Qlik. Analizy sprzedaży

1. Przygotowanie danych 2. Pozyskanie danych 3. Model danych dla Analizy Sprzedaży 4. Zestawienie sprzedaży w różnych układach i wymiarach Czas Produkty Klienci Kanały sprzedaży Wartość i rentowność 5. Kontrola marży Wg kategorii produktów Trendy Kanały sprzedaży Wg grup i podgrup Wg sprzedawców 6. Kanały dystrybucji Relokacja zasobów i środków OnLine czy OffLine ? Regionalizacja 7. Historia sprzedaży produktów Zmiany w czasie: sprzedaż Zmiany w czasie: rentowność Top 10 Prognozy 8. Podsumowanie

1. Przygotowanie danych za pomocą funkcji 'Dane dla Qlik' w Trawersie

AD > AD > Dane dla Qlik [AD_PGZ55] Ten zestaw danych to dobra podstawa modelu danych, który umożliwi analizę różnych aspektów działalności firmy z wielu perspektyw sprzedaży, zakupów, gospodarki magazynowej, klientów, finansów etc. Ważne jest dostosowanie struktury modelu danych do konkretnych potrzeb analizy biznesowej, uwzględniając dodatkowe tabele lub relacje między nimi w zależności od specyfiki działalności firmy i wymagań raportów. Patrz szczegóły: Dane dla Qlik

2. Pozyskanie danych za pomocą funkcji 'Przenoszenie danych do baz SQL'

AD > Dane dla Baz SQL > Przenoszenie danych do SQL [AD_PGZ92] Funkcja ta jest odpowiednia dla nieco bardziej zaawansowanych użytkowników. Ten proces wymaga zazwyczaj nieco większej wiedzy w obszarze ETL, jak również znajomości języka zapytań SQL i wykorzystania procesu AutoRun. Dodatkowo, wykorzystanie danych z bazy SQL w narzędziach do analizy, takich jak Qlik, wymaga umiejętności pracy z danymi w tych środowiskach, aby efektywnie generować raporty, tworzyć wizualizacje i wykonywać zaawansowane analizy. Niemniej jednak, pomimo wyższego stopnia zaawansowania wartość i korzyści z połączenia tych procesów są znaczące w kontekście analizy biznesowej co najmniej z kilku powodów. Dostęp do danych z bazy SQL umożliwia kompleksową analizę, integrując dane z różnych źródeł. To daje szerszy obraz działalności firmy, ułatwiając podejmowanie bardziej kompleksowych decyzji biznesowych. Złożone zapytania SQL w połączeniu z narzędziami analitycznymi, takimi jak Qlik, pozwalają na tworzenie zaawansowanych raportów, wizualizacji i analiz predykcyjnych, co wzbogaca wnioski i strategie biznesowe. Przygotowanie danych do bazy SQL umożliwia dostęp do szczegółowych danych, co pozwala na bardziej szczegółową analizę i identyfikację ukrytych trendów, wzorców czy niewydajności w procesach biznesowych w czasie rzeczywistym. Umożliwia analizę historycznych danych sprzedażowych, co pozwala na lepsze prognozowanie przyszłych wyników i bardziej efektywne planowanie strategiczne. Wykorzystanie danych z bazy SQL pozwala na dokładniejsze segmentowanie klientów, identyfikację bestsellerów oraz optymalizację oferty produktowej. Patrz szczegóły: Przenoszenie danych do baz SQL

3. Model danych dla Analizy Sprzedaży

Model danych w Qlik powinien być zbudowany w taki sposób, aby odzwierciedlał strukturę danych z Trawers ERP i umożliwiał elastyczną, skuteczną analizę danych dla tworzenia raportów analitycznych. Tworzenie modelu danych wymaga zrozumienia struktury danych i potrzeb analizy biznesowej. Model ten powinien być elastyczny, umożliwiający łatwą ekstrakcję informacji oraz generowanie różnorodnych raportów analitycznych.

Dobre praktyki w tworzeniu modelu danych

* Wykorzystanie danych z Trawersa jako głównego źródła informacji * Zidentyfikowanie w Trawersie kluczowych tabel danych * Stworzenie procesu ETL (en: Extract Transform Load), pozwalającego na łączenie, transformację i ładowanie danych z Trawersa do modelu danych w Qlik, przy czym dane należy odpowiednio przetworzyć, oczyścić i zharmonizować, aby były spójne i gotowe do analizy. * Budowa modelu danych opartego na zrozumieniu wymiarów i miar, takich jak czas, produkty, klienci, sprzedaż itp. które są istotne dla analizy. * Wykorzystanie modelu gwiazdy lub modelu płatkowego, aby zapewnić łatwy dostęp do danych poprzez łączenie faktów z wymiarami * Zdefiniowanie wymiarów i miar oraz zdefiniowanie hierarchii dla wymiarów. * Utworzenie odpowiednich powiązań między tabelami/faktami i wymiarami w modelu danych. * Optymalizacja modelu danych dla szybkiego dostępu do informacji, wydajnych obliczeń i interaktywności raportów. * Regularne testowanie modelu danych i raportów, reagowanie na ewentualne błędy lub potrzeby ulepszeń, dostosowując strukturę modelu.

4. Zestawienie sprzedaży w różnych układach i wymiarach

Aby stworzyć raporty analityczne dotyczące zestawienia sprzedaży w różnych układach i wymiarach, warto uwzględnić różnorodne elementy, takie jak:

Czas

* Analiza sprzedaży według okresów: miesiące, kwartały, lata. * Trendy sprzedaży w czasie: porównanie bieżącego roku z poprzednim, sezonowe wzorce.

Produkty

* Kategorie produktów: analiza sprzedaży według typów produktów, grup produktowych. * Detale produktów: szczegółowe informacje na temat poszczególnych produktów.

Klienci

* Segmentacja klientów: analiza sprzedaży np. według klientów hurtowych vs. detalicznych. * Geolokalizacja klientów: analiza sprzedaży według regionów, powiatów, miast.

Źródła sprzedaży

* Kanały sprzedaży: analiza sprzedaży według kanałów dystrybucji, np. sprzedaż online vs. offline.

Wartość sprzedaży i rentowność

* Całkowita wartość sprzedaży: globalna wartość sprzedaży w różnych okresach i dla różnych kategorii produktów. * Średnia wartość sprzedaży: średnia sprzedaż na klienta, na produkt, na kanał sprzedaży. * Marża, zysk: analiza marży dla różnych produktów, kategorii produktowych etc. Marża kwotowo i procentowo wg dokumentów sprzedaży z uwzględnieniem Kanału dystrybucyjnego

Zestawienie Grup produktowych z uwzględnieniem Wartości zakupów i Wartości sprzedaży oraz Kontrolą marży

Zestawienie szczegółowe w wielu wymiarach

5. Kontrola marży

Generowanie raportów analitycznych w Qlik na podstawie danych z Trawersa w celu kontroli marży dostarcza strategicznych informacji dotyczących rentowności biznesu. Oto kilka przykładowych raportów oraz wniosków, jakie można uzyskać z tej analizy:

Kategorie produktów

* Analiza marży według kategorii produktów zidentyfikuje kategorie o najwyższej i najniższej marży i da możliwość dostosowania strategii cenowej i zasobów dla poszczególnych kategorii.

Trendy w czasie

* Trendy marży w czasie określą, czy marża zwiększa się czy maleje w poszczególnych okresach, co pozwoli między innymi na wykrycie sezonowych trendów wpływających na rentowność.

Kanały sprzedaży

* Analiza marży w kontekście kanałów sprzedaży da zrozumienie jaki kanał generuje wyższą marżę dając możliwość zoptymalizowania działań sprzedażowych w oparciu właśnie o kanały o najwyższej rentowności.

Grupy, podgrupy produktów

* Marża na poziomie grup, podgrup, produktów umożliwi identyfikację konkretnych produktów generujących wysoką lub niską marżę i ułatwi możliwość dostosowania oferty asortymentu w oparciu o uzyskiwaną marżę.

Sprzedawcy

* Analiza marży według sprzedawców przyporządkuje marżę do poszczególnych sprzedawców i pozwoli na identyfikację tych, którzy generują wysoką/niską marżę. Kontrola marży - widok ogólny

Kontrola marży z zastosowaniem filtrów w Kanałach dystrybucyjnych, Grupie produktów oraz Województwie.

6. Kanały dystrybucji

Stworzenie raportów analitycznych dotyczących kanałów dystrybucji może dostarczyć istotnych informacji dotyczących efektywności sprzedaży i strategii dystrybucyjnych. Oto kilka przykładowych raportów oraz wniosków, jakie można uzyskać z analizy:

Efektywność kanałów sprzedaży

* Analiza sprzedaży według różnych kanałów zidentyfikuje najbardziej efektywne kanały dystrybucji pod względem generowania przychodów. Umożliwi alokację zasobów i środków do najbardziej opłacalnych kanałów.

Kanały online, offline

* Konwersja sprzedaży między kanałami online i offline da możliwość dostosowania strategii sprzedażowej w zależności od preferencji klientów.

Geolokalizacja sprzedaży

* Analiza geolokalizacji sprzedaży dla poszczególnych kanałów odkryje regiony, gdzie dany kanał dystrybucji jest bardziej popularny lub skuteczny i umożliwi personalizację strategii sprzedażowej do lokalnych warunków i preferencji, co może zwiększyć skuteczność sprzedaży. Marża % w poszczególnych Kanałach dystrybucji.

Marża % w poszczególnych Kanałach dystrybucji z zastosowaniem dodatkowych filtrów, np. wg Grupy produktów.

7. Historia sprzedaży produktów

Generowanie raportów analitycznych w Qlik opartych na historii sprzedaży produktów z Trawers ERP pozwala na dogłębną analizę wydajności produktów w czasie. Poniżej kilka przykładowych raportów oraz wniosków, jakie można uzyskać z takiej analizy:

Sprzedaż w czasie

* Analiza wzrostu sprzedaży produktów w czasie zidentyfikuje produkty, które odnotowują dynamiczny wzrost sprzedaży w określonych okresach i da możliwość dostosowania strategii marketingowej dla tych produktów.

Rentowność w czasie

* Analiza rentowności produktów pozwoli na ocenę marży i rentowności dla poszczególnych produktów w różnych okresach. Umożliwi eliminację mniej rentownych produktów lub optymalizację ich strategii cenowej.

Bestsellery w czasie

* Analiza Top 10 najczęściej sprzedawanych produktów pozwoli na zidentyfikowanie bestsellerów w danym okresie czasowym, w grupie lub podgrupie etc.

Prognozy sprzedaży

* Na podstawie historycznych danych wolumenu sprzedaży można próbować przewidzieć przyszły popyt na produkt, co na przykład jest przydatne przy planowaniu zamówień. Historia sprzedaży produktów widok ogólny.

Historia sprzedaży z zastosowaniem filtrów, wg np. Podgrupy produktów.

Top 10 najczęściej sprzedawanych produktów.

Wyżej wymienione raporty pomagają zrozumieć trendy, identyfikować kluczowe obszary wzrostu oraz potencjalne problemy. Przykładowo mogą pozwolić na zidentyfikowanie produktów generujących największe zyski oraz tych, które wymagają optymalizacji jak również pokażą skuteczność różnych kanałów sprzedaży. Wykorzystując interaktywne funkcje Qlik, użytkownicy mogą filtrować dane, zmieniać perspektywy analizy i generować nowe wnioski na bieżąco.

8. Podsumowanie Analizy Sprzedaży

Pogłebiona analiza sprzedaży

Analiza sprzedaży oparta na danych z Trawersa i wykorzystaniu narzędzia analitycznego Qlik otwiera drzwi do dogłębnej analizy biznesowej. Łącząc złożone dane ze sprzedaży, klientów, produktów i transakcji z Trawersa z potężnymi możliwościami Qlik, otrzymujemy strategiczne spojrzenie na funkcjonowanie firmy. Dzięki zestawieniu narzędzi Trawers ERP i Qlik możemy dokładnie monitorować i analizować sprzedaż na wielu poziomach oraz identyfikować trendy i wzorce sprzedażowe.

Usprawnienie strategii sprzedaży

Możemy, wykrywając i pojmując trendy w sprzedaży, sezonowość, preferencje klientów oraz produkty bestsellerowe, optymalizować marżę i rentowność, segmentować klientów na podstawie zachowań zakupowych, a także identyfikować kluczowe cechy produktów w celu lepszego zarządzania asortymentem i co więcej planować i prognozować przyszłe wyniki sprzedażowe. Autorzy: Anna Gray Tomasz Pytlak Słowa kluczowe #Raporty-Qlik #Raporty-Sprzedaż #Raporty-Zakupy