LuckyTemplates를 사용하여 고객 마진 축소 평가

여기서는 고객 마진 축소에 대해 살펴보겠습니다. 우리는 어떤 고객 마진이 줄어들고 있고 왜 줄어들고 있는지 알아내려고 노력할 것입니다 . 구매 빈도 때문일까요? 그들이 사는 제품 때문입니까? 아니면 다른 이유 때문에? 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

다양한 기술을 사용하여 LuckyTemplates로 이 분석 문제를 해결할 것입니다 .

이러한 종류의 예제는 LuckyTemplates를 사용할 때 자신의 분석 기능을 향상시키려는 경우 실행하기에 완벽합니다.

분석적 사고뿐만 아니라 이러한 유형의 문제를 해결하기 위한 도구로 LuckyTemplates를 사용하는 실용적인 응용 프로그램입니다.

LuckyTemplates를 통해 그리고 제가 보여드리는 여러 기술을 구현하면 실제로 이 통찰력을 매우 효과적으로 얻을 수 있습니다.

뿐만 아니라 동적 방식으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어 다양한 지역에 고객이 있다고 가정해 보겠습니다. 글쎄, 우리는 또한 해당 지역을 선택하고 특정 기간 동안 특정 지역에서 고객 마진이 감소한 고객을 발견하기를 원할 수 있습니다.

이것은 정말 고품질의 분석 통찰력이며 이것이 핵심입니다. 이것이 우리가 LuckyTemplates를 사용하려는 이유입니다. 이것이 바로 여러분이 자신의 모델에서 구현하기를 바라는 것입니다.

목차

• 이 기술에서 얻을 수 있는 통찰력의 데모
• 공식 운동
• 대시보드 생성 및 추가 개선
•  결론

이 기술에서 얻을 수 있는 통찰력의 데모

여기 제 예에서 저는 올해와 작년 사이에 고객 마진이 축소되었는지 확장되었는지 여부를 평가하고 있지만 실제로는 축소된 마진을 파고들고 있습니다.

이 대시보드 내에서 각 상태를 클릭할 수 있습니다. 우리는 특정 매장을 파고들고 싶다면 소매점과 같이 다양한 방법으로 이것을 설정할 수 있습니다. 이 경우 제품을 판매하는 주를 살펴보고 있습니다.

우리는 0보다 작은 여백에만 집중하고 보고 있습니다. LuckyTemplates 내에서 일부 자연 필터링을 사용하여 이 통찰력을 얻거나 정보에서 이 통찰력을 추출합니다.

예를 들어, 우리는 구체적으로 뉴욕을 보고 있으며 뉴욕에서 우리가 한 모든 판매를 봅니다. 여기 있는 모든 고객을 살펴보면 마진이 가장 많이 감소한 고객과 그 이유를 알고 싶을 것입니다 . 여기 고객 클러스터에서 우리 는 그들이 어떤 제품을 구매했는지, 영업 사원은 누구인지, 어떤 특정 매장을 구매했는지 등을 알고 싶습니다.

실제 판매 및 수익이 얼마인지 알고 싶다면 실제로 여기에서 분산형 차트 로 이동하여 이러한 모든 요소를 ​​개별적으로 선택할 수 있습니다.

이 테이블 아래에는 모든 단일 주문, 각 구매 및 해당 구매에 대한 모든 세부 정보가 있습니다. 우리는 고객, 영업 사원, 카운티, 주 이름, 도시 이름 또는 상점 이름, 판매의 실제 이익 마진, ​​총 판매 및 총 이익을 가지고 있습니다.

그래서 우리는 거기에 매우 구체적인 정보를 가지고 있습니다. 생각해 보면 이것은 방대한 데이터 세트입니다. 그리고 우리는 여기에서 세부 사항을 파고들어 무슨 일이 왜 일어나고 있는지 알아내고 있습니다.

이 제품들이 세일 중이었기 때문인가요 아니면 할인을 했기 때문인가요? 공통 상품이 있나요? 세일할 때마다 그냥 가격을 인하하는 세일즈맨들이 있나요?

공식 운동

이 분석을 구축하기 위해 자연 필터링을 활용합니다. 복잡한 DAX 수식을 작성할 필요가 없습니다. 가장 먼저 할 일은 총 매출, 이익, 비용 등과 같은 몇 가지 간단한 핵심 측정값을 만드는 것입니다.

New Measure로 이동한 다음 Profit Margins 측정을 만듭니다. 이 공식의 경우 총 이익을 총 매출로 나누면 됩니다 . 그런 다음 백분율 형식인지 확인합니다.

이제 초과 근무를 분석하고 2017년 과 2016년 을 비교하려고 하므로 2017 년에 페이지 수준 필터를 적용하겠습니다. 일부 시간 인텔리전스 기능을 사용합니다 .

그래서 우리는 다시 새로운 조치를 취하고 이익 마진 LY를 생성합니다 (작년의 경우). CALCULATE Profit Margins를 사용한 다음 SAMEPERIODLASTYEAR를 사용합니다 .

여기에서 그 결과를 통해 이제 2017년과 2016년 사이에 시간 경과에 따른 고객 마진 확장 또는 축소를 해결할 수 있습니다.

따라서 우리는 이익 마진 (올해) 에서 이익 마진 LY (작년) 를 뺀 값인 마진 변경이라는 새 측정값을 다시 만듭니다 .

대시보드 생성 및 추가 개선

이러한 모든 측정이 완료되면 대시보드 만들기를 시작할 수 있습니다. 이 분석은 정보 클러스터를 찾을 수 있는 분산형 차트에 적합합니다 .

이를 위해 마진 변경을 X축에 놓고 이익 마진을 Y축에 둡니다. 차트에서 해당 클러스터를 가져오기 위해 고객 이름을 세부 정보로 가져옵니다.

다음으로 상태를 필터링할 수 있는 상태를 설정합니다. 그런 다음 아래에 테이블을 설정했습니다. 여기에 있는 데이터 모델로 인해 모든 조회 테이블에서 요소를 가져와서 Sales 테이블의 모든 요소 또는 Sales 테이블에서 수행한 수식과 비교할 수 있습니다 .

따라서 모든 개별 주문을 살펴본 다음 제품 이름, 카운티, 주, 매장, 구매한 고객, 총 매출, 총 이익 및 적절한 마진.

여기서 한 가지 문제는 마진 변경이 이익 마진과 정확히 동일하다는 것입니다. 왜? 전년도에는 실제로 판매가 없었기 때문에 쓸모없는 통찰력입니다. 작년에 마진이 0이었기 때문에 엄청난 마진 변화를 보일 것입니다.

우리가 해야 할 일은 작년의 총 거래액을 계산하는 측정값을 만들어 그것들을 제거하는 것 입니다 . 이제 현재 연도인 2017년에 대한 총 트랜잭션 (측정값)이 이미 있으므로 트랜잭션 LY (작년) 라는 수식을 만듭니다 .

방금 전에 사용했던 것과 정확히 같은 기술을 사용할 것입니다. CALCULATE Total Transactions 및 SAMEPERIODLASTYEAR를 사용합니다 . 그런 다음 날짜 열에 넣습니다 .

이 필터를 오른쪽에서도 사용할 수 있습니다. 시각적 개체, 고객 이름별 마진 변경 및 이익 마진을 선택한 다음 트랜잭션 LY 측정값을 가져와서 시각적 수준 필터에 넣을 수 있습니다.

또한 추가 필터를 넣을 수 있으므로 필터링하려는 모든 작은 항목에 대해 복잡한 DAX 수식을 작성할 필요가 없습니다.

작년에 0보다 큰 판매량에 대해서만 이 필터를 여기에 넣으면 실제로 아무 의미도 없는 잘못된 숫자를 모두 빠르게 제거할 수 있습니다.

이제 우리는 축소된 마진을 보고 있으므로 확장된 모든 것을 없애고 싶습니다. 이를 위해 필터링 섹션으로 돌아가서 0보다 작은 값을 살펴봅니다 . 필터 적용을 클릭하면 차트가 자동으로 빠르게 변경됩니다.

이제 원하는 통찰력을 얻었으므로 배경, 색상 등과 같은 시각적 요소를 재생하고 개선할 수 있습니다.

시간 경과에 따른 마진 변화 분석 – LuckyTemplates 및 DAX를 사용한 분석
LuckyTemplates를 통해 시간이 지남에 따라 마진이 확장 또는 축소되는지 답변
LuckyTemplates에서 DAX를 사용하여 백분율 이익 마진 계산

 결론

이 자습서에서는 일부 DAX 논리를 통해 분기하고 오른쪽에 있는 이러한 추가 필터와 시각적 수준 필터를 활용하여 특정 통찰력을 더 깊이 파고드는 방법을 포함하여 여러 기술을 살펴보았습니다.

여기서 핵심은 이 기술을 사용하면 정말 복잡한 수식을 작성하지 않고도 이러한 정보를 찾거나 드릴 수 있다는 것입니다.

이 콘텐츠에 뛰어들어 복제해 보십시오. 어떻게 할 수 있는지 이해하고 자신의 데이터 세트에 복제하십시오.

이것이 바로 이 자료와 제가 진행하는 일부 자습서를 최대한 활용하는 방법입니다.

건배!