การประเมินการหดตัวของกำไรของลูกค้าโดยใช้ LuckyTemplates

ต่อไปนี้เราจะดูการหดตัวของหลักประกันของลูกค้า เราจะพยายามหา ว่า ลูกค้าส่วนใดที่ทำสัญญาและเหตุใดจึงทำสัญญา เป็นเพราะความถี่ในการซื้อหรือไม่? เป็นเพราะสินค้าที่พวกเขากำลังซื้อหรือเปล่า? หรือเพราะสาเหตุอื่น? คุณสามารถดูวิดีโอทั้งหมดของบทช่วยสอนนี้ได้ที่ด้านล่างของบล็อกนี้

เราจะแก้ ปัญหาการวิเคราะห์นี้ ด้วย LuckyTemplates โดยใช้เทคนิคต่างๆ

ตัวอย่างประเภทนี้เหมาะเป็นอย่างยิ่งหากคุณต้องการปรับปรุงความสามารถในการวิเคราะห์ของคุณเองเมื่อใช้ LuckyTemplates

ไม่ใช่แค่การคิดเชิงวิเคราะห์ของคุณเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการประยุกต์ใช้ LuckyTemplates เป็นเครื่องมือในการแก้ปัญหาความท้าทายประเภทนี้ด้วย

ด้วย LuckyTemplates และการนำเทคนิคต่างๆ ไปใช้ ซึ่งฉันแสดงให้คุณเห็น คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ไม่เพียงแค่นั้น คุณยังทำงานได้อย่างมีพลวัตอีกด้วย ตัวอย่างเช่น เรามีลูกค้าในหลายภูมิภาค เราอาจต้องการเลือกผ่านภูมิภาคเหล่านั้นด้วย จากนั้นค้นหาว่าลูกค้ารายใดที่มีอัตรากำไรขั้นต้นลดลงในภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่งในช่วงระยะเวลาหนึ่ง

นี่คือข้อมูลเชิงลึกเชิงวิเคราะห์คุณภาพสูงจริงๆ และนั่นคือกุญแจสำคัญ นั่นคือสิ่งที่เราต้องการใช้ LuckyTemplates นั่นคือสิ่งที่ฉันต้องการให้คุณนำไปใช้ในแบบจำลองของคุณเอง

สารบัญ

• การสาธิตข้อมูลเชิงลึกที่คุณจะได้รับจากเทคนิคนี้
• การทำงานตามสูตร
• การสร้างแดชบอร์ดและการปรับปรุงเพิ่มเติม
•  บทสรุป

การสาธิตข้อมูลเชิงลึกที่คุณจะได้รับจากเทคนิคนี้

ในตัวอย่างของฉันที่นี่ ฉันกำลังประเมินสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างปีนี้และปีที่แล้วไม่ว่าลูกค้าส่วนต่างจะหดตัวหรือขยายตัว แต่จริงๆ แล้วเจาะเข้าไปในส่วนที่หดตัว

ภายในแดชบอร์ดนี้ เราสามารถคลิกแต่ละสถานะได้ เราสามารถตั้งค่านี้ได้หลายวิธี เช่น ร้านค้าปลีกของเรา หากเราต้องการเจาะเข้าไปในร้านเฉพาะ ในกรณีนี้ เรากำลังดูรัฐที่เราขายผลิตภัณฑ์ของเรา

เรากำลังโฟกัสและดูที่ระยะขอบที่น้อยกว่าศูนย์เท่านั้น เราใช้การกรองตามธรรมชาติภายใน LuckyTemplates เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกนี้หรือแยกข้อมูลเชิงลึกนี้ออกจากข้อมูล

ตัวอย่างเช่น เรากำลังดูที่นิวยอร์กโดยเฉพาะ เราเห็นยอดขายทั้งหมดที่เราทำในนิวยอร์ก หากเราดูลูกค้าทั้งหมดที่นี่ เราอาจต้องการทราบว่าใครที่มีส่วนต่างหดตัวมากที่สุดและเพราะเหตุใด ในกลุ่มลูกค้าที่นี่ เราต้องการทราบว่าพวกเขาซื้อผลิตภัณฑ์อะไร ใครเป็นพนักงานขาย ซื้อร้านไหนเป็นต้น

หากเราต้องการทราบว่ายอดขายและกำไรที่แท้จริงเป็นเท่าใด เราสามารถเข้าสู่แผนภูมิกระจาย ของเรา ที่นี่ และเลือกองค์ประกอบทั้งหมดเหล่านี้ทีละรายการ

ในตารางนี้ เรามีทุกคำสั่งซื้อ การซื้อแต่ละครั้ง และรายละเอียดทั้งหมดสำหรับการซื้อนั้น เรามีลูกค้า พนักงานขาย เขต ชื่อรัฐ ชื่อเมืองหรือชื่อร้านค้า อัตรากำไรที่แท้จริงของการขาย ยอดขายรวม และกำไรทั้งหมด

ดังนั้นเราจึงมีข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากที่นั่น หากคุณลองคิดดู นี่เป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และเรากำลังเจาะลึกลงไปในรายละเอียดที่นี่ ค้นหาว่าเกิดอะไรขึ้นและทำไม

เป็นเพราะเรามีสินค้าเหล่านี้ลดราคาหรือเราลดราคา? มีผลิตภัณฑ์ทั่วไปหรือไม่? มีคนขายที่ตัดราคาทุกครั้งที่ขายหรือไม่?

การทำงานตามสูตร

เพื่อสร้างการวิเคราะห์นี้ เราใช้การกรองตามธรรมชาติ เราไม่จำเป็นต้องเขียนสูตร DAX ที่ซับซ้อน สิ่งแรกที่ต้องทำคือสร้างมาตรการหลักง่ายๆ เช่น ยอดขายรวม กำไร ต้นทุน ฯลฯ

เราไปที่ New Measure แล้วสร้างProfit Margins สำหรับสูตรนี้ เราเพียงหารกำไรรวมด้วยยอดขายรวมของเรา จากนั้น เราตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการจัดรูปแบบเป็นเปอร์เซ็นต์

เนื่องจากเราต้องการวิเคราะห์การทำงานล่วงเวลาและเปรียบเทียบปี 2017และ2016เราจะใส่ตัวกรองระดับหน้าเว็บในปี 2017 ตัวอย่างเช่น ส่วนต่างกำไรในที่นี้คือสำหรับทั้งหมดที่เราขายในปี 2017 จากนั้นเราสามารถเปรียบเทียบอัตรากำไรปี 2017 และ 2016 โดยใช้ฟังก์ชัน Time Intelligence บางอย่าง

เราจึงไปวัดใหม่อีกครั้ง และสร้างProfit Margins LY (สำหรับปีที่แล้ว) เราใช้CALCULATE Profit Marginsจากนั้นใช้SAMEPERIODLASTYEAR

ด้วยผลลัพธ์ดังกล่าว ตอนนี้เราสามารถคำนวณการขยายหรือลดกำไรของลูกค้าในช่วงเวลาระหว่างปี 2017 ถึง 2016

ดังนั้นเราจึงสร้างการวัดใหม่อีกครั้งMargin Changeซึ่งเท่ากับProfit Margins (ปีนี้) ลบ Profit Margins LY (ปีที่แล้ว)

การสร้างแดชบอร์ดและการปรับปรุงเพิ่มเติม

เมื่อเรามีมาตรการทั้งหมดนี้แล้ว เราก็เริ่มสร้างแดชบอร์ดได้ การวิเคราะห์นี้เหมาะสำหรับแผนภูมิกระจาย เนื่องจากเป็นที่ที่เราสามารถค้นหากลุ่มข้อมูลได้

ในการทำเช่นนี้ เราใส่ Margin Change ในแกน X และ Margins ในแกน Y เราใส่ชื่อลูกค้าลงในรายละเอียดเพื่อรับคลัสเตอร์นั้นในแผนภูมิของเรา

ต่อไป เราตั้งค่าสถานะของเรา ซึ่งเราสามารถกรองสถานะได้ จากนั้นเราก็จัดโต๊ะด้านล่าง เนื่องจากรูปแบบข้อมูลที่เรามีที่นี่เราจึงสามารถนำองค์ประกอบจากตารางการค้นหาทั้งหมดของเรา และเปรียบเทียบกับสิ่งใดก็ตามในตารางการขายหรือกับสูตรใดๆ ที่เราได้ทำในตารางการขาย

ดังนั้นเราจึงสามารถคว้ารหัสคำสั่งซื้อของเราได้ เนื่องจากเราจะดูคำสั่งซื้อแต่ละรายการ จากนั้นจึงนำองค์ประกอบอื่นๆ ทั้งหมดเข้ามา รวมถึงชื่อผลิตภัณฑ์ เขต รัฐ ร้านค้า ลูกค้าที่ซื้อ ยอดขายรวม กำไรรวมและส่วนต่างที่เหมาะสม

ปัญหาหนึ่งที่นี่คือ Margin Change นั้นเหมือนกับ Margin ทุกประการ ทำไม เนื่องจาก ปีที่แล้ว ไม่มีการขาย จริง และเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ไร้ประโยชน์ จะแสดง Margin Change ขนาดใหญ่ เนื่องจาก Margin ในปีที่แล้วเป็นศูนย์

สิ่งที่เราต้องทำคือกำจัดสิ่งเหล่านั้นโดยสร้างการวัดว่าธุรกรรมทั้งหมดเป็นอย่างไรในปีที่แล้ว ตอนนี้เราได้Total Transactions (measure) สำหรับปีปัจจุบัน 2017 แล้ว ดังนั้นเราจะสร้างสูตรที่เรียกว่าTransaction LY (ปีที่แล้ว)

เราจะใช้เทคนิคเดียวกับที่เราใช้ก่อนหน้านี้ทุกประการ เราใช้CALCULATE Total Transactions และSAMEPERIODLASTYEAR จากนั้น เราใส่คอลัมน์วันที่ ของเรา

เรายังสามารถใช้ตัวกรองเหล่านี้ทางด้านขวา เราสามารถเลือกภาพที่มองเห็นได้ การเปลี่ยนแปลงของอัตรากำไรขั้นต้นและอัตรากำไรกำไรตามชื่อลูกค้า จากนั้นคว้าการวัดธุรกรรม LY และใส่ลงในตัวกรองระดับภาพ

นอกจากนี้ เราสามารถใส่ตัวกรองเพิ่มเติม เราไม่ต้องเขียนสูตร DAX ที่ซับซ้อนสำหรับสิ่งเล็กน้อยเหล่านี้ที่เราอาจต้องการกรอง

ด้วยการใส่ตัวกรองนี้เฉพาะยอดขายปีที่แล้วที่มากกว่าศูนย์ เราสามารถกำจัดตัวเลขที่ผิดพลาดทั้งหมดซึ่งไม่ได้มีความหมายอะไรเลยได้อย่างรวดเร็ว

เนื่องจากเรากำลังดูที่ระยะขอบที่หดตัว เราจึงต้องการที่จะกำจัดสิ่งที่ขยายออกไป ในการทำเช่น นี้เราจะกลับไปที่ส่วนการกรองและดูค่าที่น้อยกว่า 0 เราคลิกใช้ตัวกรอง และแผนภูมิจะเปลี่ยนโดยอัตโนมัติอย่างรวดเร็ว

ตอนนี้เรามีข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการแล้ว เราสามารถลองเล่นและปรับปรุงภาพ เช่น พื้นหลัง สี เป็นต้น

วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของอัตรากำไรล่วงเวลา – การวิเคราะห์ด้วย LuckyTemplates และ DAX
คำตอบหากระยะขอบกำลังขยายหรือหดตัวเมื่อเวลาผ่านไปด้วย LuckyTemplates
การคำนวณอัตรากำไรเป็นเปอร์เซ็นต์โดยใช้ DAX ใน LuckyTemplates

 บทสรุป

ในบทช่วยสอนนี้ ฉันได้ศึกษาเทคนิคต่างๆ มากมาย รวมถึงวิธีที่เราแตกแขนงผ่านลอจิก DAX บางส่วน และเจาะลึกยิ่งขึ้นในข้อมูลเชิงลึกที่เฉพาะเจาะจงโดยใช้ตัวกรองเพิ่มเติมเหล่านี้ทางด้านขวา และตัวกรองระดับภาพ

สิ่งสำคัญคือเทคนิคนี้ช่วยให้คุณค้นหาหรือเจาะลึกข้อมูลเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องเขียนสูตรที่ซับซ้อนจริงๆ

ดำดิ่งสู่เนื้อหานี้และพยายามทำซ้ำ ทำความเข้าใจว่าคุณสามารถทำได้อย่างไร จากนั้นทำซ้ำบนชุดข้อมูลของคุณเอง

นั่นเป็นวิธีที่คุณจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากเนื้อหานี้และจากบทช่วยสอนบางส่วนที่ฉันใช้

ไชโย!