Trong chương đầu tiên, bạn sẽ xây dựng một bộ dữ liệu để phân tích doanh số và chi phí. Bạn sẽ kết hợp nhiều tệp, lọc dữ liệu không hợp lệ và tạo các chỉ số cho khách hàng và đơn hàng. Bằng cách tự nối (self-join) trên dữ liệu bán hàng, bạn sẽ học cách tạo ma trận tương quan.
Hãy dùng ma trận tương quan để xác định các sản phẩm thường được mua cùng nhau.


Phân tích dữ liệu thương mại điện tử trong Tableau

Xây dựng nguồn dữ liệu doanh số sản phẩm

Bài tập về chi phí sản phẩm

Dọn dẹp dữ liệu

Tạo các chỉ số tính toán cho khách hàng

Tạo chỉ số đơn hàng và vận chuyển

Nguồn dữ liệu cho market basket analysis

Chuẩn hóa tên và giá trị thuộc tính

Trực quan hóa market basket

Khám phá dữ liệu

Tiếp theo, bạn sẽ tạo các chỉ số cho sản phẩm và khách hàng có lợi nhuận cao nhất. Bạn sẽ chuẩn hóa tên địa điểm và xây dựng bản đồ doanh số theo bang/tỉnh, trước khi khám phá các chỉ số chi phí vận chuyển. Cuối cùng, bạn sẽ xây dựng phân tích giả định (what-if) để hiển thị tác động của việc gửi số lượng lớn hơn đến chi phí vận chuyển.

Phân tích thương mại điện tử

Thêm ánh xạ bang–vùng

Khoảng cách vận chuyển

Bài tập: Doanh số theo bang

Giá trị vòng đời khách hàng theo bang

Các chỉ số cho phân tích what-if

Chi phí vận chuyển theo sản phẩm

Phân tích kịch bản What-if

Ở chương cuối, bạn sẽ xây dựng nhiều bảng điều khiển và trình bày chúng thành một câu chuyện mạch lạc. Bạn sẽ hiển thị các thuộc tính sản phẩm và khách hàng mang lại ROI cao nhất cho chiến dịch upsell/cross-sell. Để kết lại, bạn sẽ đề xuất các hành động cụ thể nhằm giảm chi phí vận chuyển.

Tạo một câu chuyện mạch lạc

Doanh thu theo địa điểm và sản phẩm bán chạy

KPI dưới dạng Big Angry Numbers (BANs)

Xây dựng bản tóm tắt điều hành

Treemap tỷ lệ lợi nhuận

Bài tập tỷ lệ lợi nhuận

Dashboard cơ hội tăng trưởng

Bảng điều khiển chi phí vận chuyển

Trình bày câu chuyện của bạn

Tổng kết

Trực quan hóa phân tích của bạn

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

Bạn đã sẵn sàng áp dụng kỹ năng Tableau để giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế chưa? Với doanh nghiệp thương mại điện tử, tăng doanh số và giảm chi phí là ưu tiên hàng đầu. Trong nghiên cứu tình huống Tableau này, bạn sẽ khảo sát một bộ dữ liệu từ công ty bán đồ cho thú cưng trực tuyến giả định có tên Munchy's.
Bạn sẽ phân tích bộ dữ liệu bán hàng để tìm ra những sản phẩm thường được mua cùng nhau và số lượng của chúng. Sau đó, bạn sẽ đề xuất upsell và cross-sell bằng cách xây dựng phân tích giỏ hàng (market basket analysis). Chi phí vận chuyển vẫn là khoản chi lớn đối với nhà bán lẻ trực tuyến. Bạn sẽ cân nhắc các chiến lược như gửi nhiều đơn vị cùng một sản phẩm để giảm chi phí trên mỗi đơn vị. Bạn sẽ hiểu khách hàng ở đâu và họ mua gì, rồi đưa ra khuyến nghị cho ban lãnh đạo về vị trí kho mới.
Bạn sẽ trả lời các câu hỏi này bằng cách tạo các trường tính toán và nhiều trực quan hóa trong Tableau, như biểu đồ trục kép, bảng làm nổi bật và bản đồ. Bạn sẽ dùng bộ lọc và tham số để làm cho biểu đồ linh hoạt, rồi kết hợp tất cả vào một câu chuyện để chia sẻ phát hiện của mình.

Analyzing Data in Tableau

Trong thương mại điện tử, tăng doanh số và giảm chi phí là ưu tiên hàng đầu. Nghiên cứu dữ liệu công ty thú cưng.

Nghiên cứu tình huống: Phân tích thương mại điện tử trong Tableau

Bài tập: Doanh số theo bang

Nghiên cứu tình huống: Phân tích thương mại điện tử trong Tableau

Bài tập tương tác thực hành