LuckyTemplates 분석에서 파레토(80/20) 원칙 구현

80/20 법칙 이라고도 알려진 파레토 법칙 에 대해 들어본 적이 있습니까 ? 이 규칙은 무언가의 20%마다 일반적으로 결과의 80%를 받게 된다고 규정합니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

비즈니스 관점에서 보면 20%의 고객이 우리 수익의 80%를 차지하거나 20%의 매장이 매출의 80%를 차지해야 한다는 뜻입니다. 그것이 파레토 원리가 작동하는 방식입니다.

파레토(80/20) 원칙은 시간이 지남에 따라 유명해졌으며 많은 시장, 다양한 환경, 다양한 비즈니스 및 부문에서 참조되었습니다. 사실이기 때문입니다. 실제로 일어나는 일입니다. 대부분의 경우 대부분의 차원에는 매출의 80%를 차지하는 약 20%가 있습니다. 위치, 고객, 제품 등이 될 수 있습니다.

이제 LuckyTemplates에서 이것을 테스트하고 싶었습니다. LuckyTemplates의 내 모델 내에서 작업 중인 현재 데이터에 대한 이 통찰력을 테스트하고 싶었습니다. 항상 정확한 것은 아니기 때문입니다.

목차

• 파레토 원리의 중요한 의미
• LuckyTemplates에서 Pareto(80/20) 원칙 테스트
• 공식을 통해 걸어
• Pareto(80/20) 테스트 기법 재사용
• 결론

파레토 원리의 중요한 의미

이 튜토리얼에서 보여드리는 기술을 사용하여 테스트를 실행하는 것은 정말 좋은 생각입니다. 왜냐하면 이것이 사실이라면 마케팅 관점에서, 재고 관리 관점에서 노력을 집중해야 하는 곳이기 때문입니다.

목록은 이러한 유형의 분석이 비즈니스 관점에서 집중해야 하는 전략적 방향을 알려줄 수 있는 방법에 관한 것입니다.

수식을 사용하여 LuckyTemplates 내에서 패턴을 사용하여 이 원칙을 확인하고 테스트하는 방법을 보여드리겠습니다. 하루가 끝나면 비즈니스에서 최고의 수익을 창출하는 곳에 집중 하고 싶기 때문입니다.

고객의 20%가 수익의 80%를 차지한다는 사실을 발견했다면 해당 고객, 제품 또는 위치 등에서 최대한 많은 통찰력을 추출하는 데 많은 시간을 할애해야 합니다. 항상 그렇지는 않을 수 있습니다. 있을 수 있지만 일반적으로 그렇습니다.

LuckyTemplates에서 Pareto(80/20) 원칙 테스트

매우 간단한 이 샘플 대시보드를 설정하는 방법을 보여 드리겠습니다.

따라서 여기에서 우리 주를 보고 있다면 각 주 내에서 전체 매출 중 상위 20%의 고객이 얼마나 많은지 살펴보고 싶었습니다.

먼저 특정 지역에 얼마나 많은 고객이 있는지 파악합니다. 여기 플로리다라고 하면 792명의 고객에게 판매하는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 바닥을 보면 우리에게 더 작은 시장인 로드아일랜드에서 훨씬 적은 것을 볼 수 있습니다.

상위 20% 고객도 있습니다. 고객의 20%를 구성하는 요소는 무엇입니까? 그래서 제가 한 것은 Total Customers에 0.2를 곱한 것입니다 . 그리고 그것은 우리가 해결하기 위해 공식에 입력할 수 있는 숫자를 제공합니다.

그런 다음 해당 숫자를 일부 순위 논리에 입력하고 각 주 내에서 얼마나 많은 판매가 20%에 기인할 수 있는지 말해야 했습니다 .

또한 각 주를 클릭하여 오른쪽에 있는 이 차트에서 고객과 고객의 총 매출을 볼 수 있도록 설정했습니다 .

게다가, 플로리다에서 우리가 900만 달러의 매출을 올렸고, 20%인 350만 달러에 대한 답이 있다고 합시다. 저는 그것이 우리 매출의 몇 퍼센트인지 알고 싶었습니다.

보시다시피 80/20 규칙이나 원칙은 여기에 적용되지 않습니다. 왜냐하면 이 데이터 세트는 완전히 무작위이기 때문입니다. 대부분의 데이터 세트에는 더 많은 현실성이 있습니다.

공식을 통해 걸어

이제 이 시각화 뒤에 있는 공식을 보여드리겠습니다. 조금 부족하지만 각 요소에 대해 안내해 드리겠습니다.

가장 먼저 할 일은 총 고객 수를 동적으로 계산하는 것입니다. 실제로 이 테이블에 대해 여기에서 계산했지만 다른 측정값을 참조할 필요가 없도록 이 공식 내에서도 계산했습니다.

그래서 저는 변수( VAR ) 를 사용했고 우리가 찾고 있는 CustomerPercent가 20% 라고 말하고 이 경우에는 0.2를 넣었습니다 .

주목할 점은 Sales 테이블 내에서 DistinctCount를 사용했다는 것입니다 . 이 테이블 내에서 DistinctCount를 사용하지 않으면 데이터 모델이 설정된 방식 때문에 각기 다른 상태를 동적으로 필터링하지 않습니다.

따라서 우리는 Sales 테이블에 있는 항목을 참조하여 플로리다와 같은 주에 필터를 배치할 때 실제로 플로리다에서 구매한 고객의 상위 20%를 계산하도록 해야 합니다.

그런 다음 CALCULATE 로 내려갑니다 . 이 함수는 계산 컨텍스트를 변경할 수 있습니다. 따라서 우리는 Total Sales 를 계산하고 있지만 다른 맥락에서 계산하고 있습니다. 우리는 이 상위 20%를 벗어나고 싶고 이것이 공식의 마지막 부분이 원하는 것입니다.

따라서 우리는 플로리다에서 판매한 모든 고객을 필터링하고 있습니다. 그리고 우리는 이 RANKX 로 작업하고 있습니다 . 해당 고객이 총 매출 기준으로 여기 이 공식에서 계산한 상위 20%인 CustomerPercent에 속합니다.

따라서 이것은 플로리다에서 상위 20%로 158개를 계산하고 해당 고객이 상위 158개 매출로 순위가 매겨지면 해당 고객을 유지하고 총 매출을 계산합니다.

그래서 무대 뒤에서 일어나는 일입니다. 여기 목록을 보면 모든 상태에 대해 모두 동적으로 계산됩니다. 그것이 우리가 여기에서 이 숫자들을 얻는 방법입니다.

또한 상위 20% 매출의 %를 얻으려면 상위 20% 고객을 총 매출로 나누면 됩니다 . 이것이 데이터 세트 내에서 파레토 규칙을 테스트하는 방법입니다.

Pareto(80/20) 테스트 기법 재사용

데이터 세트의 모든 차원에 대해 이 작업을 수행하고 동일한 기술을 사용하여 파레토 원리를 테스트할 수 있습니다. 계산하려는 컨텍스트에 따라 이 수식에서 참조하는 열을 변경하기 만 하면 됩니다 .

또한 다른 시각화 에서 이 공식을 사용 하고 데이터 모델의 기능을 사용하여 훨씬 더 많은 통찰력을 찾고 추출할 수 있습니다. 예를 들어 플로리다를 클릭하면 이 차트가 변경되고 상위 20%의 월 실적이 표시됩니다.

이것을 Quarter and Year로 변경하고 상위 20%가 분기별로 어떻게 진행되고 있는지 확인할 수도 있습니다. 전체 숫자의 차이를 볼 수 있습니다.

또한, 우리는 그 숫자를 구성하는 것이 무엇인지 , 이러한 고객의 개별 분석을 볼 수 있습니다. 예를 들어 버지니아를 클릭하면 버지니아 고객의 상위 20%인 125명의 고객이 46%의 매출을 구성합니다.

결론

LuckyTemplates 분석에서 파레토 원칙 또는 80/20 규칙을 구현하는 방법을 소개했습니다.

이것은 단순히 LuckyTemplates를 효과적으로 활용하고 구현함으로써 뛰어난 통찰력과 분석을 도출하는 데 도움이 되는 매우 강력하고 실용적인 기술입니다.

이것이 어떻게 만들어지고 여러 가지 방법으로 이것을 다시 테스트할 수 있는 방법에 대한 좋은 아이디어를 얻었기를 바랍니다. 이 기술의 재사용 가능성을 반복하고 싶습니다. 이 공식을 활용할 수 있으며 참조 열을 약간 조정하면 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

여기서는 이 특정 기술을 활용하는 방법뿐만 아니라 모델에서 DAX 수식을 사용하는 방법에 대해서도 배울 것이 많습니다.

건배!