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帕累托分析的反面-尾巴分析

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wujunmin
发布2021-09-07 16:42:20
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发布2021-09-07 16:42:20
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文章被收录于专栏:wujunminwujunmin

之前采总写了篇文章,对帕累托分析进行了优化,对帕累托法则不熟悉的读者,此处再普及下:

帕累托法则俗称80/20法则,即约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。例如,20%的客户贡献了80%的收入,20%的产品贡献了80%的销售等等,意在帮助我们抓住工作中的关键事项。

与帕累托相反,本文要讲的是尾巴分析,顾名思义,不关注头部,关注尾部。因为尾巴是否健康影响头部的发挥。举个例子,你有一盘货品,末尾销售贡献合计不到1%的款式(SKU)占到20%,这盘货品的健康度显然要大打问号。

这20%的款式很可能要占到20%的店铺陈列空间,却几乎没有销售贡献,从空间上形成了对(你帕累托分析出的)头部产品的挤对。所以,首先我们需要对尾部产品进行识别,然后将这些产品进行特殊处理以加快清理(可能是打折、调拨等方式)。

再比如利润贡献末尾1%的店铺消耗了公司30%的费用预算。如果把这些钱投在优质店铺上,可能会给公司带来更大的产出。

以下以货品销售为例实操,此处将销售贡献合计不到1%的末尾产品定义为尾巴产品。

在Excel Power Pivot或者Power BI中,新建列,计算累计销售额(此处新建度量值去计算也是可以的,因为具体到数据中的每一行,经过比较我认为新建列更直观):

代码语言:javascript
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累计销售额 = 
VAR sales='销售'[销售额]
RETURN
SUMX(FILTER('销售','销售'[销售额]<=sales),'销售'[销售额])

注意这里是从销售最低的货品开始累加,与帕累托分析是相反方向。接着计算累计销售占比:

代码语言:javascript
复制
累计销售占比 = DIVIDE('销售'[累计销售额],SUM('销售'[销售额]))

然后,按照1%的门槛对货品进行分类:

代码语言:javascript
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是否尾巴产品 = IF('销售'[累计销售占比]>=0.01,"非尾巴产品","尾巴产品")

为对比尾巴产品销售占比和SKU占比,新建以下度量值:

代码语言:javascript
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SKU数量 = DISTINCTCOUNT('销售'[货号])
代码语言:javascript
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SKU占比 = DIVIDE([SKU数量],CALCULATE([SKU数量],ALL('销售')) )
代码语言:javascript
复制
销售金额 = SUM('销售'[销售额])
代码语言:javascript
复制
销售金额占比 = DIVIDE([销售金额],CALCULATE([销售金额],ALL('销售')))

对比结果如下:

尾巴产品销售贡献不到1%,SKU占比达到8.3%。尾巴的存在是必然的,但是需要把尾巴控制在合理范围内。该案例不到10%的尾巴可以说相对良性。

实际操作中,需要注意剔除新产品(如果是店铺利润对比需要剔除新开店),给新产品一定销售时间。

更多Power BI案例可在文章顶部点击案例专辑。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-06-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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