LuckyTemplates를 사용한 재고 관리 인사이트: 재고와 판매 비교

이 예에서는 재고 관리 데이터를 자세히 살펴보고 멋진 통찰력을 추출 할 것입니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

여기에서 소개하는 일부 LuckyTemplates 개발에 좀 더 다양한 기능을 추가하고 있으며 이는 인벤토리 관리에 대한 매우 독특한 통찰력 입니다.

모든 데이터에는 뉘앙스가 있으므로 다양한 기술을 배우면 분석가가 앞에 놓일 수 있는 다양한 데이터에 대해 훌륭한 위치에 놓일 수 있습니다.

이 인벤토리 관리 예제를 통해 LuckyTemplates를 활용하는 방법에 대해 생각을 넓힐 수 있기를 바랍니다. 고유한 분석 은 현재 재고 수준을 실제 매장에서 실시간으로 보고 있는 판매량과 비교해야 하는 위치에서 나옵니다 .

우리가 해야 할 일은 재고를 관리하는 데 필요한 방법이기 때문에 과거 판매를 현재 재고와 비교하는 것입니다 (잠시 깊이 생각해 본다면).

이를 이해하면 수요를 따라잡거나 비즈니스 내부에서 시작하는 특정 전략적 판촉 또는 판매 이벤트를 촉진할 수 있는 공급이 있는지 확인할 수 있습니다 .

데이터 모델을 구축하는 방법, 올바른 DAX 계산을 구현하는 방법, 이를 이해하기 쉽고 소비자에게 통찰력을 잘 강조하는 시각적 방식으로 보여주는 방법을 보여줍니다.

목차

• 프로세스 검토
• 사용된 공식 살펴보기
• 데이터 모델의 인벤토리 인사이트
• 결론

프로세스 검토

재고 통찰력을 얻기 위한 중요한 요소 중 하나는 판매 정보입니다. 즉, 매출을 계산해야 합니다. 그러나 인벤토리를 최적화하려면 특정 기간의 타임스탬프인 테이블이 필요합니다.

인벤토리 데이터의 경우 매일 다른 인벤토리 정보를 갖게 됩니다. 반면 판매 정보는 과거 정보 이므로 특정 시점의 재고 수준을 최적화하기 위해 과거 판매 정보를 분석해야 합니다. 

조회 테이블을 이 팩트 테이블, Sales Data 및 Inventory Stock Control 에 연결했습니다 . 고객 , 창고 코드 및 제품이 있습니다 . 

유일한 차이점은 Date 입니다 . 타임스탬프이기 때문에 이 재고 관리 테이블을 날짜별로 필터링하고 싶지 않기 때문에 여기에서 비활성 관계를 생성했습니다.

여기서 보고서를 보면 예를 들어 7월 말은 판매 마지막 날임을 알 수 있습니다. 그래서 그날 우리는 타임스탬프를 찍을 수 있는 것을 알고 우리가 만든 모든 판매를 볼 수 있습니다.

그리고 지난 90일 동안 얼마나 많은 판매를 했는지 와 실제로 보유하고 있는 재고량을 비교 하려고 합니다 . 이를 달성하려면 몇 가지 공식이 필요합니다.

사용된 공식 살펴보기

그래서 Total Revenue 로 시작하는 측정값을 만들었습니다 . 

그런 다음 지난 90일을 계산하기 위해 DATESBETWEEN을 사용하여 시작 날짜와 종료 날짜를 지정할 수 있습니다. 그래서 여기서 우리는 데이터 세트의 마지막 날인 2016년 6월 30일에 시작했습니다. 두 날짜를 기준으로 제품당 지난 90일 동안 발생한 수익을 계산합니다.

따라서 MAX 날짜는 항상 데이터 세트의 마지막 날짜인 6월 30일과 같습니다. 반면 MAX 날짜 – 90 은 각 제품에 대한 해당 기간의 총 수익을 계산할 수 있는 90일 창을 제공 합니다 .

테이블을 내려다보면 지난 90일 동안 가장 많이 판매된 제품이 표시됩니다. 그런 다음 이를 현재 주식의 총 가치 와 대조할 수 있습니다 .

이 계산을 위해 테이블의 모든 단일 행을 반복하며 항목당 수량과 비용을 계산할 수 없습니다. 그런 다음 SUMX는 총 값의 합계를 계산합니다. 

이 계산을 통해 각 제품에 대해 보유하고 있는 재고를 확인할 수 있습니다.

그런 다음 모든 제품에 대해 원하는 비율 수준이 있을 수 있으므로 재고 비율 도 실행하여 항상 판매할 제품 재고를 충분히 확보할 수 있습니다. 나는 단순히 지난 90일 동안의 총 수익을 현재 주식의 총 가치로 나누었습니다 .

이것은 어떤 제품이 잘 팔리고 어떤 제품이 잘 팔리지 않는지 분석하고 정렬할 수 있는 2차 수치를 제공합니다. 이 훌륭한 테이블 기능을 사용하면 잘 정렬할 수 있고 가장 낮은 스톡 비율과 가장 높은 스톡 비율을 명확하게 볼 수 있습니다.

데이터 모델의 인벤토리 인사이트

표의 결과에서 재고 수준 외에 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

재고 비율이 낮다는 것은 재고가 많지 않을 수 있으며 향후 주문을 이행하기 위해 설정하려는 비율에 따라 더 많은 재고가 필요함을 의미합니다.

반대로 높은 재고 비율은 분명히 판매가 매우 저조한 제품입니다. 그것들은 많이 팔리지 않습니다. 그래서 아마도 우리는 단지 그것들을 팔기 위해 그것들을 할인해야 할 것입니다.

인벤토리 데이터에서 얻을 수 있는 정말 훌륭한 통찰력입니다.

또 다른 점은 이것이 데이터 모델과 연결되어 있기 때문에 실제로 재고를 보관할 수 있는 여러 창고가 있다는 것입니다. 우리는 그것을 최적화하고 특정 지역과 위치한 창고에서 우리의 판매를 보고 싶을 것입니다.

창고를 클릭하면 현재 해당 창고에 있는 재고를 볼 수 있습니다. 그런 다음 이를 일종의 지역 정보와 일치시킬 수 있습니다. 이 예에서는 아직 그렇게 하지 않았지만 데이터 모델을 활용하고 이러한 추가 필터를 제자리에 배치하는 것이 좋습니다. 

제로 재고 일수 계산 - LuckyTemplates를 통한 재고 관리 통찰력 현재 결과를 LuckyTemplates 재고 관리
에서 이전 최고 실적 월과 비교 - LuckyTemplates 쇼케이스

결론

훌륭한 인벤토리 인사이트의 핵심은 데이터 모델을 정말 잘 이해하는 것입니다.

여기에 두 개의 팩트 테이블이 있고 필터가 올바르게 작동하는 방식으로 조회 테이블을 이 두 팩트 테이블에 연결해야 한다는 것을 이해해야 합니다. 이렇게 하면 계산에 일부 컨텍스트를 추가할 때 적절한 필터가 사용자에게 적합한 결과를 계산합니다. 

LuckyTemplates의 다양한 측면에 대한 이러한 모든 기술을 결합하는 것이 정말 좋은 인사이트를 추출하기 위해 도달해야 하는 곳입니다.

이러한 모든 기술은 별도로 데이터 모델을 DAX 계산 및 고품질 시각화와 결합할 때 만큼은 수행되지 않습니다  .

LuckyTemplates를 분석 도구로 활용하는 것이 진정한 힘입니다.

이러한 유형의 기술을 자신의 데이터 세트에 맞출 수 있는 방법을 찾는 데 최선을 다하십시오.