Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione


In questo blog, confronterò l' allocazione dei clienti esistente nei depositi o negli hub con un'allocazione appena calcolata in base a una distanza selezionata . Questo tipo di analisi consente alle aziende di comprendere a fondo la redditività dei clienti.

Ci sono due set di dati simili qui che sono Customer data selection e Customer data current . Ho utilizzato questi set di dati per visualizzare sia l'attuale allocazione del cliente che l'allocazione appena calcolata combinate in un report.

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

In aggiunta a ciò, c'è una tabella delle ubicazioni di magazzino a termine che potrebbe essere depositi o fabbriche. Questa tabella è stata aggiunta a entrambe le tabelle dei clienti ( sezione Dati cliente e Dati cliente attuali ) per consentire la visualizzazione simultanea dei dati.

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Sommario

La configurazione dello scenario e del rapporto di confronto

Immagina di disporre di un'infrastruttura di consegna per l'inoltro di posizioni di magazzino, armadietti per pacchi o hub ai clienti.

Storicamente, un'allocazione si è sviluppata tra le sedi di azioni a termine esistenti. Sono state acquisite nuove attività ed è tempo di considerare se l'attuale configurazione è ancora giustificata.

Diamo una panoramica del report che ho generato per questo scenario .

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Innanzitutto, questa mappa mostra l'attuale assegnazione dei clienti al deposito.

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Quindi, questa tabella mostra la distanza, le entrate e le richieste.

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Queste schede rappresentano i totali e la distribuzione percentuale per l'ubicazione dell'azione a termine selezionata.

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Nell'angolo in alto a destra c'è una carta multiruolo che non è filtrata. Pertanto, mostra le entrate e le richieste complessive nel set di dati per riferimento.

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

C'è anche un'affettatrice per selezionare una posizione di magazzino a termine. Certamente, questo potrebbe essere un deposito, una fabbrica o qualunque cosa tu voglia analizzare. 

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Di conseguenza, lo slicer dell'FSL controlla entrambe le mappe qui.

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La mappa inferiore mostra i risultati attivati ​​dall'affettatrice Seleziona distanza .

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Queste carte centrali mostrano le entrate e le richieste in base alla distanza selezionata. Questo è utile per analizzare la differenza tra l'attuale allocazione del cliente e l'allocazione appena calcolata in base a una selezione. 

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Misure DAX per il confronto dell'allocazione dei clienti

Questo è il calcolo della distanza che ho usato per questo scenario. Si noti che le variabili nella formula dipendono dal modo in cui sono stati impostati i dati. Dovrai modificarli in linea con i tuoi dati per ottenere il risultato corretto.

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Le misure per dimensione e colore per visualizzare colori variabili sono diverse sia per l'allocazione corrente che per l'allocazione basata sulla selezione.

Assegnazione dei clienti: corrente Vs basata sulla selezione

Questa è la misura corrente del colore del punto della mappa per l'attuale assegnazione del cliente.

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D'altra parte, questo è il Map Point Color nella misura di selezione per l'allocazione del cliente basata sulla selezione.

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Come puoi vedere, le mie misure sono in tre tabelle separate. Di solito li nascondo nelle cartelle una volta completato il mio modello. Ma quando si costruisce, è molto più pratico tenerli a portata di mano.

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Conclusione

In effetti, questo report di esempio fornisce un'analisi potente in quanto è possibile effettuare selezioni per ridistribuire tutti i clienti nelle sedi esistenti. Imparando il calcolo del centro di gravità e l' analisi di Huff Gravity , puoi gestire facilmente vari progetti di location intelligence.

Spero che questo blog contribuisca alla tua curva di apprendimento e aumenti la consapevolezza su quanto sia importante utilizzare i componenti geografici nei tuoi dati.

Ricorda che non si tratta di creare il rapporto più bello, ma piuttosto un esempio. Ad esempio, l'aggiunta di narrazioni o grafici intelligenti può migliorare il modello per la presentazione di alto livello. Tuttavia, questa è solo la fase di analisi. 

Dai un'occhiata ai link sottostanti per ulteriori esempi e contenuti correlati.

Grazie.

Paolo


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