Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
この LuckyTemplates ショーケースでは、小売管理、特に個々の店舗の売上と需要に関する分析を提供するレポートに焦点を当てます。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。
これらのレポートに示されている主要な指標や指標は、企業の小売チェーンの全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立つ分析の優れた情報源です。
このショーケースは 4 つのレポートに分かれています。
目次
ストア概要
最初のレポートでは、同社の小売店に関するデータの概要が提供されます。
これは、平均売上などの主要な指標をすべて含む簡単なダッシュボードです。また、時間経過や地域ごとのデータを確認することもできます。さらに、営業担当者のパフォーマンスに関するデータもあります。
このレポートの優れた点は、販売データがリアルタイムで更新できることです。
店舗実績
次のレポートでは、店舗ごとの売上高に焦点を当てます。
1 日あたりの売上高を確認し、業績が良い営業担当者を特定できます。
レポートの右側に表示されるグラフには、主要な指標の概要と、それらが時間の経過とともにどのように変化するかが示されています。
店舗のトラフィック
このショーケースの 3 番目のレポートは、販売されている製品の取引に基づいた店舗のトラフィックに関するデータを示します。
これにより、履歴分析に基づいて、店舗ごとに特定の期間に急速に動く商品を計画することができます。
1 日に発生する取引数と、これがその時間内に勤務する営業担当者のデータをどのように補完するかを確認できます。
特定の時間をクリックすると、レポート内のグラフの更新バージョンを確認できます。
その後、店舗のトラフィックの傾向を確認し、店舗クラスターの背後にある理由を理解することができます。
この例では、売上の大部分が午後または昼食時に発生していることがわかります。
この情報は、その期間中の営業担当者のパフォーマンスと比較できます。
店舗のトラフィックとアクティブな営業担当者の数の間に相関関係があることがはっきりとわかります。この情報を使用して、会社の売上を向上させるための改善を実施できます。
日次需要予測
このショーケースの最後のレポートでは、日々の需要を詳しく掘り下げています。
この例では、金曜日がその週の日次売上高が最も高くなります。店舗ごとのフィルターを使用してこのデータを確認することもできます。
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結論
で紹介されるレポートは、スタッフを最大限に活用して売上を増加させるためにビジネスをどのように配置できるかなど、効果的な小売管理に関する優れた洞察を提供します。
セールがいつ、どこで行われるか、店舗から最大限の価値を引き出す方法を簡単に予測できます。
ではごきげんよう、
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