O que é self em Python: exemplos do mundo real
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Relatórios de previsão de demanda e gerenciamento de varejo no LuckyTemplates
Neste LuckyTemplates Showcase, focamos em relatórios que fornecem análises sobre a gestão do varejo , especificamente, vendas e demandas de lojas individuais . Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.
Os principais indicadores ou métricas apresentados nesses relatórios são ótimas fontes de análise que ajudam a melhorar o desempenho geral da rede de varejo de uma empresa.
Esta montra está dividida em quatro reportagens.
Índice
Resumo da loja
O primeiro relatório traz um resumo dos dados das lojas de varejo da empresa.
Este é um painel rápido com todas as principais métricas, como Média de vendas. Também podemos olhar os dados ao longo do tempo e por região. Além disso, há dados sobre o desempenho de nossos representantes de vendas.
A grande vantagem deste relatório é como os dados de vendas podem ser atualizados em tempo real.
Desempenho da loja
O próximo relatório foca nas devoluções de vendas por loja.
Podemos ver o retorno das vendas por dia e identificar os representantes de vendas com bom desempenho.
Os gráficos mostrados no lado direito do relatório mostram um resumo das principais métricas e como elas mudam ao longo do tempo.
Tráfego da loja
O terceiro relatório desta vitrine apresenta dados sobre o tráfego das lojas com base nas transações dos produtos vendidos.
Com isso, podemos premeditar os produtos de alta rotatividade para períodos de tempo específicos por loja com base na análise histórica.
Podemos ver o número de transações que ocorrem por dia e como isso complementa os dados dos representantes de vendas que trabalham naquele horário.
Ao clicar em uma hora específica, podemos ver a versão atualizada dos gráficos no relatório.
Podemos então ver as tendências em nosso tráfego de lojas e entender o motivo por trás dos agrupamentos de lojas.
Neste exemplo, podemos entender que a maior parte de nossas vendas ocorre à tarde ou no horário do almoço.
Essas informações podem então ser comparadas com o desempenho dos representantes de vendas presentes naquele período.
Pode-se ver claramente que existe uma correlação entre o tráfego da loja e o número de representantes de vendas ativos. Com essas informações, podemos implementar melhorias para aumentar as vendas da empresa.
Previsão de Demanda Diária
O último relatório desta vitrine detalha a demanda diária.
Neste exemplo, as sextas-feiras têm as vendas diárias mais altas da semana. Também podemos ver esses dados usando os filtros por loja.
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Conclusão
Os relatórios apresentados neste fornecem grandes insights sobre gerenciamento de varejo eficaz, por exemplo, como podemos posicionar nossos negócios para maximizar a equipe e aumentar as vendas.
Podemos antecipar facilmente quando e onde as vendas acontecerão e como obteremos o máximo valor de nossas lojas.
Tudo de bom,
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