PowerBI: Análisis de Ventas para un E-commerce

La empresa Kaits Retail como ya su nombre lo indica pertenece a la industria Retail, esta empresa vende distintos productos electrónicos a través de su propia página web y de su aplicación para dispositivos móviles.

El CEO de Kaits Retail, busca implementar reportes, donde se analice las siguientes Métricas importantes, las cuales son: Ventas, Utilidad y Rentabilidad, así también como el Ticket promedio, las Unidades vendidas, la tasa de conversión, la tasa de carritos abandonados, las tasas de abandono de la operación y la cantidad de transacciones realizadas. Además, todas las métricas mencionadas anteriormente las necesita conocer por el detalle del Canal, Producto, Cliente, Ciudad, Tipo de Pago, y por si fuera poco, él busca saber ¿cómo estamos en el día de hoy?, ¿cómo nos proyectamos a fin de mes con el ritmo que vamos actualmente?, ¿cumplimos o no con la meta que se asignó al inicio del periodo?, ¿Cuáles son las ventas por cada año, mes y día?, ¿He crecido este año a comparación del año anterior?

Con todas estas necesidades, se crearon reportes, que iremos detallando uno por uno y que cumpla con lo mencionados líneas arriba, para ello, debemos tener en cuenta que el último día de ventas de proyecto es el 20 de abril del 2018, conociendo esta información podemos explicar nuestro reporte.

 

Análisis del Mes Actual

En este reporte podemos ver en nuestras tarjetas (Cards) algunas métricas mencionadas, comparándolos con el mes anterior.

Como indique al inicio del Blog, el CEO asigna las metas de las ventas al inicio de cada mes, y este caso no es la excepción, tenemos nuestra gráfica de bala (Bullet Chart), donde la parte celeste oscura indica cómo vamos, la parte celeste indica una proyección del mes, y la línea negra es la meta asignada por el CEO.

También se añadió una tabla donde se muestra la afinidad de los productos, es decir, los productos que se suelen comprar juntos del presente mes.

Para concluir, el mes actual los separamos por día, para poder ver las ventas a este nivel de detalle y compararlo con el mes del año anterior, si pasamos el mouse por un día especifico podemos ver su utilidad y rentabilidad también (ToolTips). Además de un gráfico a la derecha donde nos indica el producto que nos genera mayor venta el día de hoy (20 de abril).

 

Análisis del Métricas por Mes

Primero podemos ver unas tarjetas con distintas tasas; la tasa de abandono de carrito de compras, la tasa de conversión y la tasa de operaciones abandonadas. Observamos una gráfica en forma de dona que nos indica el tipo de tarjeta con el que nuestros clientes suelen pagar sus compras.

Tenemos 2 gráficas de embudo que indica los productos que ingresan al carrito, y de este total, cuántos de estos los llegan a comprar realmente, en este caso no buscamos analizar la cantidad de productos que retiran del carrito de compras, sino, que producto desechan. La otra gráfica muestra las operaciones que ya están por concluir, cuantos en verdad concluyen y cuantos desertan a última instancia, es decir, cuantos clientes dan click en el botón finalizar transacción y cuantos no.

Además, mostramos un top 5 de los productos que más desechan del carrito de compras, es aquí donde se debe realizar un análisis para conocer los motivos por el que se descartan estos productos.

Y por si fuera poco, se plasmó una gráfica de dispersión, donde analizamos, ventas utilidades y Rentabilidad a la misma vez, para concluir todo lo mencionado anteriormente podemos segmentarlo por los meses de los distintos años, así como también por categoría y Canal.

 

Evolución de Métricas

En este reporte visualizamos algunas métricas plasmadas en tarjetas, así como también mostramos una gráfica de líneas, donde mostramos la evolución de las ventas, Utilidad y la rentabilidad, estas gráficas se podrán filtrar por los distintos tipos de canales que existen, como también por departamento.

Un filtro adicional que se agrego fue Periodo, donde podemos observar la evolución y los indicadores en un intervalo determinado, en este caso solo se añadió para 7, 30, 90, 180, 360 días. Así como también una matriz (esta matriz solo se filtrará por el canal) con los detalles de las métricas más importantes para cada departamento y poder analizar quien genera mayor y menor rentabilidad.

 

Video Explicativo:


Reporte de Power BI:

 

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