En este primer capítulo, construirás un conjunto de datos para analizar ventas y gastos. Combinarás varios archivos, filtrarás datos no válidos y crearás métricas para clientes y pedidos. Usando un self-join sobre los datos de ventas, aprenderás a crear una matriz de correlación.
Usa la matriz de correlación para identificar productos que se compran juntos con frecuencia.


Analizar datos de comercio electrónico en Tableau

Crea un origen de datos de ventas de productos

Ejercicio de costes del producto

Limpieza de datos

Crea métricas calculadas para clientes

Crea métricas de pedido y envío

Origen de datos para el análisis de cesta de la compra

Estandariza nombres y valores de atributos

Visualización de market basket

Exploración de datos

A continuación, crearás métricas para los productos y clientes más rentables. Estandarizarás los nombres de ubicaciones y crearás un mapa de ventas por estado, antes de explorar las métricas de coste de envío. Por último, construirás un análisis de escenarios "what-if" para mostrar el impacto de enviar mayores cantidades en los costes de envío.

Analítica de comercio electrónico

Añadir mapeo estado-región

Distancia de envío

Ejercicio: Ventas por estado

Valor del ciclo de vida del cliente por estado

Métricas para el análisis what-if

Costes de envío por producto

Análisis de escenarios (what-if)

En el capítulo final, construirás varios paneles y los presentarás como una historia coherente. Mostrarás los atributos de productos y clientes que generarán el mayor ROI para la campaña de upselling/cross-selling. Para terminar, recomendarás acciones concretas para reducir los gastos de envío.

Crear una historia cohesionada

Ingresos por ubicación y superventas

KPIs en Big Angry Numbers (BANs)

Crea un resumen ejecutivo

Treemap de porcentaje de beneficio

Ejercicio sobre porcentaje de beneficio

Panel de oportunidades de crecimiento

Panel de costes de envío

Presenta tu historia

Cierre

Visualiza tu análisis

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

¿Listo para poner en práctica tus habilidades de Tableau para resolver problemas reales de negocio? En las empresas de comercio electrónico, aumentar las ventas y reducir los gastos son prioridades clave. En este estudio de caso con Tableau, investigarás un conjunto de datos de una empresa ficticia de productos para mascotas online llamada Munchy's.
Analizarás el conjunto de datos de ventas para descubrir qué productos se compran juntos con más frecuencia y en qué cantidad. Después, harás recomendaciones de upselling y cross-selling construyendo un análisis de cesta de mercado. Los costes de envío siguen siendo un gasto importante para los minoristas online. Valorarás estrategias como enviar más unidades del mismo producto para reducir el coste por unidad. Entenderás dónde están los clientes y qué compran, y harás recomendaciones a la dirección sobre la ubicación de un nuevo almacén.
Responderás a estas preguntas creando campos calculados y varias visualizaciones en Tableau, como gráficos de doble eje, tablas de resaltado y mapas. Usarás filtros y parámetros para que tus gráficos sean dinámicos, y luego combinarás todo en una historia para compartir tus conclusiones.

¿Estás listo para aplicar tus habilidades en Tableau para resolver problemas empresariales prácticos? Para las empresas de comercio electrónico, aumentar las ventas y reducir los gastos son prioridades fundamentales. En este caso práctico de Tableau, analizarás un conjunto de datos de una empresa ficticia de productos para mascotas llamada Munchy's.
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<h2>Utiliza tus habilidades con Tableau con un caso práctico</h2>
En primer lugar, analizarás el conjunto de datos de ventas y descubrirás qué productos se compran con frecuencia juntos y en qué cantidad. A continuación, realizarás recomendaciones de ventas adicionales y cruzadas mediante la elaboración de un análisis de la cesta de la compra.  
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A continuación, deberás abordar el hecho de que los gastos de envío siguen siendo un gasto importante para los minoristas en línea. Trabajarás en estrategias como enviar más unidades del mismo producto para reducir los costes por unidad. También tendrás que saber dónde se encuentran los clientes y qué compran para poder hacer recomendaciones a la dirección sobre la ubicación de un nuevo almacén.
<h2>Analiza los datos y visualiza tus conclusiones.</h2>
A medida que recopiles tus hallazgos, crearás campos calculados y diversas visualizaciones en Tableau, como gráficos de doble eje, tablas resaltadas y mapas. Por último, utilizarás filtros y parámetros para dinamizar tus gráficos y combinarás todo en una historia para compartir tus recomendaciones.


Analyzing Data in Tableau

En ecommerce, aumentar ventas y reducir gastos son prioridades. Estudia datos de una tienda de mascotas.

Estudio de caso: análisis de comercio electrónico en Tableau

KPIs en Big Angry Numbers (BANs)

Estudio de caso: análisis de comercio electrónico en Tableau

Instrucciones del ejercicio

Ejercicio interactivo práctico