Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Asignación de clientes: actual versus basada en selección


En este blog, compararé la asignación de clientes existente en depósitos o centros con una asignación recién calculada en función de una distancia seleccionada . Este tipo de análisis permite a las empresas comprender en profundidad la rentabilidad de los clientes.

Aquí hay dos conjuntos de datos similares que son la selección de datos del cliente y los datos del cliente actual . Usé estos conjuntos de datos para mostrar tanto la asignación actual del cliente como la asignación recién calculada combinadas en un informe.

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Además de eso, hay una tabla de Ubicaciones de existencias a plazo que podrían ser depósitos o fábricas. Esta tabla se agregó a ambas tablas de clientes ( sección de datos del cliente y datos del cliente actual ) para permitir la visualización simultánea de datos.

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Tabla de contenido

La configuración del informe de escenario y comparación

Imagine que tiene una infraestructura de entrega desde el envío de ubicaciones de existencias, casilleros de paquetes o centros hasta los clientes.

Históricamente, se ha desarrollado una asignación entre las ubicaciones de existencias a plazo existentes. Se han adquirido nuevos negocios y es hora de considerar si la configuración actual todavía está justificada.

Veamos un recorrido por el informe que he generado para este escenario .

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Primero, este mapa muestra la asignación actual de clientes con el depósito.

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Luego, esta tabla muestra la distancia, los ingresos y las demandas.

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Estas tarjetas representan los totales y la distribución porcentual para la ubicación de stock de avance seleccionada.

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En la esquina superior derecha hay una tarjeta de múltiples funciones que no está filtrada. Por lo tanto, muestra los ingresos y las demandas generales en el conjunto de datos como referencia.

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También hay una segmentación para seleccionar una ubicación de stock de avance. Ciertamente, esto podría ser un depósito, una fábrica o lo que sea que desee analizar. 

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Como resultado, el cortador de FSL controla ambos mapas aquí.

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El mapa inferior muestra los resultados activados por la segmentación Seleccionar distancia .

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Estas tarjetas intermedias muestran los ingresos y las demandas en función de la distancia seleccionada. Esto es útil para analizar la diferencia entre la asignación actual del cliente y la asignación recién calculada en función de una selección. 

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Medidas DAX para la comparación de asignaciones de clientes

Este es el cálculo de distancia que usé para este escenario. Tenga en cuenta que las variables en la fórmula dependen de la forma en que se hayan configurado sus datos. Deberá modificarlos de acuerdo con sus propios datos para obtener el resultado adecuado.

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Las medidas de tamaño y color para mostrar diferentes colores son diferentes tanto para la asignación actual como para la asignación basada en la selección.

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Esta es la medida actual del color del punto del mapa para la asignación actual del cliente.

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Por otro lado, este es el Color del punto del mapa en la medida de selección para la asignación de clientes basada en la selección.

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Como puede ver, mis medidas están en tres tablas separadas. Por lo general, los escondo en carpetas una vez que completé mi modelo. Pero a la hora de construir, es mucho más práctico tenerlos a mano.

Asignación de clientes: actual versus basada en selección

Conclusión

De hecho, este informe de muestra proporciona un análisis poderoso, ya que puede hacer selecciones para redistribuir a todos los clientes entre las ubicaciones existentes. Al aprender el cálculo del centro de gravedad y el análisis de gravedad Huff , puede manejar fácilmente varios proyectos de inteligencia de ubicación.

Espero que este blog contribuya a su curva de aprendizaje y genere conciencia sobre la importancia de utilizar los componentes geográficos en sus datos.

Recuerde que no se trata de crear el informe más atractivo, sino de un ejemplo. Por ejemplo, agregar narraciones o gráficos inteligentes puede mejorar el modelo para una presentación de alto nivel. Sin embargo, esto es sólo la etapa de análisis. 

Consulte los enlaces a continuación para obtener más ejemplos y contenido relacionado.

Gracias.

Pablo


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