LuckyTemplates Analytics: Executar análise de cenário no tamanho médio do pedido

Neste tutorial, mergulhamos no poder da análise do LuckyTemplates . Vou passar por algo bastante prático para um varejista que vende produtos com alta frequência. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.

Quando você é uma empresa que vende muitos produtos – digamos, um varejista on-line – se puder analisar quanto se beneficiaria com o aumento do tamanho médio do pedido , você terá uma análise que pode ser transformada de maneira muito eficaz em um plano de ataque que fará uma grande diferença nos seus resultados.

A partir dessa percepção, você pode executar promoções ou eventos de marketing focados nos clientes em que acredita obter o maior retorno.

Com este exemplo, abordo algumas técnicas DAX diferentes. Há muito o que tirar disso, especialmente do ponto de vista técnico. Você pode aprender como executar funções de iteração em suas tabelas de dados subjacentes para descobrir esse insight específico , mas também ver o potencial para muitos outros insights como esse.

Índice

• Executando Análise de Cenário no Tamanho do Pedido
• Usando funções de iteração
•  Pontos chave
• Conclusão

Executando Análise de Cenário no Tamanho do Pedido

Aqui, utilizei o recurso de parâmetro WHAT IF para criar uma análise de cenário dinâmico sobre o tamanho do pedido. Essa é uma maneira incrível de usar a análise do LuckyTemplates.

Nesse caso, queremos ver o que acontecerá com nossas vendas ao longo do tempo se aumentarmos o tamanho médio do pedido . Temos aqui a opção de escolher quanto queremos aumentar. Podemos ter $ 80 ou $ 230, até $ 250 como nosso máximo. Também podemos dar uma olhada em como isso afeta ao longo do tempo.

A partir disso, podemos planejar bem se queremos fazer uma promoção ou fazer alguma publicidade. Podemos fazer uma análise sobre o impacto do tamanho do nosso pedido em nossas vendas, digamos, podemos aumentar o tamanho médio do pedido com base em algumas vendas adicionais ou vendas cruzadas com nossa equipe de vendas treinada para recomendar esses produtos.

O principal é ter um bom entendimento das funções de iteração porque é essencialmente o que você precisa usar para incorporar esse valor médio do tamanho do pedido.

Usando funções de iteração s

As funções de iteração geralmente têm um X no final. Existem alguns outros que não têm, mas principalmente os que você realmente precisa entender desde o início são SUMX, AVERAGEX e muitos mais. Essas funções percorrem cada linha de uma tabela.

Neste caso, especificamos a tabela Sales . O que estamos fazendo aqui é que, para cada linha da tabela Vendas, verificamos a quantidade que vendemos e a multiplicamos pelo preço do produto.

Em outras palavras, estamos calculando uma venda para cada transação para cada linha de nossos dados. Agora, se quisermos colocar alguns cenários se pudermos aumentar nossos pedidos médios, precisamos incorporar de alguma forma uma variável a essa linha por linha de cálculo .

Portanto, precisamos multiplicar a quantidade pelo preço atual e pelo nosso aumento no tamanho do pedido. Nesse caso, precisamos pegar essa variável que foi criada a partir do novo parâmetro e alimentá-la na função de iteração aqui.

É assim que chegamos ao nosso cálculo de vendas com aumento de pedido .

Então, por exemplo, aumentamos nosso pedido médio em $ 250 fazendo algumas vendas adicionais ou cruzadas, então esse é o impacto cumulativo.

Em seguida, pegamos esse novo cálculo e o colocamos em nosso padrão Cumulative Totals , no qual utilizamos DATESBETWEEN .

Comparamos cumulativamente com nossas vendas sem aumento de pedidos e é assim que conseguimos a diferença. Em seguida, ramificamos em Ganhos de vendas .

 Pontos chave

Eu recomendo que você comece com o cenário inicial, então você o ramifica para esses diferentes padrões totais cumulativos. Dessa forma, você pode visualizar as coisas de uma maneira ligeiramente diferente.

Você pode começar alimentando a variável, mas depois descobrir qual é a sua visualização e implementar a fórmula DAX que realmente leva você até lá.

Depois disso, você pode utilizar o poder do modelo de dados , como fizemos no exemplo. Estamos apenas adicionando mais produtos porque, no momento, estamos apenas aumentando o valor do pedido desses produtos específicos. À medida que adicionamos os produtos, podemos ver como isso nos afetará em qualquer período de tempo.

Todas essas outras coisas, como a coluna Datas, o Nome do produto, etc., estão apenas trazendo dimensões do restante do nosso modelo de dados. Nós simplesmente os incorporamos em nosso relatório e criamos alguns insights atraentes.

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Conclusão

Essa análise é realmente prática e comercial, por isso gosto tanto dela . Pode agregar muito valor às organizações que vendem com alta frequência e rapidez.

Você será capaz de responder à pergunta: se eu aumentar o tamanho médio do meu pedido, o que isso afetará na minha lucratividade? O que isso faria em comparação com se o tamanho médio do pedido realmente diminuísse?

Confira e tente trabalhar essas técnicas em seus próprios modelos.

Tudo de bom!