Power BI · цепь поставок
Самые большие продажи не дали самую высокую маржу
Fishing лидировал по выручке, но маржа Garden и Crafts была выше. С доставкой тоже нашлась разница: First Class доставлял быстрее, но нарушал обещанный срок гораздо чаще, чем Standard Class.
Почему я это изучил
В этом проекте я хотел понять, откуда DataCo получает прибыль, а не просто сравнить продажи. Также посмотрел на доставку. Услуга может быть быстрой и всё равно не укладываться в собственный обещанный срок.
Что я сделал
Я подготовил около 180 тысяч строк заказов в Power Query и собрал двухстраничный отчёт Power BI с мерами DAX. За выручку взял сумму после скидок. Удалил данные клиентов, которые не нужны для анализа, и исключил неполный 2018 год. Иначе он выглядел бы как резкое падение продаж.
Что я выяснил
- Fishing принёс около $6,2 млн выручки. Garden и Crafts продавались меньше, но их маржа была выше: 14,31% и 14,81%.
- First Class доставлял в среднем за два дня и опаздывал в 95% случаев. Standard Class доставлял за четыре дня и опаздывал в 38%. Поэтому стоит проверить обещанные сроки, прежде чем считать быструю доставку более надёжной.
- Западная Европа и Центральная Америка дали большую долю прибыли. Перед рекомендацией расширяться в другие регионы я бы подробнее изучил, что работает здесь.
Что я сделал бы дальше
Я бы выяснил, почему категории с высокой маржой продаются меньше и есть ли возможность увеличить их продажи. В доставке проверил бы, насколько реалистичны сроки быстрых услуг. Отмены нужно изучать отдельно от опозданий.
Чего этот анализ не показывает
Отчёт охватывает 2015–2017 годы. Он показывает различия, но не устанавливает причины задержек. По нему также нельзя узнать, как сегодняшние покупатели отреагируют на изменения.