El Rincon del BI

Descubriendo el Business Intelligence…

9. Presentación del prototipo. Ajustes en el módelo para análisis de clientes.

Posted by Roberto Espinosa en 21 diciembre 2009


Despues de trabajar unos dias en el, hemos conseguido construir nuestro prototipo reflejando en el toda la estructura de nuestro modelo lógico.

Ademas, hemos generado un lote de informes ejemplo para poder presentar al “cliente” y con ellos explotar todas las posibilidades del diseño elegido.

Algunos de los informes son los siguientes.

  • Ventas por canal y día de la semana (en formato Web, es decir, accediendo desde el portal via navegador):

  • Ventas por linea de producto y semana (Web):

  • Año y Linea de Producto (Web):

  • Analisis de promociones Web (Via Microstrategy Desktop):

Al observar este informe vemos que hay rentabilidades negativas, y navegamos a nivel de cliente y de material para ver que estamos, con la promoción, vendiendo por debajo de coste:

En este informe hemos utilizado los umbrales para poder dar formato o colores diferentes a los indicadores que queremos que nos avisen de algún hecho a tener en cuenta (en este caso, rentabilidad negativa).

  • Ventas por región (Via Microstrategy Desktop):

En este informe hemos utilizado otro aspecto interesante, que es la generación de porcentajes según el peso de un valor en el total de valores de un indicador (para nuestro ejemplo, el importe neto de ventas y el total de litros vendidos).

  • Ventas por Tipo Cliente / Linea Producto (Via Microstrategy Desktop):

  • Analisis de Ventas y Rentabilidad por Tipo Cliente (Via Microstrategy Desktop):

En este informe hemos utilizado umbrales con un simbolo con diferentes colores según el rango de valores del indicador, que nos servira para localizar valores por debajo de lo deseado, valores en el limite o valores por encima de los previsto (de una forma gráfica muy rapida de analizar).

  • Ranking de ventas por Cliente (en este hemos utilizado los porcentajes sobre el indicador y hemos ordenado por el porcentaje para sacar los clientes con mayores volumenes):

El mismo informe, pero ejecutando desde el Desktop en lugar de la Web.

  • Informe de Ventas por Denominación de Origen y Varietal (Variedad de Uva utilizada en la elaboración):

En este informe se observa, gracias al grafico de tarta, que aunque por volumen de litros la uva mas vendida es la Garnacha sin denominación de origen, el mayor volumen de ventas en importe lo tenemos en la varietal Tempranillo de la denominación de origen de Ribera del Duero.

  • Ranking de Materiales:

  • Analisis de ventas por Target (destino):

En este informe también se observa que aunque el mayor volumen de litros lo tenemos en el Target Gran Consumo, el mayor volumen de ventas esta en Gourmet (de ahí que la empresa quiera fomentar ese target, utilizando, por ejemplo, el Club de Vinos).

  • Análisis de ventas por Mes y Canal:

En este informe observamos la subida de las ventas en el mes de diciembre en todos los canales por la Navidad.

  • Analisis de ventas por día y Canal:

Como ejemplo de navegación, hemos seleccionado el día 01 de Noviembre y hemos ido a la dimensión Cliente, al atributo Agrupador, de la siguiente manera:

El mismo informe utilizando el portal Web quedaría:

Y la navegación por las dimensiones en Web:

La navegación hacia arriba en las dimensiones quedaría algo asi:

  • Ventas por centro de distribución y denominación origen:

  • Ejemplo de dimensiones y jerarquias definidas en el Prototipo para la navegación por la información:

Con todos estos informes nos hemos hecho una idea y hemos podido mostrar al cliente las posibilidades de la herramienta y alguno de los análisis que podriamos realizar. Pero ahora vamos a ver los inconvenientes, es decir, donde nuestro Modelo Lógico no ha llegado y que cosas se han de reajustar.

Ajustes en el módelo para análisis de clientes

Uno de los requerimientos de nuestro cliente era que el Datamart departamental de Ventas nos permitiese hacer un análisis profundo de los clientes del Club de Vinos, para realizar análisis sobre ellos, estudio de lanzamiento de nuevos productos, promociones, etc.

Durante la revisión del prototipo, se constata que se ha de ampliar la información referente a los clientes de este canal. Es decir, se han de añadir nuevos atributos a la dimensión cliente para poder facilitar posteriormente nuevos análisis. Los atributos añadidos en la fase de revisión son los siguientes:

  • Edad.
  • Estado Civil.
  • Numero Hijos.
  • Sexo.
  • Email.
  • Nivel Estudios.
  • Nivel Ingresos.
  • Fecha Antiguedad.
  • Preferencias.
  • Tipo Pago.
  • Nivel Club (Estandar, Oro, Platino).

Como hemos visto, también se han añadido criterios para poner en marcha el club de fidelización y poder hacer ofertas especificas y personalizadas para los clientes mas antiguos o los clientes con mayor nivel de compra.

Tras la revisión, el modelo lógico con los cambios en la dimensión de clientes quedaría así:

Hemos modificado nuestro esquema en Estrella a un esquema en Copo de Nieve para añadir una nueva rama en la dimensión cliente donde se registran los datos correspondientes a los clientes que son del Club de Vinos.

Nuestro proyecto sigue avanzando y es hora de continuar con el resto de pasos. A partir de ahora, vamos a analizar los sistemas operacionales para identificar los origenes de la información (desde donde llenaremos nuestro DW), construir el modelo físico definitivo e implementar los procesos de traspaso de información (carga inicial y procesos de actualización regulares). En ese momento entrarán en juego las herramientas ETL, que nos permitiran que nuestro proyecto tome vida definitiva con los datos reales del cliente. Como hemos indicado varias veces, es una de las partes mas complejas del proyecto y puede suponer hasta el 80% del esfuerzo de construcción de un DW.

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