So speichern und laden Sie eine RDS-Datei in R
Sie erfahren, wie Sie Objekte aus einer .rds-Datei in R speichern und laden. In diesem Blog wird auch behandelt, wie Sie Objekte aus R in LuckyTemplates importieren.
Einzelhandelsmanagement- und Nachfrageprognoseberichte in LuckyTemplates
In diesem LuckyTemplates Showcase konzentrieren wir uns auf Berichte, die Analysen zum Einzelhandelsmanagement liefern , insbesondere zu den Verkäufen und Nachfragen einzelner Geschäfte . Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.
Die in diesen Berichten dargestellten Schlüsselindikatoren oder Kennzahlen sind hervorragende Analysequellen, die dazu beitragen, die Gesamtleistung der Einzelhandelskette eines Unternehmens zu verbessern.
Dieser Showcase ist in vier Berichte unterteilt.
Inhaltsverzeichnis
Store-Zusammenfassung
Der erste Bericht bietet eine Zusammenfassung der Daten zu den Einzelhandelsgeschäften des Unternehmens.
Dies ist ein schnelles Dashboard mit allen wichtigen Kennzahlen, wie z. B. dem durchschnittlichen Umsatz. Wir können die Daten auch zeitlich und pro Region betrachten. Darüber hinaus gibt es Daten über die Leistung unserer Vertriebsmitarbeiter.
Das Tolle an diesem Bericht ist, dass die Verkaufsdaten in Echtzeit aktualisiert werden können.
Store-Leistung
Der nächste Bericht konzentriert sich auf die Verkaufsrenditen pro Filiale.
Wir können die Umsatzrendite pro Tag sehen und Vertriebsmitarbeiter identifizieren, die gute Leistungen erbringen.
Die Diagramme auf der rechten Seite des Berichts zeigen eine Zusammenfassung der wichtigsten Kennzahlen und wie sie sich im Laufe der Zeit ändern.
Ladenverkehr
Der dritte Bericht in dieser Präsentation präsentiert Daten zum Ladenverkehr basierend auf den Transaktionen der verkauften Produkte.
Auf diese Weise können wir die schnelllebigen Produkte für bestimmte Zeiträume pro Filiale auf der Grundlage historischer Analysen vorab planen.
Wir können die Anzahl der pro Tag stattfindenden Transaktionen sehen und wie diese die Daten der Vertriebsmitarbeiter ergänzen, die innerhalb dieser Stunden arbeiten.
Durch Klicken auf eine bestimmte Stunde können wir die aktualisierte Version der Diagramme im Bericht sehen.
Dann können wir die Trends in unserem Filialverkehr erkennen und den Grund für Filialcluster verstehen.
In diesem Beispiel können wir verstehen, dass der Großteil unserer Verkäufe nachmittags oder zur Mittagszeit stattfindet.
Diese Informationen können dann mit der Leistung der in diesem Zeitraum anwesenden Vertriebsmitarbeiter verglichen werden.
Es ist deutlich zu erkennen, dass ein Zusammenhang zwischen dem Filialverkehr und der Anzahl der aktiven Außendienstmitarbeiter besteht. Mit diesen Informationen können wir dann Verbesserungen umsetzen, um den Umsatz des Unternehmens zu steigern.
Tägliche Bedarfsprognose
Der letzte Bericht in dieser Vitrine befasst sich ausführlich mit der täglichen Nachfrage.
In diesem Beispiel gibt es freitags die höchsten Tagesverkäufe der Woche. Wir können diese Daten auch mithilfe der Filialfilter betrachten.
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Abschluss
Die in diesem präsentierten Berichte bieten großartige Einblicke in ein effektives Einzelhandelsmanagement, beispielsweise wie wir unser Unternehmen so positionieren können, dass wir den Personalbestand maximieren und den Umsatz steigern.
Wir können leicht vorhersagen, wann und wo Verkäufe stattfinden und wie wir den größtmöglichen Nutzen aus unseren Filialen ziehen.
Alles Gute,
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