In questo primo capitolo, costruirai un dataset per l’analisi di vendite e spese. Combinerai più file, filtrerai i dati non validi e creerai metriche per clienti e ordini. Usando un self-join sui dati di vendita, imparerai a creare una matrice di correlazione.
Usa la matrice di correlazione per individuare i prodotti che vengono acquistati spesso insieme.


Analizzare i dati e-commerce in Tableau

Crea un'origine dati per le vendite dei prodotti

Esercizio sui costi del prodotto

Pulizia dei dati

Crea metriche calcolate per i clienti

Crea metriche per ordini e spedizioni

Origine dati per l’analisi del market basket

Standardizza nomi e valori degli attributi

Visualizzazione del market basket

Esplorazione dei dati

Successivamente, creerai metriche per i prodotti e i clienti più redditizi. Standardizzerai i nomi delle località e costruirai una mappa delle vendite per stato, per poi esplorare le metriche dei costi di spedizione. Infine, realizzerai un’analisi what-if per mostrare l’impatto della spedizione di quantità maggiori sui costi di spedizione.

Analisi ecommerce

Aggiungi mappatura stato–regione

Distanza di spedizione

Esercizio: vendite per stato

Customer lifetime value per stato

Metriche per l’analisi what-if

Costi di spedizione per prodotto

Analisi what-if

Analisi e-commerce

Nel capitolo finale, creerai più dashboard e le presenterai come una storia coerente. Mostrerai gli attributi di prodotto e cliente che porteranno al ROI più alto per la campagna di upsell/cross-sell. Per concludere, formulerai azioni specifiche per ridurre le spese di spedizione.

Creare una storia coerente

Ricavi per località e prodotti più venduti

KPI in Big Angry Numbers (BAN)

Crea un executive summary

Treemap della percentuale di profitto

Esercizio sulla percentuale di profitto

Dashboard delle opportunità di crescita

Dashboard dei costi di spedizione

Presenta la tua storia

Riepilogo

Visualizzare la tua analisi

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

Pronto a mettere in pratica le tue abilità con Tableau per risolvere problemi di business reali? Per le aziende di e-commerce, aumentare le vendite e ridurre le spese sono priorità assolute. In questo caso di studio con Tableau, analizzerai un insieme di dati di una fittizia azienda online di prodotti per animali, Munchy's.
Analizzerai il dataset delle vendite per scoprire quali prodotti vengono spesso acquistati insieme e in quali quantità. Poi formulerai raccomandazioni di upsell e cross-sell costruendo una market basket analysis. I costi di spedizione restano una voce di spesa importante per i rivenditori online. Valuterai strategie come spedire più unità dello stesso prodotto per ridurre il costo per pezzo. Capirai dove si trovano i clienti e cosa acquistano, e formulerai raccomandazioni al management per la posizione di un nuovo magazzino.
Risponderai a queste domande creando campi calcolati e varie visualizzazioni in Tableau, come grafici a doppio asse, tabelle di evidenziazione e mappe. Userai filtri e parametri per rendere i grafici dinamici e poi combinerai tutto in una storia per condividere le tue conclusioni.

Sei pronto a usare le tue abilità con Tableau per risolvere problemi pratici di lavoro? Per le aziende di e-commerce, aumentare le vendite e ridurre le spese sono le priorità principali. In questo caso di studio di Tableau, analizzerai un set di dati di una ditta online di prodotti per animali che si chiama Munchy's.
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<h2>Metti alla prova le tue abilità con Tableau con un caso di studio pratico</h2>
Prima di tutto, analizzerai i dati sulle vendite e scoprirai quali prodotti vengono comprati spesso insieme e in che quantità. Poi farai consigli di up-selling e cross-selling creando un'analisi del paniere di mercato.  
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Poi, dovrai considerare che le spese di spedizione sono ancora un grosso costo per i negozi online. Ti occuperai di strategie come spedire più prodotti uguali per abbassare i costi per unità. Dovrai anche capire dove sono i clienti e cosa comprano per dare consigli alla direzione su dove mettere un nuovo magazzino.
<h2>Analizza i dati e mostra quello che hai scoperto</h2>
Mentre metti insieme i tuoi risultati, creerai campi calcolati e varie visualizzazioni in Tableau, come grafici a doppio asse, tabelle evidenziate e mappe. Infine, userai filtri e parametri per rendere dinamici i tuoi grafici e metterai tutto insieme in una storia per condividere i tuoi consigli.


Analyzing Data in Tableau

Nel commercio elettronico, aumentare le vendite e ridurre le spese sono priorità.

Caso di studio: analisi e-commerce in Tableau

Treemap della percentuale di profitto

Caso di studio: analisi e-commerce in Tableau

Istruzioni dell'esercizio

esercizio interattivo pratico