LuckyTemplates による在庫管理の洞察: 在庫と売上の比較

この例では、在庫管理データを詳しく調べて、いくつかの素晴らしい洞察を抽出します。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

ここで紹介するLuckyTemplates開発の一部にもう少し多様性を加えています。これは、インベントリの管理に関する非常にユニークな洞察です。

すべてのデータにはニュアンスがあるため、さまざまなテクニックを学ぶことで、アナリストは目の前に現れる可能性のあるさまざまなデータに対して優れた立場に立つことができます。

この在庫管理の例を通して、LuckyTemplates の活用方法について理解を深めていただければと思います。独自の分析は、現在の在庫レベルと店舗で実際にリアルタイムで見られる売上を比較する必要があるところから生まれています。

私たちがしなければならないのは、過去の売上と現在の在庫を比較することです。それが在庫を管理する方法だからです(少し考えてみればわかりますが)。

これを理解することで、需要に確実に対応したり、企業内で開始する特定の戦略的なプロモーションや販売イベントを促進するための供給を確保したりすることができます。

データ モデルを構築する方法、正しいDAX計算を実装する方法、これを視覚的な方法でわかりやすく示し、消費者に洞察をうまく伝える方法を説明します。

目次

• プロセスを振り返る
• 使用される公式を確認する
• データモデルからのインベントリ洞察
• 結論

プロセスを振り返る

在庫に関する洞察を得るために重要な要素の 1 つは販売情報です。言い換えれば、売上を計算する必要があります。ただし、在庫を最適化するには、特定の期間のタイムスタンプであるテーブルが必要です。

在庫データについては、毎日異なる在庫情報が取得されます。一方、販売情報は過去のものであるため、過去の販売情報を分析して、特定の時点での在庫レベルが最適化されていることを確認したいと考えています。 

ルックアップ テーブルをこれらのファクト テーブル、 Sales Data、およびInventory Stock Controlに接続しました。私たちには顧客、倉庫コード、そして製品があります。 

唯一の違いはDateです。これはタイムスタンプであるため、この在庫在庫管理テーブルを日付でフィルターしたくないため、ここでは非アクティブな関係を作成しました。

ここのレポートを見ると、例のように 7 月末が販売最終日であることがわかります。そのため、その日、私たちはタイムスタンプを押すことができることを知っており、私たちが行ったすべての売上を確認することができます。

そして、過去 90 日間の売上高 と実際に手元にある在庫量を比較したいと考えています。これを達成するには、いくつかの公式が必要です。

使用される公式を確認する

そこで、 Total Revenueから始めるメジャーを作成しました。 

次に、過去 90 日間を計算するために、開始日と終了日を指定できるDATESBETWEENを使用しました。ここでは、データセットの最終日である 2016 年 6 月 30 日から開始しました。2 つの日付に基づいて、製品ごとに過去 90 日間に得られた収益を計算します。

したがって、MAX 日付は常にデータセットの最後の日付 (6 月 30 日) と等しくなります。一方、MAX Date – 90 では、各製品のその期間の総収益を計算するための 90 日のウィンドウが与えられます。

テーブルを見下ろすと、過去 90 日間に最も多く販売された製品が表示されます。次に、それをTotal Value of Current Stockと対比できます。

この計算では、テーブル内のすべての行を反復処理するため、品目ごとの数量とコストを計算することはできません。次に、SUMX は 合計値の合計を計算します。 

この計算により、各製品の保留在庫がどれだけあるかがわかります。

次に、販売するのに十分な製品の在庫を常に確保できるように、すべての製品に対して望ましい比率レベルがある可能性があるため、在庫率も実行しました。過去 90 日間の総収益を 現在の在庫総額で割っただけです。

これにより、どの製品が売れているか、どの製品が売れていないかを分析および分類できる二次的な数値が得られます。この優れたテーブル機能を使用すると、テーブルを適切に並べ替えることができ、株式比率の最低値と最高値を明確に確認できます。

データモデルからのインベントリ洞察

表の結果から、在庫レベル以外にも重要な洞察を得ることができます。

在庫比率が低いということは、おそらく在庫があまり多くないことを意味し、将来の注文に対応するために設定する比率に応じて、より多くの在庫を得る必要があることを意味します。

逆に言えば、在庫比率が高いということは、明らかに売れ行きが悪い製品であるということです。あまり売れていないので、ただ座ってビジネスの足を引っ張るのではなく、売ってもらうためだけに値引きするべきなのかもしれません。

これらは、インベントリ データから得られる非常に優れた洞察です。

もう 1 つは、これがデータ モデルにリンクされているため、実際に在庫を保管できる倉庫が多数あることです。これを最適化し、特定の地域とその場所にある倉庫での売上を確認したい場合があります。

「倉庫」をクリックすると、その特定の倉庫に現在ある在庫が表示されます。その後、それをある種の地域情報と照合することができます。この例ではまだそれを行っていませんが、これがデータ モデルを活用し、これらの追加のフィルターを配置することの威力です。 

在庫ゼロの日を計算する – LuckyTemplates を使用した在庫管理の洞察LuckyTemplates在庫管理
で現在の結果を過去の最高パフォーマンス月と比較する– LuckyTemplates ショーケース

結論

優れた在庫洞察を得るための鍵は、データ モデルをよく理解することです。

ここには 2 つのファクト テーブルがあり、フィルターが正しく機能するようにルックアップ テーブルをこれら 2 つのファクト テーブルにリンクする必要があることを理解する必要があります。こうすることで、計算にコンテキストを追加するときに、適切なフィルターによって意味のある計算結果が得られます。 

本当に優れた洞察を引き出すには、LuckyTemplates のさまざまな側面に関してこれらのテクニックをすべて組み合わせることが重要です。

これらすべての手法を単独で使用しても、データ モデルと DAX 計算および非常に高品質な視覚化を組み合わせた場合ほど効果はありません 。

ここで、分析ツールとして LuckyTemplates を活用することが真価を発揮します。

このような種類の手法を独自のデータセットにどのように組み込むことができるかを検討していただければ幸いです。