Kundtilldelning: Aktuell kontra urvalsbaserad

I den här bloggen kommer jag att jämföra den befintliga kundtilldelningen i depåer eller nav med en nyberäknad tilldelning baserad på ett valt avstånd . Denna typ av analys gör det möjligt för företag att på djupet förstå kundernas lönsamhet.

Det finns två liknande datauppsättningar här som är val av kunddata och aktuell kunddata . Jag använde dessa datauppsättningar för att visa både den aktuella kundtilldelningen och den nyligen beräknade allokeringen kombinerade i en rapport.

Utöver det finns det en tabell över Forward Stock Locations som kan vara depåer eller fabriker. Denna tabell bifogades till båda kundtabellerna ( Kunddatasektion och Kunddata aktuell ) för att möjliggöra samtidig visning av data.

Innehållsförteckning

• Inställning av scenario och jämförelserapport
• DAX-mått för jämförelse av kundtilldelning
• Slutsats

Inställning av scenario och jämförelserapport

Föreställ dig att du har en leveransinfrastruktur från vidarebefordran av lagerplatser, paketskåp eller nav till kunder.

Historiskt har en allokering utvecklats över de befintliga terminsbestånden. Nya affärer har förvärvats och det är dags att överväga om det nuvarande upplägget fortfarande är motiverat.

Låt oss ta en genomgång av rapporten som jag har skapat för detta.

Först visar denna karta den aktuella kundtilldelningen med depån.

Sedan visar den här tabellen avstånd, intäkter och krav.

Dessa kort representerar summorna och den procentuella fördelningen för den valda terminsbeståndet.

I det övre högra hörnet finns ett flerrollskort som inte är filtrerat. Därför visar den de totala intäkterna och kraven i datasetet som referens.

Det finns också en slicer för att välja en framåtriktad lagerplats. Visst kan detta vara en depå, en fabrik eller vad du nu vill analysera. 

Som ett resultat styr FSL:s slicer båda kartorna här.

Den nedre kartan visar resultaten som utlösts av skäraren Välj avstånd .

Dessa mellankort visar intäkter och krav baserat på det valda avståndet. Detta är användbart för att analysera skillnaden mellan den aktuella kundtilldelningen och den nyligen beräknade allokeringen baserat på ett urval. 

DAX-mått för jämförelse av kundtilldelning

Det här ärsom jag använde för detta scenario. Observera att variablerna i formeln beror på hur din data har ställts in. Du måste justera dessa i linje med dina egna data för att få rätt resultat.

Måtten för storlek och färg för att visa olika färger är olika för både den aktuella allokeringen och den urvalsbaserade allokeringen.

Detta är kartpunktens färg aktuellt mått för den aktuella kundtilldelningen.

Å andra sidan är detta kartpunktsfärgen i urvalsmått för den urvalsbaserade kundtilldelningen.

Som ni ser, minfinns i tre separata tabeller. Jag brukar gömma dessa i mappar när jag har färdigställt min modell. Men när man bygger är det mycket mer praktiskt att ha dem till hands.

Slutsats

Den här exempelrapporten ger faktiskt en kraftfull analys eftersom du kan göra val för att omfördela alla kunder över de befintliga platserna. Genom att lära dig tyngdpunktsberäkningen och Huff Gravity- analysen kan du enkelt hantera olika platsintelligensprojekt.

Jag hoppas att den här bloggen bidrar till din inlärningskurva och ökar medvetenheten om hur viktigt det är att använda de geografiska komponenterna i din data.

Kom ihåg att det här inte handlar om att bygga den snyggaste rapporten utan snarare ett exempel. Att lägga till smarta berättelser eller diagram kan till exempel förbättra modellen för presentation på hög nivå. Detta är dock bara analysstadiet. 

Kolla in länkarna nedan för fler exempel och relaterat innehåll.

Tack.

Paul