LuckyTemplates ile Envanter Yönetimi Öngörüleri: Stoğu Satışla Karşılaştırma

Bu örnekte, envanter yönetimi verilerini derinlemesine inceleyeceğiz ve harika içgörüler elde edeceğiz. Bu eğitimin tam videosunu bu blogun alt kısmından izleyebilirsiniz.

Burada sergilediğim bazı LuckyTemplates geliştirmelerine biraz daha çeşitlilik katıyorum ve bu, envanterinizi yönetmeyle ilgili oldukça benzersiz bir içgörü .

Tüm verilerin nüansları vardır, bu nedenle çeşitli teknikleri öğrenmek, herhangi bir analisti önünüze konabilecek farklı veriler için harika bir konuma yerleştirecektir.

Bu envanter yönetimi örneğini inceleyerek, LuckyTemplates'dan nasıl yararlanabileceğiniz konusunda fikirlerinizi genişletmeyi umuyorum. Benzersiz analiz , mevcut stok seviyelerimizi mağazalarımızda gerçek zamanlı olarak gördüğümüz satışlarla karşılaştırmamız gereken yerden gelir .

Yapmamız gereken, geçmiş satışları şu anda stoklarımızda bulunanlarla karşılaştırmaktır çünkü envanterinizi bu şekilde yönetmeniz gerekir (bir an için derinlemesine düşünürseniz).

Bunu anlayarak, talebe ayak uydurduğunuzdan veya bir işletme içinde başlattığınız herhangi bir stratejik promosyon veya satış etkinliğini kolaylaştıracak arza sahip olduğunuzdan emin olabilirsiniz .

Size veri modelinizi nasıl oluşturacağınızı, doğru DAX hesaplamalarını nasıl uygulayacağınızı ve bunu mantıklı ve müşterilerinize içgörüyü iyi bir şekilde vurgulayan görsel bir şekilde nasıl göstereceğinizi gösteriyorum .

İçindekiler

• Sürecin Üzerinden Geçmek
• Kullanılan Formüllerin Üzerinden Geçilmesi
• Veri Modelinden Envanter Öngörüleri
• Çözüm

Sürecin Üzerinden Geçmek

Envanter içgörüleri elde etmek için önemli unsurlardan biri satış bilgileridir. Yani satışlarımızı hesaplamamız gerekiyor. Ancak, envanterimizi optimize etmek için, belirli bir dönemin zaman damgası olan bir tabloya ihtiyacımız var.

Envanter verileri için her gün farklı envanter bilgilerimiz olacak. Öte yandan, satış bilgileri geçmişe dayalıdır , bu nedenle herhangi bir zamanda envanter seviyelerimizi optimize ettiğimizden emin olmak için geçmiş satış bilgilerini analiz etmek istiyoruz. 

Arama tablolarını bu olgu tablolarına, Satış Verilerine ve Envanter Stok Kontrolüne bağladım . Müşterilerimiz , Depo Kodlarımız ve Ürünlerimiz var . 

Tek fark Tarihtir . Burada etkin olmayan bir ilişki oluşturdum çünkü bu Stok Stok Kontrolü tablosunu tarihe göre filtrelemek istemiyorum çünkü bu bir zaman damgası.

Buradaki rapora bakacak olursak örnek olarak Temmuz ayının sonunun indirimlerimizin son günü olduğunu görürüz. Böylece o gün, nelere zaman damgası vurabileceğimizi biliyoruz ve yaptığımız tüm satışları görebiliyoruz.

Ve son 90 günde kaç satış yaptığımızı elimizdeki stok miktarıyla karşılaştırmak istiyoruz . Bunu başarmak için bazı formüllere ihtiyacımız var.

Kullanılan Formüllerin Üzerinden Geçilmesi

Böylece Total Revenue ile başladığım bir ölçü oluşturdum . 

Ardından, son 90 günü hesaplamak için, başlangıç ​​ve bitiş tarihi belirlememizi sağlayan DATESBETWEEN'i kullandım. İşte veri setinin son günü olan 30 Haziran 2016'da başladık. Son 90 günde ürün başına ne kadar gelir elde ettiğimizi iki tarihi temel alarak hesaplıyoruz.

Bu nedenle, MAKS Tarih her zaman veri kümemizdeki son tarih olan 30 Haziran'a eşit olacaktır. Öte yandan, MAKS Tarih – 90 , her bir ürün için o dönem için Toplam Gelirimizi hesaplamamız için bize 90 günlük pencereyi verdi .

Masamıza baktığımızda son 90 günde en çok sattığımız ürünleri görüyoruz. Ardından, Mevcut Stokun Toplam Değeri ile karşılaştırabiliriz .

Bu hesaplama için, tablomuzdaki her bir satırı yineleriz ve miktarı ve parça başına maliyeti hesaplayamayız. Ardından SUMX, toplam değerin toplamını yapar. 

Bu hesaplama ile her bir ürün için elimizde ne kadar stok olduğunu görebiliriz.

Ardından, bir Stok Oranı da çalıştırdım çünkü her zaman satacak yeterli ürün stoğumuz olacak şekilde tüm ürünlerimiz için olmasını istediğimiz bir oran düzeyine sahip olabiliriz. Son 90 Günün Toplam Gelirini Mevcut Stokun Toplam Değerine böldüm .

Bu bize, hangi ürünlerin satıldığını ve hangi ürünlerin iyi satmadığını görmek için analiz edip sıralayabileceğimiz ikincil bir rakam verir. Ve bu harika tablo özelliğini kullandığımızda, onu iyi bir şekilde sıralayabilir ve en düşük ve en yüksek hisse senedi oranlarını net bir şekilde görebiliriz.

Veri Modelinden Envanter Öngörüleri

Tablodaki sonuçlardan, stok seviyelerimiz dışında önemli bilgiler edinebiliriz.

Düşük stok oranları, gelecekte siparişleri yerine getirmek için hangi orana ayarlamak istediğinize bağlı olarak muhtemelen fazla stokumuz olmadığı ve daha fazlasını almamız gerektiği anlamına gelir.

Kapak tarafında, yüksek stok oranları, açıkça çok az satılan ürünlerdir. Çok fazla satmıyorlar, bu yüzden belki de onları sattırmak için indirim yapmalıyız ve oturup işimizi aşağı çekmemeliyiz.

Bunlar, envanter verilerinden elde edebileceğiniz gerçekten harika bilgiler.

Başka bir şey de bunun veri modelimize bağlı olması ve bu nedenle aslında stokun tutulabileceği birkaç depomuz var. Bunu optimize etmek ve belirli bölgelerde ve bulunan depolarda satışlarımızı görmek isteyebiliriz.

Depo'ya tıkladığımızda , o depoda o anda sahip olduğumuz stoğu görebiliriz. Daha sonra bunu bir tür bölgesel bilgiyle eşleştirebiliriz. Bu örnekte bunu henüz yapmadım, ancak bu, veri modelini kullanmanın ve bu ek filtreleri yerleştirmenin gücüdür. 

Sıfır Stok Günlerini Hesaplayın – LuckyTemplates ile Envanter Yönetimi Öngörüleri
Mevcut Sonuçları LuckyTemplates'da Önceki En İyi Performans Ayı ile Karşılaştırın
Envanter Yönetimi – LuckyTemplates Vitrini

Çözüm

Harika envanter içgörülerinin anahtarı, veri modelini gerçekten iyi anlamaktır.

Burada iki tane olgu tablonuz olduğunu ve arama tablolarınızı bu iki olgu tablosuna filtrelerin doğru çalışacak şekilde bağlamanız gerektiğini anlamalısınız. Bu şekilde, hesaplamalarınıza bir bağlam eklediğinizde, yerinde bulunan filtreler sizin için anlamlı olan sonuçları hesaplıyor. 

Tüm bu teknikleri LuckyTemplates'ın çeşitli yönleri etrafında birleştirmek, gerçekten iyi içgörüler elde etmek için gerçekten ulaşmanız gereken yerdir.

Bu tekniklerin tümü tek başına , veri modelini DAX hesaplamaları ve gerçekten yüksek kaliteli görselleştirmelerle birleştirdiğinizde olduğu kadar işe yaramaz  .

LuckyTemplates'ı analitik bir araç olarak kullanmakta asıl güç buradadır.

Bu tür teknikleri kendi veri kümelerinize nasıl sığdırabileceğinizi bulmakta en iyisi.