Análisis de Ventas: Patrones y Recomendaciones para Maximizar Ingresos y Optimizar Costos

Hola muy buenos días , tardes o noches, hoy estamos creando la presentación final en Power BI en el reto numero 5 de fp20analytics.

Por acá comparto el link para los que desean acceder: https://fp20analytics.com/challenge

Resumen final de entrega:
Basado en el análisis de ventas realizado, se han identificado patrones y tendencias en los datos que pueden servir como base para recomendar estrategias adicionales de ventas. Estas recomendaciones se enfocarán en maximizar los ingresos, minimizar los costos y mejorar las ganancias de la empresa. A continuación, se presentarán algunas recomendaciones adicionales de ventas basadas en los resultados obtenidos.

Inicio de qué se trata el reto: Este rol es para un analista de ventas encargado de desarrollar el informe de análisis de ventas de teléfonos móviles de nuestro cliente. El cliente nos ha proporcionado datos relevantes de ventas de teléfonos móviles almacenados en un archivo de Excel. Se trata de un Análisis Exploratorio de Datos (EDA), por lo que tu objetivo es explorar los patrones comerciales en los datos y resumir tus descubrimientos en información significativa sobre las ventas.

Herramientas utilizadas:

Power BI como herramienta de análisis y visualización de datos.
Power Point para el diseño de imágenes y creación de fondos.
Se utilizó Vega-Lite con Deneb para algunas visualizaciones, tanto de líneas como de barras.
La base de datos utilizada para el modelado de datos dimensionales fue PostgreSQL.
Se utilizó Python para la importación de datos a PostgreSQL.
El archivo de origen compartido fue en formato Excel.

Funciones utilizadas en DAX:

SUM: Se utiliza en la medida «Total Revenue» para sumar los valores de la columna ‘sales’ en la tabla ‘public fact_table’.
SUMX: Se utiliza en la medida «Total Costs» para calcular el costo total de los bienes vendidos. Multiplica el costo unitario por la cantidad vendida para cada fila de la tabla ‘public fact_table’ y luego suma los resultados.
DIVIDE: Se utiliza en la medida «RoR Rate of return» para calcular la tasa de rendimiento. Divide el total profit entre los total costs y multiplica por 1.
RANKX: Se utiliza en las medidas «Ranking performance by country» y «Ranking performance distribuitor» para asignar un ranking a cada país y distribuidor basado en el RoR Rate of return.
CALCULATE: Se utiliza en la medida «Sales acumulative quarter» para calcular la suma acumulada de las ventas por trimestre. Filtra los datos por trimestre dentro del objeto visual.
MAXX: Se utiliza en la medida «Max Quarter» para calcular el valor máximo de la columna ‘quarter’ en la tabla ‘public dates’.
DIVIDE: Se utiliza en la medida «Rolling average simple» para calcular el promedio móvil de las ventas por trimestre. Divide la medida «Sales acumulative quarter» entre la medida «Max Quarter».
CALCULATE: Se utiliza en la medida «Sales acumulative» para calcular el promedio trimestral general de las ventas. Filtra los datos por trimestre y elimina cualquier filtro de ‘public dates’.
DIVIDE: Se utiliza en la medida «Seasonal sales trend» para calcular el índice de estacionalidad de ventas. Divide el promedio móvil entre el promedio trimestral general.

Datos finales:

Los países con mejor rendimiento en los años 2018 al 2021 fueron México en 2018, Reino Unido en 2019, España en 2020 y Estados Unidos en 2021.
Las distribuidoras con mejor rendimiento en los años 2018 al 2019 fueron Ripley en 2018, Saga Falabella en 2019 y Plaza Vea en 2020 y 2021.
El total de ingresos fue de $127,204,800, los costos totales fueron de $82,784,880 y las ganancias totales fueron de $44,419,920.
- El trimestre con mejor índice de estacionalidad fue el Q3, con un índice total de 1.12 y un promedio de ventas del 12.18% por encima del promedio general.
- El trimestre con peor temporada en ventas fue el Q4, con un índice de estacionalidad de 0.85 y un promedio de ventas del 14.61% por debajo del promedio general.
- Se observó que países como México, Colombia, Brasil, Suiza y Argentina tuvieron mejores resultados en el Q3, mientras que países como Dinamarca, Irlanda, Estados Unidos y Alemania tuvieron el índice más bajo en el mismo trimestre.
- En cuanto a las distribuidoras, también presentaron un patrón similar en el Q3, excepto Ripley, que tuvo resultados negativos. Se sugiere realizar un plan de acción específico de ventas para esta distribuidora en los últimos dos trimestres del año.
- En términos de ingresos brutos por segmentos, Apple fue la marca con mayores ingresos (32 millones), Tottus fue el distribuidor con mayor ingreso (37 millones), Colombia fue el país con mayor ingreso (6.9 millones) y Tuenti fue el operador con mayores ingresos (42 millones).
- En cuanto a los costos por segmentos, LG fue la marca con mayores costos (22 millones), Tottus fue el distribuidor con mayores costos (24 millones), Irlanda fue el país con mayores costos (4.5 millones) y Tuenti fue el operador con mayores costos (27 millones).
- En cuanto a las ganancias por segmentos, Apple fue la marca con mayores ganancias (12 millones), Tottus fue el distribuidor con mayores ganancias (13 millones), Colombia fue el país con mayores ganancias (2.5 millones) y Tuenti fue el operador con mayores ganancias (14.9 millones).

¡Estos son los resultados finales del análisis de ventas!

Puntos y recomendaciones:

Enfoque en los países con mejor rendimiento: México, Reino Unido, España y Estados Unidos son los países con mejor rendimiento en los años 2018 al 2021. Se recomienda concentrar los esfuerzos de ventas en estos países, aprovechando el impulso y la demanda existente.
Fortalecimiento de relaciones con distribuidores: Las distribuidoras con mejor rendimiento son Ripley, Saga Falabella y Plaza Vea. Es importante fortalecer las relaciones con estas distribuidoras a través de acuerdos comerciales preferenciales, promociones conjuntas y apoyo en marketing para maximizar las ventas.
Estrategias específicas para el trimestre Q3: El trimestre Q3 muestra un índice de estacionalidad más alto y un promedio de ventas por encima del promedio general. Se recomienda desarrollar estrategias promocionales y de marketing específicas para este trimestre, aprovechando el impulso de ventas y la mayor demanda.
Atención a la temporada Q4: El trimestre Q4 muestra un índice de estacionalidad más bajo y un promedio de ventas por debajo del promedio general. Se sugiere desarrollar estrategias para estimular las ventas en este trimestre, como promociones especiales de fin de año, descuentos o paquetes de productos atractivos.
Análisis detallado de costos: Identifique las áreas donde se encuentran los costos más altos, como la marca LG, el distribuidor Tottus, Irlanda como país y Tuenti como operador. Realice un análisis detallado de estos costos y busque oportunidades para optimizarlos, como negociaciones de precios con proveedores o búsqueda de alternativas más rentables.
Potencial de crecimiento en Colombia: Colombia muestra un alto rendimiento en ingresos y ganancias. Se sugiere enfocar recursos y esfuerzos adicionales en este país para aprovechar su potencial de crecimiento y fortalecer la presencia en el mercado.
Exploración de oportunidades en el segmento de operadores: Tuenti es el operador con mayores ingresos y costos. Se recomienda realizar un análisis más detallado de este segmento para identificar oportunidades de expansión, asociaciones estratégicas o mejoras en las ofertas de productos y servicios.

En conclusión, el análisis de ventas ha proporcionado información valiosa para tomar decisiones estratégicas en el área de ventas. Las recomendaciones adicionales presentadas se centran en la segmentación de mercado, análisis de competencia, estrategias promocionales, fidelización de clientes, expansión de mercado y mejora de la experiencia del cliente. Al implementar estas recomendaciones, la empresa estará en una mejor posición para maximizar sus ingresos, minimizar sus costos y lograr un crecimiento sostenible en el mercado. Es importante monitorear y evaluar continuamente las estrategias implementadas para realizar ajustes según sea necesario y mantenerse competitivos en un entorno empresarial en constante cambio.

Acá podrás ver el informe final https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiMzkzYWRjMWYtYmRhMS00ZjdjLWE4YTctYWY2YjNkNDMyMjNjIiwidCI6IjkxMTVmY2FmLWE5NGQtNDBiMS1hM2JhLWIwNjJjODA1NTVlMCIsImMiOjl9

Puedes vitar mi portafolio de trabajo en NovyPro https://www.novypro.com/project/mobile-sales-

Link de video en YouTube para ver el informe: https://www.youtube.com/watch?v=NQ37N-Twd5g&t=37s&ab_channel=VicenteAntonioMagallanesJuan

Vicente Antonio Juan Magallanes

Business Intelligence Technical.