Avaliando a contração da margem do cliente usando o LuckyTemplates

Aqui vamos olhar para a contração da margem do cliente. Vamos tentar descobrir quais margens do cliente estão diminuindo e por que elas estão diminuindo . É por causa de sua frequência de compra? É por causa dos produtos que estão comprando? Ou por algum outro motivo? Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.

Vamos resolver esse problema analítico com o LuckyTemplates usando várias técnicas.

Esse tipo de exemplo é perfeito para ser executado se você quiser melhorar seus próprios recursos analíticos ao usar o LuckyTemplates.

Não apenas seu pensamento analítico, mas também a aplicação prática do uso do LuckyTemplates como ferramenta para resolver esses tipos de desafios.

Por meio do LuckyTemplates e da implementação de várias técnicas, que mostro, você pode realmente elaborar esse insight de maneira bastante eficaz.

Além disso, você pode trabalhar de forma dinâmica. Digamos, por exemplo, que temos clientes em várias regiões diferentes. Bem, podemos querer também selecionar essas regiões e, em seguida, descobrir quais das margens de nossos clientes se contraíram em qualquer região específica durante um determinado período.

Este é um insight analítico de alta qualidade, e essa é a chave. É para isso que queremos usar o LuckyTemplates. Isso é o que eu quero que você implemente em seus próprios modelos.

Índice

• Demonstração dos insights que você pode obter com esta técnica
• Trabalhando as fórmulas
• Criando o painel e fazendo melhorias adicionais
•  Conclusão

Demonstração dos insights que você pode obter com esta técnica

No meu exemplo aqui, estou avaliando o que aconteceu entre este ano e o ano passado , se as margens do cliente contraíram ou expandiram, mas realmente aprofundando as que contraíram.

Nesse painel, podemos clicar em cada estado. Poderíamos configurar isso de várias maneiras diferentes, digamos nossas lojas de varejo, se quisermos detalhar uma loja específica. Neste caso, estamos olhando para os estados onde vendemos nossos produtos.

Estamos apenas focando e olhando para as margens que são menores que zero. Usamos alguma filtragem natural dentro do LuckyTemplates para obter esse insight ou extrair esse insight das informações.

Por exemplo, estamos olhando especificamente para Nova York, vemos todas as vendas que fizemos em Nova York. Se olharmos para todos os clientes aqui, podemos querer saber qual a margem que mais se contraiu e por quê . No grupo de clientes aqui, queremos saber quais produtos eles compraram, quem foi o vendedor, qual loja em particular eles compraram , etc.

Se quisermos saber quanto foi a venda real e os lucros, podemos acessar nosso gráfico de dispersão aqui e selecionar todos esses elementos individualmente.

Nesta tabela, temos cada pedido, cada compra e todos os detalhes dessa compra. Temos o cliente, o vendedor, o município, o nome do estado, o nome da cidade ou o nome da loja, a margem de lucro real da venda, as vendas totais e o lucro total.

Então nós realmente temos informações muito específicas lá. Se você pensar sobre isso, este é um enorme conjunto de dados. E estamos realmente nos aprofundando aqui, descobrindo o que está acontecendo e por quê.

É porque tínhamos esses produtos à venda ou os descontamos? Existem produtos comuns? Existem vendedores que estão apenas cortando o preço toda vez para fazer uma venda?

Trabalhando as fórmulas

Para construir esta análise, utilizamos filtragem natural. Não precisamos escrever fórmulas DAX complexas. A primeira coisa a fazer é criar algumas medidas básicas simples, como Vendas Totais, Lucros, Custos, etc.

Vamos para Nova medida e, em seguida, criamos nossa medida de margens de lucro . Para esta fórmula, simplesmente dividimos os Lucros Totais por nossas Vendas Totais . Em seguida, verificamos se ele está formatado como uma porcentagem.

Agora, como queremos analisar as horas extras e comparar 2017 e 2016 , colocaremos um filtro de nível de página em 2017. Por exemplo, as margens de lucro aqui são para tudo o que vendemos em 2017. Podemos então comparar as margens de lucro de 2017 e 2016 usando algumas funções de Inteligência de Tempo .

Então, vamos novamente para uma nova medida e criamos Margens de Lucro LY (para o ano passado). Usamos CALCULATE Profit Margins e, em seguida, SAMEPERIODLASTYEAR .

Com esse resultado aqui, podemos agora calcular a expansão ou contração da margem do cliente ao longo do tempo entre 2017 e 2016.

Portanto, criamos uma nova medida mais uma vez, Margin Change , que é igual a Lucros Margens (este ano) menos Lucros Margens LY (ano passado).

Criando o painel e fazendo melhorias adicionais

Assim que tivermos todas essas medidas em vigor, podemos começar a fazer nosso painel. Esta análise é perfeita para um gráfico de dispersão porque é onde podemos encontrar agrupamentos de informações .

Para fazer isso, colocamos nossa Alteração de Margem no eixo X e nossas Margens de Lucro em nosso eixo Y. Trazemos nosso nome de cliente para os detalhes para obter esse cluster em nosso gráfico.

Em seguida, configuramos nosso estado, onde podemos filtrar os estados. Então, montamos nossa tabela abaixo. Devido ao modelo de dados que temos aqui, podemos trazer elementos de todas as nossas tabelas Lookup e compará-los com qualquer coisa na tabela Sales ou com qualquer fórmula que tenhamos feito na tabela Sales.

Assim, podemos pegar nosso ID do pedido, pois veremos cada pedido individual e, em seguida, trazer todos os outros elementos, incluindo o nome do produto, o município, o estado, a loja, o cliente que o comprou, vendas totais, Lucros totais e margens adequadas.

Um problema aqui é que a Alteração da Margem é exatamente igual à Margem de Lucro. Por que? Porque na verdade não houve venda no ano anterior e é um insight inútil. Isso mostrará uma grande mudança de margem porque a margem no ano passado foi zero.

O que precisamos fazer é nos livrar deles criando uma medida que resolva qual foi o total de transações no ano passado . Agora já temos Total de Transações (medida) para o ano atual, 2017, e então vamos criar uma fórmula chamada Transação LY (último ano).

Faremos exatamente a mesma técnica que usamos antes. Usamos CALCULATE Total Transactions e SAMEPERIODLASTYEAR . Em seguida, colocamos em nossa coluna Datas .

Também podemos usar esses filtros no lado direito. Podemos selecionar o visual, Margin Change e Profit Margins by Customer Name, pegar a medida Transactions LY e colocá-la nos filtros de nível visual.

Além disso, podemos colocar um filtro adicional, não precisamos escrever fórmulas DAX complexas para todas essas pequenas coisas que podemos querer filtrar.

Ao colocar este filtro aqui apenas para as vendas do ano passado que são maiores que zero, podemos rapidamente nos livrar de todos aqueles números errados que na verdade não significam nada.

Agora, como estamos olhando as margens contratadas, queremos nos livrar de tudo o que está expandido. Para fazer isso, voltamos à seção de filtragem e examinamos os valores menores que 0 . Clicamos em Aplicar filtro e ele muda automaticamente o gráfico rapidamente.

Agora que temos os insights que buscamos, podemos brincar e melhorar os visuais, como fundo, cores, etc.

Analisar alterações de margem ao longo do tempo – Análise com LuckyTemplates e DAX
Responda se as margens estão se expandindo ou contraindo ao longo do tempo com o LuckyTemplates
Calculando margens de lucro percentuais usando DAX no LuckyTemplates

 Conclusão

Neste tutorial, passei por várias técnicas, incluindo como ramificamos por alguma lógica DAX e nos aprofundamos ainda mais em um insight específico, utilizando esses filtros adicionais no lado direito e o filtro de nível visual.

O principal aqui é que essa técnica permite que você encontre ou se aprofunde nessas informações sem ter que escrever fórmulas realmente complexas.

Mergulhe neste conteúdo e tente replicá-lo. Entenda como você pode fazer isso e, em seguida, replique-o em seus próprios conjuntos de dados.

É assim que você vai tirar o máximo proveito deste material e de alguns desses tutoriais que eu ensino.

Saúde!