása számára.

A LuckyTemplates számos további üzleti elemzéséhez és profitkiszivárgási példához tekintse meg ezt a kurzusmodult a LuckyTemplates Online-on belül. Rengeteg áttekintés és tanulnivaló van innen.

Vigyázz magadra és minden jót,