Papan Pemuka LuckyTemplates Dengan Cerapan Berkualiti Tinggi

Saya akan menunjukkan cara anda boleh membuat papan pemuka dan laporan LuckyTemplates yang menarik yang memberi anda cerapan berkualiti tinggi . Anda boleh menonton video penuh tutorial ini di bahagian bawah blog ini.

Terdapat banyak teknik individu yang boleh anda gunakan dalam mencipta papan pemuka LuckyTemplates yang hebat, tetapi buat masa ini, saya hanya mahu menumpukan pada teknik keseluruhan. Ini adalah teknik yang telah saya gunakan dalam Sidang Kemuncak Pembelajaran LuckyTemplates.

Di sini, anda perlu menggabungkan banyak idea yang berbeza untuk menghasilkan hasil yang benar-benar bernas . Melalui cerapan ini, anda meneruskan beberapa tindakan yang berkualiti dan membuat keputusan yang berkualiti dalam organisasi anda.

Isi kandungan

• Mencipta Papan Pemuka Pada Cerapan Pelanggan
• Penapisan Dalam Papan Pemuka LuckyTemplates
• Papan Pemuka LuckyTemplates Lain yang Boleh Anda Buat
• Kesimpulan

Mencipta Papan Pemuka Pada Cerapan Pelanggan

Untuk contoh ini, saya ingin menumpukan pada cerapan tentang pelanggan anda .

Jelas sekali, pelanggan adalah kunci kepada perniagaan anda. Anda perlu sentiasa mengetahui apa yang berlaku dengan mereka. Apa yang mereka beli? Bilakah mereka membeli ini? Di manakah pelanggan ini ditemui?

Semua itu boleh didapati di papan pemuka sampel saya di sini.

Jadi kami akan memecahkan papan pemuka ini sedikit demi sedikit. Ini akan menunjukkan kepada anda cara anda boleh mencipta dahsboard anda sendiri yang akan memberikan cerapan hebat kepada pelanggan anda juga.

Kunci untuk mencipta papan pemuka berkualiti yang membolehkan anda benar-benar menelusuri data ialah mencipta model yang baik.

Dalam kes papan pemuka di atas, ini ialah model yang menyatukannya.

Ini adalah betapa mudahnya model itu. Sudah tentu, sebenarnya banyak lagi yang berlaku di latar belakang. Terdapat lapisan lain di bawah model utama ini.

Tetapi sejauh model utama berkenaan, anda ingin memastikannya semudah mungkin. Anda tidak perlu menjalinkan hubungan silang merata tempat untuk menghasilkan papan pemuka yang hebat.

Kini, salah satu perkara lain yang telah saya laksanakan dalam papan pemuka ini ialah kedudukan pelanggan. Ini adalah cara terbaik untuk memilih Kumpulan Pelanggan berbeza secara dinamik sambil menapis data dengan lebih lanjut.

Kedudukan itu sebenarnya bukan dalam data sedia ada saya, jadi saya terpaksa menciptanya.

Kini, untuk membuat data seperti ini, anda perlu membina model anda menggunakan lajur terkira .

Ini adalah satu lagi faktor utama dalam mencipta papan pemuka yang baik. Ia tidak mencukupi untuk berpegang pada data mentah anda. Anda perlu menyelam lebih jauh ke dalam data dan mencipta dimensi berbeza yang tidak ada sebelum ini.

Dalam kes ini, saya menggunakan untuk meletakkan kedudukan pelanggan berdasarkan Jualan .

Itu memberi saya lajur yang menunjukkan Kedudukan Jualan Pelanggan .

Kemudian, saya membahagikan pelanggan tersebut berdasarkan kedudukan mereka menggunakan .

Anda akan melihat cara saya menetapkan parameter yang mana kedudukan masuk ke dalam segmen tertentu. Ini membenarkan saya membuat lajur ini untuk Kumpulan Pelanggan.

Ini ialah dimensi baharu yang terdapat di dalam bahagian Pelanggan model saya.

Mari lihat bagaimana kita boleh menggali lebih dalam data kita sekarang setelah kita mempunyai kedudukan tersebut.

Penapisan Dalam Papan Pemuka LuckyTemplates

Katakan saya memilih pelanggan yang berada di kedudukan 11 hingga 40.

Anda akan melihat bahawa ia membolehkan saya menapis lagi pilihan saya tentang pelanggan tertentu yang ingin saya teliti melalui penapis Pilihan Pelanggan betul-betul di bawah kedudukan.

Sekarang jika saya mengklik pada beberapa pelanggan tersebut, saya dapat melihat cara pelanggan khusus tersebut membuat pembelian mereka dalam jangka masa tertentu. Di bawah, sebagai contoh, saya memilih untuk melihat data dari Q3 dan Q4 2017. Ini adalah cara yang bagus untuk melihat cara pelanggan saya berubah dari semasa ke semasa.

Anda juga boleh melihat bahawa perubahan ini dinilai berdasarkan Jumlah Jualan dan Jumlah Keuntungan .

Ingat bahawa semua ini boleh dilakukan melalui model saya. Jadi, jika anda mendalami model anda dengan pilihan ini, anda sebenarnya akan melihat perhubungan yang mengalir melalui bahagian yang berbeza dalam model saya.

Jadi selagi terdapat perhubungan di sana, saya dapat menapis data dalam visualisasi saya .

Berikut ialah satu lagi cara saya melihat tingkah laku pelanggan.

Memandangkan saya dapat melihat pembelian produk yang dibuat oleh pelanggan, saya mendapat gambaran yang sangat baik tentang produk yang terjual dengan baik.

Kali ini, mari lihat pelanggan kami yang berada di kedudukan 1 hingga 10. Sebaik sahaja saya menggunakan penapis itu, saya dapat segera melihat bahawa saya mempunyai 10 pelanggan dalam kumpulan itu.

Dari situ, saya boleh mengklik mana-mana wilayah pada Pecahan Serantau Pelanggan dan mendapatkan lebih banyak cerapan.

Dalam kes ini, saya melihat bahawa untuk Tampa, saya hanya mempunyai seorang pelanggan.

Anda boleh meneruskan penapisan lebih lanjut berdasarkan penapis yang telah kami bincangkan sebelum ini. Jadi, anda boleh berundur dan melihat suku mana pelanggan tunggal itu mula membuat pembelian, contohnya.

Papan Pemuka LuckyTemplates Lain yang Boleh Anda Buat

Itu hanya satu contoh daripada banyak papan pemuka berbeza yang boleh anda buat dalam Power BI.

Anda juga boleh membuat cerapan prestasi yang berkuasa seperti ini.

Untuk akauntan dan profesional kewangan lain, anda juga boleh membuat papan pemuka kewangan.

Berikut ialah satu lagi papan pemuka, tetapi kali ini, ia memfokuskan pada belanjawan.

Anda juga boleh mendapatkan beberapa cerapan pergeseran melalui papan pemuka LuckyTemplates seperti di bawah.

Teknik Visualisasi untuk LuckyTemplates: Menggunakan Latar Belakang Gelap
Visualisasi Peta Bentuk LuckyTemplates Untuk Analisis Spatial
Cara Mengawal Interaksi Visual Anda Dalam LuckyTemplates

Kesimpulan

Anda telah melihat berapa banyak cerapan yang boleh anda peroleh daripada papan pemuka LuckyTemplates selagi anda menggabungkan elemen yang betul. Sekali lagi, yang diperlukan hanyalah model yang ringkas. Dari situ, anda boleh mula menambah lebih banyak dimensi untuk menggali lebih dalam ke dalam data mentah.

Ingat juga bahawa anda tidak boleh hanya bergantung pada data mentah anda. Jika anda ingin mendapatkan pandangan yang lebih baik, anda benar-benar perlu menggunakan lapisan logik dan teknik.

Setelah anda merangkumi elemen penting ini, anda boleh mendapatkan laporan yang lebih menarik dalam organisasi anda.

Semua yang terbaik,