In diesem ersten Kapitel erstellst du einen Datensatz für Umsatz- und Kostenanalysen. Du kombinierst mehrere Dateien, filterst ungültige Daten heraus und erstellst Kennzahlen für Kundschaft und Bestellungen. Mithilfe eines Self-Join auf den Umsatzdaten lernst du, eine Korrelationsmatrix zu erstellen.
Nutze die Korrelationsmatrix, um Produkte zu bestimmen, die häufig zusammen gekauft werden.


E-Commerce-Daten in Tableau analysieren

Erstelle eine Datenquelle für Produktverkäufe

Sortiere nach entstehenden Kosten

Übung zu Produktkosten

Daten bereinigen

Berechnete Kennzahlen für Kunden erstellen

Kennzahlen zu Bestellungen und Versand erstellen

Datenquelle für Market-Basket-Analyse

Attributnamen und -werte standardisieren

Market-Basket-Visualisierung

Daten erkunden

Als Nächstes erstellst du Kennzahlen für die profitabelsten Produkte und Kundinnen/Kunden. Du standardisierst Ortsnamen und erstellst eine Karte der Umsätze nach Bundesstaat, bevor du die Metriken zu den Versandkosten untersuchst. Abschließend baust du eine What-if-Analyse, um den Einfluss höherer Versandmengen auf die Versandkosten darzustellen.

E-Commerce-Analytics

State-Region-Zuordnung hinzufügen

Versandentfernung

Übung: Sales nach Bundesstaat

Customer Lifetime Value nach Bundesstaat

Kennzahlen für What-if-Analyse

Versandkosten nach Produkt

What-if-Analyse

E‑Commerce-Analytics

Im letzten Kapitel erstellst du mehrere Dashboards und präsentierst sie als stimmige Story. Du zeigst die Produkt- und Kundenmerkmale, die den höchsten ROI für die Upselling-/Cross-Selling-Kampagne bringen. Zum Abschluss empfiehlst du konkrete Maßnahmen zur Reduzierung der Versandkosten.

Eine stimmige Story erstellen

Umsatz nach Standort und Topseller

KPIs in Big Angry Numbers (BANs)

Erstelle eine Executive Summary

Treemap mit Gewinnprozentsatz

Übung: Gewinnmarge

Dashboard: Wachstumspotenziale

Dashboard zu Versandkosten

Präsentiere deine Story

Abschluss

Visualisiere deine Analyse

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

Bist du bereit, deine Tableau-Skills einzusetzen, um praktische Business-Probleme zu lösen? Für E‑Commerce-Unternehmen haben Umsatzsteigerung und Kostensenkung oberste Priorität. In dieser Tableau-Fallstudie untersuchst du einen Datensatz eines fiktiven Online-Händlers für Tierbedarf namens Munchy's.
Du analysierst den Umsatzdatensatz und findest heraus, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden und in welchen Mengen. Anschließend gibst du Upselling- und Cross-Selling-Empfehlungen, indem du eine Warenkorbanalyse erstellst. Versandkosten sind für Online-Händler weiterhin ein großer Kostenfaktor. Du betrachtest Strategien wie den Versand größerer Stückzahlen desselben Produkts, um die Kosten pro Einheit zu senken. Du verstehst, wo die Kundschaft sitzt und was sie kauft, und gibst der Geschäftsleitung Empfehlungen für den Standort eines neuen Lagers.
Diese Fragen beantwortest du, indem du berechnete Felder und verschiedene Visualisierungen in Tableau erstellst, z. B. Dual-Achsen-Diagramme, Highlight-Tabellen und Karten. Du nutzt Filter und Parameter, um deine Diagramme dynamisch zu machen, und fasst anschließend alles zu einer Story zusammen, um deine Ergebnisse zu teilen.

Bist du bereit, deine Tableau-Kenntnisse einzusetzen, um praktische Geschäftsprobleme zu lösen? Für E-Commerce-Unternehmen sind die Steigerung des Umsatzes und die Senkung der Kosten oberste Priorität. In dieser Tableau-Fallstudie schaust du dir einen Datensatz von einer fiktiven Online-Futtermittelhandlung namens Munchy's an.
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<h2>Setze deine Tableau-Kenntnisse in einer praktischen Fallstudie ein</h2>
Zuerst schaust du dir die Verkaufsdaten an und findest raus, welche Produkte oft zusammen gekauft werden und in welcher Menge. Dann machst du Upselling- und Cross-Selling-Empfehlungen, indem du eine Warenkorb-Analyse machst.  
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Als Nächstes musst du dich damit befassen, dass die Versandkosten für Online-Händler nach wie vor einen großen Kostenfaktor darstellen. Du wirst Strategien ausarbeiten, wie zum Beispiel mehr vom gleichen Produkt zu verschicken, um die Kosten pro Einheit zu senken. Du musst auch wissen, wo die Kunden sind und was sie kaufen, um dem Management Vorschläge für einen neuen Lagerstandort zu machen.
<h2>Analysiere die Daten und zeig deine Ergebnisse</h2>
Während du deine Ergebnisse zusammenstellst, erstellst du in Tableau berechnete Felder und verschiedene Visualisierungen, wie z. B. Doppelachsen-Diagramme, hervorgehobene Tabellen und Karten. Zum Schluss machst du deine Diagramme mit Filtern und Parametern dynamisch und fügst alles zu einer Story zusammen, um deine Empfehlungen zu teilen.


Analyzing Data in Tableau

Im E-Commerce sind Umsatzsteigerung und Kostensenkung Priorität. Fallstudie: Online-Tierbedarf.

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.

Attributnamen und -werte standardisieren

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

Anleitung zur Übung

Interaktive Übung