Aquí vamos a ver la contracción del margen del cliente. Vamos a tratar de averiguar qué márgenes de clientes se están contrayendo y por qué se están contrayendo . ¿Es por su frecuencia de compra? ¿Es por los productos que están comprando? ¿O por alguna otra razón? Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Vamos a resolver este problema analítico con LuckyTemplates utilizando varias técnicas.
Este tipo de ejemplo es perfecto para ejecutar si desea mejorar sus propias capacidades analíticas al usar LuckyTemplates.
No solo su pensamiento analítico, sino también la aplicación práctica del uso de LuckyTemplates como herramienta para resolver este tipo de desafíos.
A través de LuckyTemplates y mediante la implementación de una serie de técnicas, que muestro, en realidad puede resolver esta idea de manera bastante efectiva.
No solo eso, puedes resolverlo de una manera dinámica. Digamos, por ejemplo, que tenemos clientes en una variedad de regiones diferentes. Bueno, es posible que también deseemos seleccionar a través de esas regiones y luego descubrir cuáles de los márgenes de nuestros clientes se han contraído en una región en particular durante un período determinado.
Esta es una visión analítica de muy alta calidad, y esa es la clave. Para eso queremos usar LuckyTemplates. Eso es lo que quiero que implementes en tus propios modelos.
Tabla de contenido
Demostración de los conocimientos que puede obtener de esta técnica
En mi ejemplo aquí, estoy evaluando lo que sucedió entre este año y el año pasado , ya sea que los márgenes de los clientes se contrajeran o se expandieran, pero realmente profundizo en los que se han contraído.
Dentro de este tablero, podemos hacer clic en cada estado. Podríamos configurar esto de muchas maneras diferentes, digamos nuestras tiendas minoristas si queremos profundizar en una tienda específica. En este caso, estamos mirando los estados donde vendemos nuestros productos.
Solo nos estamos enfocando y observando los márgenes que son menores que cero. Utilizamos algún filtrado natural dentro de LuckyTemplates para lograr esta perspectiva o extraer esta perspectiva de la información.
Por ejemplo, estamos mirando específicamente a Nueva York, vemos todas las ventas que hemos hecho en Nueva York. Si observamos a todos los clientes aquí, es posible que queramos saber qué margen se ha contraído más y por qué . En el grupo de clientes aquí, queremos saber qué productos compraron, quién era un vendedor, qué tienda en particular compraron , etc.
Si queremos saber cuánto fue la venta y las ganancias reales, podemos ingresar a nuestro gráfico de dispersión aquí y seleccionar todos estos elementos individualmente.
Abajo, en esta tabla, tenemos cada pedido, cada compra y todos los detalles de esa compra. Tenemos el cliente, el vendedor, el condado, el nombre del estado, el nombre de la ciudad o el nombre de la tienda, el margen de beneficio real de la venta, las ventas totales y el beneficio total.
Así que realmente tenemos información muy específica allí. Si lo piensas, este es un conjunto de datos masivo. Y realmente estamos profundizando en los detalles aquí, descubriendo qué está pasando y por qué.
¿Es porque teníamos estos productos en oferta o los rebajamos? ¿Hay productos comunes? ¿Hay vendedores que simplemente reducen el precio cada vez que hacen una venta?
Calculando las fórmulas
Para construir este análisis, utilizamos filtrado natural. No necesitamos escribir fórmulas DAX complejas. Lo primero que debe hacer es crear algunas medidas básicas simples, como Ventas totales, Beneficios, Costos, etc.
Vamos a Nueva medida, luego creamos nuestra medida Márgenes de beneficio . Para esta fórmula, simplemente dividimos las ganancias totales por nuestras ventas totales . Luego, nos aseguramos de que esté formateado como un porcentaje.
Ahora, dado que queremos analizar las horas extra y comparar 2017 y 2016 , pondremos un filtro de nivel de página en 2017. Entonces, por ejemplo, los márgenes de beneficio aquí son para todo lo que hemos vendido en 2017. Luego podemos comparar los márgenes de beneficio de 2017 y 2016 usando algunas funciones de inteligencia de tiempo .
Así que tomamos una nueva medida nuevamente y creamos Profit Margins LY (para el año pasado). Usamos CALCULATE Profit Margins , y luego SAMEPERIODLASTYEAR .
Con ese resultado aquí, ahora podemos calcular la expansión o contracción del margen del cliente a lo largo del tiempo entre 2017 y 2016.
Así que creamos una nueva medida una vez más, el Cambio de Margen , que es igual a los Márgenes de Beneficios (este año) menos los Márgenes de Beneficios LY (el año pasado).
Creación del panel y realización de mejoras adicionales
Una vez que tengamos todas estas medidas en su lugar, podemos comenzar a hacer nuestro panel de control. Este análisis es perfecto para un gráfico de dispersión porque aquí es donde podemos encontrar grupos de información .
Para hacer esto, colocamos nuestro Cambio de Margen en el eje X y nuestros Márgenes de Beneficio en nuestro eje Y. Ingresamos nuestro nombre de cliente en los detalles para obtener ese grupo en nuestro gráfico.
A continuación, configuramos nuestro Estado, donde podemos filtrar los estados. Luego, montamos nuestra mesa abajo. Debido al modelo de datos que tenemos aquí, podemos traer elementos de todas nuestras tablas de búsqueda y compararlos con cualquier cosa en la tabla Ventas o con cualquier fórmula que hayamos hecho sobre la tabla Ventas.
Entonces, podemos obtener nuestra ID de pedido, ya que veremos cada pedido individual y luego traeremos todos los demás elementos, incluido nuestro Nombre del producto, el Condado, el Estado, la Tienda, el Cliente que lo compró, Ventas totales, Utilidades totales y márgenes adecuados.
Un problema aquí es que el Cambio de Margen es exactamente el mismo que el Margen de Beneficio. ¿Por qué? Porque en realidad no hubo venta el año anterior, y es una idea inútil. Mostrará un cambio de margen masivo porque el margen el año pasado fue cero.
Lo que tenemos que hacer es deshacernos de ellos mediante la creación de una medida que determine cuál fue el total de transacciones el año pasado . Ahora ya tenemos Transacciones totales (medida) para el año actual, 2017, por lo que crearemos una fórmula llamada Transacción LY (año pasado).
Haremos exactamente la misma técnica que usamos justo antes. Usamos CALCULATE Total Transactions y SAMEPERIODLASTYEAR . Luego, ponemos en nuestra columna Fechas .
También podemos usar estos filtros en el lado derecho. Podemos seleccionar la visualización, Cambio de margen y Márgenes de beneficio por nombre de cliente, luego tomar la medida Transacciones LY y colocarla en los filtros de nivel visual.
Además, podemos poner un filtro adicional, no tenemos que escribir fórmulas DAX complejas para todas estas pequeñas cosas que podríamos querer filtrar.
Al poner este filtro aquí solo para aquellas ventas del año pasado que son mayores que cero, podemos deshacernos rápidamente de todos esos números erróneos que en realidad no significan nada.
Ahora que estamos viendo los márgenes contraídos, queremos deshacernos de cualquier cosa que esté expandida. Para ello, volvemos al apartado de filtrado y nos fijamos en los valores que son inferiores a 0 . Hacemos clic en Aplicar filtro y cambia automáticamente el gráfico rápidamente.
Ahora que tenemos las ideas que buscamos, podemos jugar y mejorar las imágenes, como el fondo, los colores, etc.
Analice los cambios en los márgenes a lo largo del tiempo: análisis con LuckyTemplates y DAX
Responda si los márgenes se están expandiendo o contrayendo a lo largo del tiempo con LuckyTemplates
Cálculo de los márgenes de ganancia porcentuales usando DAX en LuckyTemplates
Conclusión
En este tutorial, pasé por una serie de técnicas, incluida la forma en que nos ramificamos a través de alguna lógica DAX y profundizamos aún más en una perspectiva particular utilizando estos filtros adicionales en el lado derecho y el filtro de nivel visual.
La clave aquí es que esta técnica le permite encontrar o profundizar en esta información sin tener que escribir fórmulas realmente complejas.
Sumérgete en este contenido e intenta replicarlo. Comprenda cómo puede hacerlo y luego replíquelo en sus propios conjuntos de datos.
Así es como sacará el máximo provecho de este material y de algunos de estos tutoriales que repaso.
¡Salud!
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