داشبورد تحلیل داده های فروش کسب و کارها با Power BI

تجزیه تحلیل داده با نرم افزار Power BI | تحلیل داده های فروش | داشبورد تحلیل داده های فروش کسب و کارها | داشبورد تحلیل فروش با PowerBI | آموزش Power BI

به داشبورد تجزیه و تحلیل جامع فروش خوش آمدید! این ابزار قدرتمند به شما کمک می کند تا به اطلاعات دقیق و ارزشمندی از عملکرد فروش خود در سطوح مختلف دست پیدا کنید و با تصمیم گیری های آگاهانه، سودآوری خود را به طور چشمگیری افزایش دهید.

داشبورد مدیریتی واحد فروش به طور خاص برای مدیران کسب و کار و مسئولان واحد فروش طراحی شده است تا بدون نیاز به دانش برنامه نویسی یا تخصص در Power BI، بتوانند به تجزیه و تحلیل عمیق داده های فروش و مشتریان خود بپردازند.

با استفاده از این داشبورد:

• به سرعت و به آسانی داده های واقعی خود را جایگزین کنید.
• تحلیل کاملی از داده های فروش خود را در بازه های زمانی مختلف به تاریخ شمسی مشاهده نمایید.
• عملکرد فروش خود را در دسته بندی و بازه های زمانی مختلف تجزیه و تحلیل کنید.
• محصولات پرفروش و کم فروش خود را به راحتی شناسایی کنید.
• مناطقی که نیازمند انجام فعالیتهای بازاریابی بیشتر هستند را شناسایی کنید.
• نقطه قوت و ضعف عملکرد واحد فروش خود را به طور دقیق شناسایی کنید.
• فرصت های جدید برای افزایش فروش کشف کنید.
• استراتژی های بازاریابی خود را بهینه کنید.
• رضایت مشتریان را افزایش دهید.
• سودآوری خود را به طور چشمگیری افزایش دهید.
• تصمیمات آگاهانه و بر پایه داده برای افزایش سودآوری خود اتخاذ کنید.

با این داشبورد چه گزارشاتی می توان گرفت؟

• مبلغ و تعداد کل فروش خود را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه به طور دقیق رصد کنید.
• عملکرد فروش را در دسته بندی های مختلف و به صورت روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه تجزیه و تحلیل کنید.
• تعداد فروش را بر اساس محل سکونت مشتریان و در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه بررسی کنید.
• سهم سود را به تفکیک استان و در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه تجزیه و تحلیل کنید.
• فروش و سود هر محصول را به صورت روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه بررسی کنید.
• محصولاتی که بیشترین و کمترین تخفیف را دارند، شناسایی کنید.
• مشتریانی که بیشترین برگشت سفارش را دارند، شناسایی کنید.
• دلایل برگشت سفارش را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه بررسی کنید.
• تعداد برگشت سفارش را بر اساس دسته بندی محصول و در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه تجزیه و تحلیل کنید.
• هزینه ارسال سفارشات را بر اساس روش ارسال مقایسه کنید.
• ده مشتری اول از نظر سوددهی را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه شناسایی کنید.
• شش کالای اول با بیشترین و کمترین سود را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه شناسایی کنید.
• میانگین زمان ارسال کالا را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه بررسی کنید.
• تعداد کل کالاهای تخفیف دار را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه تجزیه و تحلیل کنید.
• سودآوری محصولات را بر اساس دسته بندی و در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه بررسی کنید.
• سودآوری محصولات تخفیف دار را با هزینه ارسال مقایسه کنید.
• میانگین زمان تحویل را بر اساس محل سکونت مشتری و در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه تجزیه و تحلیل کنید.
• رشد تعداد سفارشات را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه بررسی کنید.
• عملکرد فروش را به تعداد برگشتی در هر استان مقایسه کنید.
• میزان وفاداری مشتریان را با بررسی تعداد مشتریان جدید و خرید مجدد مشتریان قدیمی در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه تجزیه و تحلیل کنید.
• فروش حاصل از وفاداری مشتریان را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه بررسی کنید.
• محصولاتی که بیشترین تعداد سفارش را دارند، در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه شناسایی کنید.
• محصولاتی که کمترین تعداد سفارش را دارند، در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه شناسایی کنید.
• شهرستانها/استانهایی با بیشترین و کمترین تعداد فروش را در بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه شناسایی کنید.
• توزیع فروش در فصل‌ها: تحلیل سهم هر فصل از کل فروش سال.
• بررسی فروش در روزهای خاص: تحلیل فروش در روزهای خاص هفته برای برنامه‌ریزی بهتر فروش و بازاریابی.
• گزارش فروش روزانه: بررسی فروش روزانه در طول یک ماه خاص.
• تحلیل روند فروش در ماه‌های مختلف:شناسایی روندهای صعودی یا نزولی در فروش طی ماه‌های مختلف.

علاوه بر گزارشات فوق می توانید از پاسخگوی هوش مصنوعی هم استفاده کنید که دارای ویژگی های زیر است:

• پاسخ دهی خودکار به سوالات فارسی: Q&A از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک سوالات فارسی کاربران و ارائه پاسخ های دقیق به آنها استفاده می کند.
• شناسایی کلمات کلیدی مرتبط با داده ها: Q&A به طور خودکار کلمات کلیدی موجود در سوالات کاربران را شناسایی می کند و از آنها برای جستجوی داده های مرتبط در مجموعه داده ها استفاده می کند.
• پشتیبانی از انواع سوالات: Q&A می تواند به طیف گسترده ای از سوالات پاسخ دهد، از جمله سوالات ساده، پیچیده، چند قسمتی و سوالات با فیلتر.

برای اینکه بتوانید از کلیه گزارشات موجود در داشبورد بررسی عملکرد واحد فروش بهره مند شوید می بایست دیتاستی با ساختار داده ای ذیل داشته باشید تا در کسری از ثانیه با جایگذاری داده های واقعی داشبورد آماده استفاده شما شود.

توضیح فیلدهای دیتاست داشبورد تحلیل فروش:

1. Row ID:این فیلد یک شناسه منحصر به فرد برای هر سطر در دیتاست است.

2. Order ID:این فیلد یک شناسه منحصر به فرد برای هر سفارش است.

3. Order Date:این فیلد تاریخ ثبت سفارش را نشان می دهد.

4. Order Time:این فیلد زمان ثبت سفارش را نشان می دهد.از این زمان می توان برای تجزیه و تحلیل الگوی خرید مشتریان و شناسایی ساعات اوج خرید استفاده کرد.

5. Ship Date:این فیلد تاریخ ارسال سفارش را نشان می دهد.از این تاریخ برای محاسبه زمان ارسال کالا و ارزیابی عملکرد بخش حمل و نقل استفاده می شود.

6. Ship Time:این فیلد زمان ارسال سفارش را نشان می دهد.از این زمان می توان برای تجزیه و تحلیل سرعت ارسال سفارشات و شناسایی مناطق با زمان ارسال طولانی تر استفاده کرد.

7. Ship Mode:این فیلد روش ارسال سفارش را نشان می دهد (مانند زمینی، هوایی، دریایی،باربری و..).از این اطلاعات می توان برای محاسبه هزینه ارسال و تجزیه و تحلیل اثربخشی روش های مختلف ارسال استفاده کرد.

8. Customer ID:این فیلد یک شناسه منحصر به فرد برای هر مشتری است.از این شناسه برای شناسایی مشتریان، ردیابی سابقه خرید آنها و تجزیه و تحلیل رفتار خرید آنها استفاده می شود.

9. Customer Name:این فیلد نام کامل مشتری را نشان می دهد.از این نام می توان برای شخصی سازی گزارشات و ارتباط با مشتریان استفاده کرد.

10. Segment:این فیلد دسته بندی مشتری را نشان می دهد (مانند خرده‌فروشی، عمده فروشی، دولتی).از این اطلاعات می توان برای تجزیه و تحلیل عملکرد فروش در هر دسته بندی و شناسایی فرصت های جدید استفاده کرد.

11. Postal Code:این فیلد کد پستی محل سکونت مشتری را نشان می دهد.از این کد می توان برای تحلیل توزیع جغرافیایی مشتریان و شناسایی پرفروش ترین مناطق استفاده کرد.

12. City:این فیلد شهر محل سکونت مشتری را نشان می دهد.از این اطلاعات می توان برای تجزیه و تحلیل عملکرد فروش در هر شهر و شناسایی بازارهای هدف جدید استفاده کرد.

13. Province:این فیلد استان محل سکونت مشتری را نشان می دهد.از این اطلاعات می توان برای تجزیه و تحلیل عملکرد فروش در هر استان و شناسایی فرصت های منطقه ای استفاده کرد.

14. Country:این فیلد کشور محل سکونت مشتری را نشان می دهد.از این اطلاعات می توان برای تجزیه و تحلیل عملکرد فروش در هر کشور و شناسایی بازارهای بین المللی استفاده کرد.

15. Product ID:این فیلد یک شناسه منحصر به فرد برای هر محصول است.از این شناسه برای ردیابی و مدیریت محصولات استفاده می شود.

16. Category:این فیلد دسته بندی محصول را نشان می دهد (مانند پوشاک، لوازم الکترونیکی، مبلمان).از این اطلاعات می توان برای تجزیه و تحلیل عملکرد فروش در هر دسته بندی و شناسایی پرفروش ترین دسته بندی ها استفاده کرد.

17. Sub-Category:این فیلد زیر دسته بندی محصول را نشان می دهد (مانند تی شرت، گوشی هوشمند، مبل راحتی).

18. Product Name:این فیلد نام کامل محصول را نشان می دهد.

19. Sales:این فیلد مبلغ فروش هر محصول را نشان می دهد.از این مبلغ می توان برای محاسبه درآمد کل، تجزیه و تحلیل سودآوری محصولات و شناسایی پرفروش ترین محصولات استفاده کرد.

20. Quantity:این فیلد تعداد محصول فروخته شده را نشان می دهد.از این تعداد می توان برای محاسبه موجودی، تجزیه و تحلیل تقاضای مشتریان و شناسایی محصولات محبوب استفاده کرد.

21. Discount:این فیلد مبلغ تخفیف داده شده به مشتری را نشان می دهد.از این مبلغ می توان برای محاسبه سود خالص و تجزیه و تحلیل اثربخشی استراتژی های تخفیف استفاده کرد.

22. Profit:این فیلد سود حاصل از فروش هر محصول را نشان می دهد.از این سود می توان برای محاسبه سودآوری کلی، تجزیه و تحلیل عملکرد فروش و شناسایی محصولات با حاشیه سود بالا استفاده کرد.

23. Shipping Cost:این فیلد هزینه ارسال هر سفارش را نشان می دهد.از این هزینه می توان برای محاسبه سود خالص، تجزیه و تحلیل اثربخشی روش های مختلف ارسال و شناسایی فرصت های کاهش هزینه استفاده کرد.

24. Order Priority:این فیلد اولویت سفارش را نشان می دهد (مانند عادی، فوری، VIP).از این اطلاعات می توان برای اولویت بندی سفارشات، بهبود زمان ارسال و افزایش رضایت مشتریان استفاده کرد.

25. Returned:این فیلد نشان می دهد که آیا سفارش مرجوع شده است یا خیر.از این اطلاعات می توان برای تجزیه و تحلیل نرخ بازگشت، شناسایی دلایل بازگشت و بهبود تجربه مشتری استفاده کرد.

26. Reason for Return:این فیلد دلیل بازگشت سفارش را نشان می دهد (مانند محصول آسیب دیده، عدم رضایت از محصول، تاخیر در ارسال).از این اطلاعات می توان برای شناسایی مشکلات مربوط به محصولات، بهبود فرآیندهای سفارش و کاهش نرخ بازگشت استفاده کرد.

27.و بیش از 10 فیلد محاسباتی دیگرکه عمدتا مربوط به تاریخ شمسی و بازه های زمانی روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه در کنار سایر فیلدهای تحلیلی می باشد.

ویژگی های داشبورد تحلیل داده های فروش کسب و کارها با Power BI

1. تجزیه و تحلیل جامع:این داشبورد جنبه های مختلفی از واحد فروش را به طور جامع مورد بررسی قرار می دهد، از جمله مبلغ و تعداد کل فروش، تعداد فروش بر اساس دسته بندی و تفکیک روزانه،هفتگی،فصلی،ماهانه و سالانه ، سودآوری، میانگین زمان ارسال کالا، نرخ برگشت کالا و عملکرد فروش در مناطق مختلف.

2. قابلیت پرسش و پاسخ:قابلیت Q&A در Power BI ابزاری قدرتمند برای پرسش و پاسخ به صورت زبان طبیعی است که به کاربران امکان می دهد بدون نیاز به نوشتن کد یا فرمول های پیچیده، از داده های خود اطلاعات کسب کنند. این قابلیت به ویژه برای کاربران غیر فنی که دانش زیادی از Power BI یا تحلیل داده ندارند، بسیار مفید است.

3. تجسم های بصری جذاب:این داشبورد از نمودارها، گراف ها، نقشه ها و سایر تجسم های بصری جذاب برای نمایش داده ها به روشی قابل فهم و جذاب استفاده می کند.این امر به کاربران کمک می کند تا بینش های خود را از داده ها به سرعت و به آسانی درک کنند

4. تعامل پذیری:کاربران می توانند با کلیک روی اجزای مختلف داشبورد، تغییرات سایر گزاراشات متناظر با آن را مشاهده کنند.

5. قابلیت سفارشی سازی: این داشبورد بدون هر گونه محدودیت یا قفلی در اختیار شما قرار خواهد گرفت لذا اگر به Power Bi تسلط نسبی داشته باشید می توانید هر تغییری که مد نظرتان بود را پیاده سازی کنید.

6.مدیریت آسان تاریخ شمسی در Power BI: به گفته بسیاری از اساتید حوزه داده در Power Bi هیچ چیزی زجرآورتر از کار با تاریخ شمسی نیست. ما این مشکل را بصورت همیشگی و ریشه ای حل کردیم.در این داشبورد بصورت خودکار فرآیند تبدیل تاریخ میلادی به روز،ماه و سال شمسی بدون اینکه کوچکترین کاری انجام دهید تبدیل می شود.

پیش نمایش ویدئوی معرفی داشبورد تحلیل داده های فروش کسب و کارها با Power BI

در این پروژه به چه چیزهایی دست خواهید یافت؟

• دیتاست نمونه پروژه
• راهنمای ویدئویی راه اندازی داشبورد با داده های واقعی
• راهنمای کاربری نرم افزار Power BI در بروزرسانی های جدید
• فایل قابل ویرایش داشبورد با فرمت Pbix

مشخصات فنی پروژه

• عنوان محصول:داشبورد تحلیل داده های فروش کسب و کارها با Power BI
• کد محصول:pbi198
• تاریخ انتشار: 1403/03
• تاریخ بروزرسانی: 1403/04
• نسخه: 1.2
• نرم افزار: Power BI 2024 up
• تعداد صفحه: 7
• تعداد گزارش:39
• تعداد فایل: 4
• فرمت فایل: MP4-Docx-pbix-Xlsx
• حجم پروژه : 1 مگابایت
• قابلیت ویرایش: دارد
• زبان: فارسی
• راهنما: دارد

مطالعه بیشتر