W pierwszym rozdziale zbudujesz zbiór danych do analizy sprzedaży i kosztów. Połączysz wiele plików, odfiltruj nieprawidłowe dane i stworzysz metryki dotyczące klientów oraz zamówień. Korzystając z samozłączenia na danych sprzedażowych, nauczysz się tworzyć macierz korelacji.
Wykorzystasz macierz korelacji do identyfikacji produktów, które są często kupowane razem.


Analiza danych e-commerce w Tableau

Tworzenie źródła danych o sprzedaży produktów

Kolejność według poniesionego kosztu

Ćwiczenie – koszty produktu

Czyszczenie danych

Tworzenie miar dla klientów

Tworzenie metryk zamówień i wysyłki

Źródło danych do analizy koszyka zakupowego

Standaryzacja nazw i wartości atrybutów

Wizualizacja market basket

Eksploracja danych

Następnie stworzysz metryki dla najbardziej dochodowych produktów i klientów. Ujednolicisz nazwy lokalizacji i zbudujesz mapę sprzedaży według stanu, a potem przyjrzysz się metrykom kosztów wysyłki. Na koniec zbudujesz analizę „co, jeśli", która pokaże wpływ wysyłki większych ilości na koszty wysyłki.

Analityka e-commerce

Dodawanie mapowania stanów na regiony

Odległość od magazynu

Ćwiczenie: sprzedaż według stanu

Wartość życiowa klienta według stanu

Metryki do analizy warunkowej

Koszty wysyłki według produktu

Analiza what-if

W ostatnim rozdziale zbudujesz kilka dashboardów i przedstawisz je jako spójną historię. Pokażesz, jakie atrybuty produktów i klientów przełożą się na najwyższy zwrot z inwestycji w kampanię sprzedaży dodatkowej i krzyżowej. Na zakończenie zaproponujesz konkretne działania pozwalające ograniczyć koszty wysyłki.

Tworzenie spójnej historii

Przychody według lokalizacji i najlepiej sprzedające się produkty

Kluczowe wskaźniki KPI w formacie BANs (Big Angry Numbers)

Zbuduj podsumowanie dla kierownictwa

Treemapa udziału w zysku

Ćwiczenie: marża zysku

Pulpit nawigacyjny możliwości wzrostu

Panel kosztów wysyłki

Zaprezentuj swoją historię

Podsumowanie

Wizualizacja analizy

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

Czy chcesz wykorzystać swoje umiejętności w Tableau do rozwiązywania realnych problemów biznesowych? W e-commerce zwiększenie sprzedaży i obniżenie kosztów to priorytety numer jeden. W tym studium przypadku przeanalizujesz zbiór danych fikcyjnej internetowej firmy zoologicznej – Munchy's.
Zbadasz dane sprzedażowe, aby sprawdzić, które produkty są często kupowane razem i w jakich ilościach. Następnie zbudujesz analizę koszyka zakupowego i sformułujesz rekomendacje dotyczące sprzedaży dodatkowej i krzyżowej. Koszty wysyłki to jeden z największych wydatków sklepów internetowych. Rozważysz strategie, takie jak wysyłka większych ilości tego samego produktu w celu obniżenia kosztów jednostkowych. Dowiesz się, gdzie mieszkają klienci i co kupują, a następnie przedstawisz zarządowi rekomendacje dotyczące lokalizacji nowego magazynu.
 Odpowiedzi na te pytania znajdziesz, tworząc pola obliczeniowe i różne wizualizacje w Tableau – wykresy z podwójną osią, tabele wyróżnień i mapy. Wykorzystasz filtry i parametry, aby nadać wykresom dynamiczny charakter, a całość połączysz w historię prezentującą twoje wnioski.

Czy jesteś gotowy, aby wykorzystać swoje umiejętności Tableau do rozwiązywania praktycznych problemów biznesowych? Dla firm e-commerce zwiększanie sprzedaży i obniżanie kosztów to najważniejsze priorytety. W tym studium przypadku Tableau przeanalizujesz zbiór danych fikcyjnej internetowej firmy sprzedającej artykuły dla zwierząt o nazwie Munchy's.
<br><br>
<h2>Wykorzystaj swoje umiejętności Tableau w praktycznym studium przypadku</h2>
Najpierw przeanalizujesz zbiór danych sprzedażowych i sprawdzisz, które produkty są często kupowane razem oraz w jakiej ilości. Następnie będziesz tworzyć rekomendacje upsell i cross-sell, budując analizę koszyka zakupowego.  
<br><br>
Następnie trzeba będzie zmierzyć się z faktem, że koszty wysyłki nadal stanowią duży wydatek dla sprzedawców internetowych. Będziesz pracować nad strategiami takimi jak wysyłanie większej ilości tego samego produktu, aby obniżyć koszty jednostkowe. Będziesz też musiał zrozumieć, gdzie znajdują się klienci i co kupują, aby móc przedstawić kierownictwu rekomendacje dotyczące nowej lokalizacji magazynu.
<h2>Analizuj dane i wizualizuj swoje wyniki</h2>
Gdy będziesz zestawiać swoje ustalenia, utworzysz pola obliczeniowe i różne wizualizacje w Tableau, takie jak wykresy z podwójną osią, tabele wyróżnień i mapy. Na koniec użyjesz filtrów i parametrów, aby nadać swoim wykresom dynamikę, a następnie połączysz wszystko w historię, którą podzielisz się swoimi rekomendacjami.


Analyzing Data in Tableau

W e-commerce priorytetem jest zwiększenie sprzedaży i redukcja kosztów. Zbadaj dane sklepu zoologicznego.

Analiza danych e-commerce w Tableau

Create Your Free Account