![Analiza danych z Power BI w praktyce [interaktywny raport sklepu rowerowego BuyCycles]](https://www.nearshore-it.eu/wp-content/uploads/2024/09/BuyCycles_cover-2.jpg)
Przejdź do:
BuyCycles – case study
Wyobraźmy sobie, że pracujesz jako manager sprzedaży w sklepie rowerowym BuyCycles, który działa od 2016 roku. Sklep sprzedaje sprzęt rowerowy zarówno w sposób tradycyjny, jak i za pośrednictwem platformy e-commerce, dlatego korzysta z kilku różnych systemów, które dostarczają nam danych o sprzedaży.
Jako manager sprzedaży jesteś odpowiedzialny za analizę wyników sprzedaży i stanów magazynowych oraz planowanie sprzedaży określonych produktów, a także zlecanie działań marketingowych. Początkowo zadanie nie było trudne. Budżet i dochód sklepu rowerowego był niewielki: roczna sprzedaż wynosiła 43,421 tys. dol., a w ofercie sklepu były tylko rowery górskie i szosowe.
W 2018 sklep poszerzył ofertę o akcesoria rowerowe i ubrania, przez co zaczął się dynamicznie rozwijać, a sprzedaż – rosnąć do zawrotnej sumy przekraczającej 16 mln dol. Właściciel sklepu jest zachwycony wynikami. Gdy jednak pyta Cię, jakie działania powinniście podjąć w kierunku utrzymania tego pozytywnego trendu, trudno jest Ci udzielić konkretnych odpowiedzi jedynie na podstawie informacji o sumie i wyraźnym na pierwszy rzut oka wzroście sprzedaży.
Wyzwanie
Tradycyjne podejście do tego problemu będzie wymagało od Ciebie zebrania danych pochodzących z kilku różnych źródeł i przygotowania zestawienia, na przykład w Excelu. Proces ten wymaga pobrania danych, przygotowania ich w taki sposób, żeby w ostatecznym raporcie były uporządkowane i można je było ze sobą porównywać, a następnie stworzenia odpowiednich zestawień (nazywamy to procesem ETL, czyli Extract – Transform – Load).
Nawet jeśli masz specjalistów, którzy mogą Cię w tym wesprzeć (analityka biznesowego lub dział IT), z podejściem tym nadal wiąże się kilka problemów:
- Problem kosztów – każdorazowe przygotowanie danych i tworzenie raportów wymaga czasu i ponoszenia kosztów związanych z ich wykonaniem.
- Problem poznawczy – obszerne pliki Excel, pozbawione łatwych w obsłudze wizualizacji, i tak wymagają od Ciebie wysiłku w analizie danych.
- Problem efektywności – jeśli nie uda się wszystkich danych zebrać w jednym raporcie lub systemie, będziesz zmuszony do uzupełniania ich danymi z innych systemów lub raportów.
- Problem monitoringu – podejście to nie umożliwia Ci bieżącego sprawdzania stanu biznesu pomiędzy poszczególnymi raportami. W przypadku wystąpienia problemów dostrzeżesz je dopiero wtedy, kiedy zostaną zaraportowane, a nie wtedy, kiedy rzeczywiście się pojawią.
Jak widać, tradycyjne podejście jest zaledwie doraźnym rozwiązaniem problemu, jednak nie rozwiązuje go systemowo i definitywnie. Wciąż brakuje Ci narzędzia, które pozwoliłoby na szczegółową analizę wyników firmy na bieżąco i samodzielnie.
Przeczytaj także: System Business Intelligence – narzędzie do efektywnego zarządzania
Poniżej znajdziesz interaktywny raport Power BI, w którym zebrane są najważniejsze dane sprzedażowe sklepu BuyCycles. Pod nim zaprezentowaliśmy podstawową, ale jedną z wielu ścieżek analitycznych, które pozwolą Ci zapoznać się z aktualną sytuacją sklepu. Zachęcamy do przejścia naszej ścieżki w raporcie, a następnie już samodzielnej analizy danych.
Analizujemy wyniki sprzedaży z Microsoft Power BI
Włączasz raport w Microsoft Power BI i sprawdzasz wyniki sprzedaży w ujęciu rok do roku i miesiąc do miesiąca, a nawet dzień do dnia. Wszystko zależy od konkretnej potrzeby analitycznej. Na pierwszy rzut oka widać, że w skali roku nastąpił znaczący wzrost w porównaniu z rokiem poprzednim, co potwierdza wcześniejsze spostrzeżenia.
Interesuje Cię jednak, jakie grupy produktów miały największy wkład w zaobserwowany wzrost. Możesz łatwo zdobyć te informacje dzięki rozbiciu danych na grupy i podgrupy. Następnie sortujesz wyniki według kolumny „Sprzedaż” rosnąco i malejąco.
Okazuje się, że w 2019 roku bardzo wzrosła sprzedaż produktów, które rok wcześniej były rzadko sprzedawane i zdecydowanie największe wzrosty sprzedaży dotyczą właśnie tych produktów. Słupki w kolumnie „Sprzedaż” pozwalają Ci zaobserwować największy przyrost obrotów i wzrost dla określonej grupy produktów. W tym przypadku znaczący, bo o ponad 17 000% dla rowerów trekkingowych. Oczywiście wynika to z niskiej bazy, związanej z tym, że ten produkt został wprowadzony do sprzedaży w 2018 roku, ale pokazuje również jego spory potencjał.
Możesz dodatkowo sprawdzić, które konkretnie modele rowerów trekkingowych cieszyły się największym zainteresowaniem. Analiza danych wskazuje na dwa modele: Trekkingowy – 1000 Żółty i Trekkingowy – 1000 Niebieski.
Mając tę wiedzę, po wyborze modelu Trekkingowy – 1000 Niebieski jako manager sprzedaży możesz zweryfikować, jak sprzedaż rozkładała się w czasie i jak cele sprzedażowe są realizowane w ujęciu czasowym. Sprzedaż szybko rosła od stycznia i zaczęła się stabilizować w drugiej połowie roku.
Wnioski
Teraz czas na wnioski:
- W drugiej połowie roku sprzedaż rowerów trekkingowych zaczęła się stabilizować, więc nie będzie już tak łatwo o dalsze dynamiczne wzrosty.
- Sprzedaż rowerów trekkingowych na poziomie prawie 4 mln w porównaniu z innymi grupami produktów oznacza jednak, że jest jeszcze duży potencjał tego wzrostu – rowery górskie i szosowe sprzedają się w Twoim sklepie na poziomie 5-6 mln.
- Zlecasz dodatkowe działania marketingowe wspierające sprzedaż rowerów trekkingowych i uzupełniasz stany magazynowe.
Jak widać na tym przykładzie, wyciąganie właściwych wniosków biznesowych z Power BI jest szybkie i dosyć proste. System umożliwia analizę danych na bieżąco, bez konieczności angażowania do tego specjalistów, i nie wymaga oczekiwania na zebranie danych w jednym zestawieniu. Dzięki temu analiza danych staje się rzeczywistym narzędziem w rękach managera, a nie tylko sposobem na raportowanie efektów jego działań już po fakcie.
Dobrze wdrożony system analityczny pomaga nie tylko w wyciąganiu wniosków na bazie danych historycznych, ale także ostrzega, kiedy kluczowe wskaźniki osiągają punkty krytyczne – np.: sprzedaż albo stany magazynowe spadną poniżej określonego poziomu i wymagają pilnej ingerencji managera. A to już jest krok do zarządzania biznesem opartym na danych i realnych zdarzeniach, a nie intuicji i niejasnych przewidywaniach.
Expert knowledge
The Key Leadership Skills You Need for The 21st Century Workplace
Find out what they are, how they differ from management skills, and which skills you need to develop to become a successful leader.Read the article!Podsumowanie
Narzędzia do samodzielnej analizy danych są intuicyjne i dostępne dla wszystkich – ich podstawowe wersje są najczęściej dostępne w darmowej wersji demonstracyjnej, ale na zakup licencji rozszerzających ich możliwości mogą sobie pozwolić nawet małe firmy. Demokratyzacja danych, o której coraz częściej się pisze, to nic innego, jak powszechność i łatwość ich analizy przy wykorzystaniu narzędzi typu self-service, takich jak Microsoft Power BI. Mamy nadzieję, że pomogliśmy Ci przekonać się, że sprawdzają się w każdej sytuacji – bez względu na wielkość firmy i branżę.
A może poczułeś się dobrze w roli managera sprzedaży i z danych sklepu rowerowego BuyCycles wyciągnąłeś jeszcze inne wnioski? Podziel się z nami swoimi spostrzeżeniami w komentarzu. Może Twoje wnioski różnią się od tych zaprezentowanych w artykule i masz inne rady dla właściciela naszego sklepu rowerowego?
Analityk z kilkunastoletnim doświadczeniem w dostarczaniu rozwiązań technologicznych ukierunkowanych na zwiększanie użyteczności biznesowej danych w organizacji. Wykładowca akademicki w zakresie analityki biznesowej i wizualizacji danych.