Project Details

Цель

Наша задача собрать интерактивный дашборд с интуитивно понятной фильтрацией по основным критиериям. Дашборд должен отвечать на вопросы заказчика (см. в разделе Анализ).

Для этого мы проведем анализ и предобработку данных о заказах (orders), покупателях (customers) и продуктах (products) из листов Excel для дальнейшей работы.

Скачать с GitHub!

Предобработка

Исходные датасеты разнесены по листам (orders, customers, products). Для удобства работы мы объединим данные в один лист используя "ПРОСМОТРХ", комбинацию ИНДЕКС-ПОИСКПОЗ и соответсвующие уникальные ключи. Для пары orders-customers ключ-Customer ID, для orders-products ключ-Product ID.

Рисунок 1. Это изображение показывает исходный вид данных до объединения датасетов.

Перед началом работы была проведена подготовка данных для правильной интерпретации информации и переносе ее на визуализацию.

А именно:

Изменил формат даты в столбце Order Date на более подходящий для региона.

Добавил столбец Sales, содержащий полную стоимость заказа.

Изменил формат даты в столбце Order Date на более подходящий для региона.

Развернул Аббревиатуру типа кофе из столбца Coffee Type в столбец Coffee Type Name.

Добавил измерение (kg) в столбец Size.

Убедился в отсутствии дубликатов в данных.

Рисунок 2. Изображение показывает подготовленный датасет.

Выше проведенные шаги существенно упростят работу с данными и увеличат точность итоговых результатов.

Анализ

Теперь имея подготовленные данные мы можем провести разведочный анализ для получения инсайтов и закономерностей в исследуемых данных.

Вопросы со стороны заказчика:

1. Сказывается ли наличие карты лояльности на стоимость покупки?
2. Какой объем товара предпочитаю покупатели? По странам есть различие?
3. Какую степень обжарки покупают чаще? По странам есть различие?
4. Кагда наступает сезонный спад/подъем?
5. Есть ли взаимосвязь между типом кофе и сезонностью?
6. Наблюдаются ли тенеденции к подъему/снижению по продажам?
7. В какие месяцы нарушается сезонность? почему?
8. На какие три месяца в году приходятся самые большие продажи?
9. Кто входит в Топ-5 покупателей товаров определенного типа?

Отвечая на эти вопросы, бизнес в лице заказчика может улучшить понимание его идеального покупателя и скорректировать маркетинговые стратегии для увеличения прибыли компании.

Исследование данных

Мы начнем сегментацию пользователей по типу и объему заказа, местоположению, наличию карты лояльности и так далее.

Я использовал объединенный датасет для создания сводных таблиц, основанных на различных критериях. На основе этих сводных таблиц я создал диаграммы, временные шкалы и срезы.

Рисунок 3. Изображение показывает сводные таблицы, диаграммы и срезы.

Для удобного восприятия информации в целом, я создал дашборд, который отображает все диаграммы и вспомогательные блоки, такие как временная шкала, срезы по типам продукции и объему упаковки. Такой подход позволяет собирать нужные конфигурации отображения данных.

Рисунок 4. Изображение показывает собранный дашборд.

Ключевые результаты

Используя дашборд, мы смогли получить следующую информацию:

• Товар: В феврале 2022 года произошел обвал по продажам всех разновидностей кофе кроме Арабики.
• Товар: Обвал в феврале 2022 года никак не сказался на упаковке 0,2 кг в отличии от остальных.
• Сезонность: Из года в год сезонность подвержена внешним факторам. Паттерн сезонности сквозь года ломается.
• Местоположение: Покупатели из Великобритании в течение 2022 года не пользовались картами лояльности. За другие периоды такого не наблюдалось.
• Местоположение: Покупатели из Великобритании за период 2021-2022 года практически не покупали кофе в упаковках 0,2 кг.
• Продажи: самые большие продажи приходятся на февраль, июнь и октябрь.
• Товар: существенных различий при выборе степени обработки кофе не выявлено.

Рекомендации

Основываясь на этих выводах, бизнес может реализовать следующие действенные шаги для улучшения продаж:

• Самые большие продажи в году выпадают на февраль, июнь и октябрь. К этим датам бизнес может подготовится, например заблаговременно закупив больше товара, а правльно продуманные акции позволят увеличить продажи и прибыль.
• На протяжении исследуемого периода наблюдались обвалы продаж, связанные с сезонностью. Стоит рассмотреть возможность диверсифекации поставщиков.
• Покупатели из Великобритании в 2022 году не использовали карты лояльности. Необходимо сообщить в отдел маркетинга для выяснения обстоятельств.
• Покупатели из Великобритании за период 2021-2022 годов практически не покупали кофе в упаковках 0,2 кг. Отделу маркетинга необходимо разработать соответствующие акции, направленные на увеличение продаж указанного объема в стране.

В заключение, эти результаты дают ценную информацию как на основе исторических данных, так и на основе текущего состояния рынка. Реализуя рекомендации, бизнес может улучшить продажи и лучше удовлетворять потребности и интересы своего целевого рынка.