Лого vc.ru

Инструкция: расчёт эффективности бизнеса при помощи Power BI от Microsoft

Инструкция: расчёт эффективности бизнеса при помощи Power BI от Microsoft

Директор по маркетингу в интернет-магазине косметики Pudra.ru Анастасия Блинова об использовании инструментов бизнес-аналитики для маркетологов.

Если вы маркетолог в компании, где все важные расчеты эффективности бизнеса до сих пор ведутся в Excel, эта статья для вас. Я расскажу о том, как бесплатно настроить дашборды и как оптимизировать маркетинговую стратегию. Особенно интересной статья будет для небольших интернет-магазинов с объемом продаж от 100 единиц в день (цифры приобретают смысл только на больших объемах).

Настроенная система дашбордов позволяет:

  • Поддерживать данные в актуальном состоянии.
  • Сократить рутинную работу специалистов.
  • Избежать глупых ошибок в расчетах.

Рыночные стандарты — Tableau и Periscope, но они платные и не подходят для тех, кто хочет просто поэкспериментировать. Power BI от Microsoft — бесплатный, некрасивый, но не сложнее, чем Excel.

На то чтобы со всем разобраться и построить первые графики в Microsoft Power BI, у меня ушла пара недель. С помощью инструкции ниже вы сможете получить первые результаты за пару дней и принять решение, имеет ли смысл идти дальше.

Шаг 1. Создать учётную запись в Power BI

Для того чтобы приступить к работе, необходимо создать аккаунт в Microsoft — здесь. У Power BI есть две версии — онлайн и десктопная. Функциональной разницы между ними нет, но я предпочитаю работать в десктопной — делаю отчеты локально и готовый результат заливаю в «облако». Microsoft пока не сделала версию для macOS, поэтому у пользователей Macbook подобного выбора пока нет. Поэтому, чтобы инструкцию могли использовать и те, и другие, расскажу обо всём на примере онлайн-версии.

Шаг 2. Найти данные

Для начала работы нужно будет выгрузить в .CSV данные о продажах. Впоследствии можете настроить потоковую передачу данных в BI, но для «пробного полета» достаточно будет одной выгрузки из CRM.

Исходная таблица должна иметь следующие поля:

  • Дата заказа.
  • Номер заказа.
  • Статус заказа.
  • Мобильный телефон или почта клиента (или другой уникальный идентификатор).
  • Чек заказа (за вычетом скидок).
  • Способ доставки (если есть варианты).
  • Данные UTM (если собираете).

Одна строка в таблице приравнивается к информации об одном заказе. Соответственно, число строк в таблице должно совпадать с количеством продаж. На случай, если добыть таблицу не удалось, я подготовила небольшой тренировочный файл.

Шаг 3. Распаковать данные

Заходим в Power BI, выбираем пункт меню «Получить данные» → «Файлы» → «Локальный файл», выбираем свою выгрузку, нажимаем «Импорт».

Убеждаемся, что набор данных добавился

Шаг 4. Строим график динамики продаж

Динамика продаж интересна всем — с нее и начнем. Для начала выбираем тип визуализации. Я советую выбрать гистограмму, где по оси Х будут временные периоды, а по Y — объем продаж.

Кстати, если вы не можете сходу сказать, в каком виде лучше представлять те или иные данные, советую прочитать книгу Желязны «Говори на языке диаграмм». Книге больше десяти лет, но базовые принципы, изложенные в ней, до сих пор актуальны.

Объем продаж можно представить в деньгах или в единицах. Объем продаж в деньгах (он же выручка) — это сумма чеков всех заказов. Перетаскиваем поле «Чек» в слот «Значение», а поля с месяцами и годами — в слот «Ось». График готов.

Необходимо проверить, что вы выбрали именно сумму чеков, а не их количество — для этого нажмите на стрелочку ↓ в слоте «Значение». Если бы выбрали количество, то получили бы количество заказов (объем продаж в единицах).

Допустим, вам интересно посмотреть динамику продаж по дням в январе (чтобы посмотреть, как отработали те или иные акции). Тогда слоты необходимо заполнить так:

В фильтрах месяцев выбираем январь, по оси Х добавляем уровень дат. Чтобы поменять цвет диаграммы, добавить заголовок и подписи осей, установить разрядность, воспользуйтесь вот этим разделом:

Если вы хотите поделиться результатами с коллегами, вам необходимо будет сохранить отчет, а затем, перейдя в раздел «Отчеты», выбрать «Закрепление живой плитки». Power BI предложит создать «информационную панель», которая и будет дашбордом, которым можно будет делиться через приглашения по почте.

Шаг 5. Что ещё можно построить на основе этих данных

Построение диаграмм в Power BI напоминает построение сводных диаграмм в Excel и ничего сложного из себя не представляет. Какие еще диаграммы можно построить на основе исходных данных? Зависит от типа бизнеса, но я предлагаю построить следующие:

  • Динамика продаж (в заказах или деньгах).
  • Динамика заказов или выручки от года к году.
  • Динамика среднего чека.
  • Процент доставленных заказов (fullfilment rate).
  • Распределение заказов на первые и повторные.
  • Распределение заказов по способам доставки (постаматы, почта и так далее).
  • Динамика заказов в разрезе маркетинговых каналов (контекст, СРА, email).
  • Когорты и LTV.
Так выглядели первые дашборды Pudra.ru

Вот примеры выводов, которые я смогла сделать с помощью анализа такого набора данных:

  • Посмотрев на динамику среднего чека в разрезе первых и повторных клиентов, я увидела, что чек клиента, покупающего на Pudra.ru повторно, выше, чем у нового клиента, на 25%. Во-первых, это значит, что имеет смысл перераспределить силы маркетинга в направление лояльности, а во-вторых, даёт некоторый запас по СРО на повторные заказы.
  • Email — канал, по которому уровень повторных заказов достигает 82%, а вот «Яндекс.Маркет» генерирует в основном новых клиентов (78% заказов совершают впервые). При этом процент отмен у первого — 14%, у второго — 24%. При сопоставимом количестве заказов значимость этих каналов с точки зрения рентабельности совершенно разная.
  • Спрогнозировав LTV, я увидела небольшую разницу в срезе разных каналов, и теперь могу взять это за основу для дальнейшей оптимизации СРО. Те каналы, которые раньше не «проходили по СРО», были реабилитированы — LTV пользователей из этих каналов покрывал более высокие затраты на привлечение.

Подобные выводы позволяют точнее выставлять приоритеты в работе, выявлять проблемные зоны и узкие места, принимать решения, основываясь на фактах, а не мнениях.

Присылайте собственные кейсы, в результате которых вам удалось заметно улучшить (или, наоборот, ухудшить) показатели проекта, на cases@vc.ru. Интересные эксперименты обязательно попадут на страницы рубрики «Кейсы».

0

Круто, че. Будем пробовать. Спасибо. Ещё туда пару прилов прицепить и кроссбраузерное Id настроить, будет круто.

Рада, что полезно. Кстати, если не ошибаюсь, у Power bi есть интеграция с ГА и Appfigures, так что все возможно)

0

У меня диплом в Power BI. Не думал, что можно по этому поводу статью написать)

0

Господь, по нему выдают дипломы?)

Прямой эфир
Хакеры смогли обойти двухфакторную
авторизацию с помощью уговоров
Подписаться на push-уведомления