[스타터스 TIL] 34일차.태블로 실전 트레이닝 (10) - 팀 프로젝트 진행

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1. 팀 과제

📌 데이터: 샘플 슈퍼 스토어

✔ 주제 : 상품 세일즈 팀에서 다양한 뷰포인트로 어느 sub-category or category or product가 잘 하고 있는지 어디서 어떻게 집중해야 하는지 파악
✔ 상세 설명 : 대시보드 2개 만들고 대시보드 1개에 대해서만 파워포인트 슬라이드 한 장으로 대시보드가 무엇을 나타내려 했는지 목표 및 설명
- 대시보드 1 :  Include. or Exclude + 매개변수 넣어서 조정이 가능한 형태로 만들기
- 대시보드 2 : Fixed를 이용해서 자유롭게 구성

 

1.1 목적

수익이 마이너스 (-)인 서브 카테고리와 상품을 트래킹하여 이에 대한 원인 분석 및 방안 제시

 

1.2 분석 방향

✔ 데이터 기간 : 2023년 1월 ~ 12월

✔ 기준 : 수익 (profit)

 

1) 2023년 전체 수익을 기준으로 수익이 마이너스인 서브 카테고리 확인

→ Bookcases, Tables, Supplies, Machines 총 4개의 서브 카테고리의 수익이 마이너스임

 

2) 4개의 카테고리의 상품 별 수익 편차 비교 (Include 사용)

✔ 계산된 필드 만들기

// include_pName_avg_profit
{ INCLUDE [Product Name] : AVG([Profit]) }

 

✔ 각 카테고리의 상품의 수익을 차트로 나타내기

→ Machines 카테고리의 상품의 수익 편차가 가장 큼

 

3) 각 Product 별 수익과 비용 확인

→ 수익이 저조한 서브 카테고리 중 Machines와 supplies의 상품 중에서

     비용이 높은 상품이 대부분 수익이 마이너스이며, 마이너스 수익의 90%를 차지함

 

4) 서브 카테고리, 제품 별 할인율과 수익 비교 (Exclude 사용)

→ 서브 카테고리의 평균 할인율을 기준 지표로 삼고 상품의 할인율과 수익을 비교함

→ 수익이 저조한 서브 카테고리 중 Bookcases, Tables, Machines의 상품들의 할인율이 수익에 악영향을 미침

▶ 할인율이 70%인 제품의 수익이 마이너스인 경우가 많음

 

5) 서브 카테고리 별 환불률 확인 (Fixed 사용)

→ 환불을 했을 때의 손익은 기존 데이터에 반영되어 있지 않아 별도로 확인함

→ 서브 카테고리 중 Machines의 경우, 환불률이 가장 높았음

▶ 환불이라는 것이 여러가지 리소스가 드는 행위이기 때문에 환불이 많이 되는 카테고리, 상품을 확인하여 환불률을 낮추는 방안이 필요함

 

✔ 환불한 데이터만 확인하기 위한 필드 만들기

→ 'Product Name을 환불한 Product Name으로 고정

// refund_product_cnt

{ FIXED [Product Name]:
COUNT(IF [Returned]="yes" THEN [Product Name] END)}

 

✔ 환불률을 계산하기 위한 필드 만들기

- 전체 제품에 해당하는 제품의 갯수를 구하는 필드 만들기

// product_cnt
{ FIXED [Product Name]:COUNT([Product Name])}

 

- 환불률 계산하는 필드 만들기

// refund/order
COUNT([refund_product_cnt])/SUM([product_cnt])

 

 

1.3 대시보드

 

1.4 결론 (전략)

1) Machines

- 비용이 높은 상품을 확인하여 그 상품 또는 상품의 브랜드를 판매하지 않는 방향으로 고려

- 할인율의 적정 기준을 확인하여 수익이 마이너스가 되지 않는 할인율을 계산하여 적용

- 환불이 높은 상품 또는 상품의 브랜드를 파악하여 문제점 확인 및 판매하지 않는 방향으로 고려

 

2) Supplies

- 비용이 높은 상품을 확인하여 그 상품 또는 상품의 브랜드를 판매하지 않는 방향으로 고려

 

3) Tables

- 할인율의 적정 기준을 확인하여 수익이 마이너스가 되지 않는 할인율을 계산하여 적용

 

4) Bookcases

- 할인율의 적정 기준을 확인하여 수익이 마이너스가 되지 않는 할인율을 계산하여 적용

 

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💡 회고

어제에 이어서 각자 데이터를 통해 가설을 검증한 것을 바탕으로 결과를 도출하였다.

각자 파트를 맡아서 시각화하고 데이터 검증을 해보았으며, 이를 취합하여 하나의 대시보드를 만들었다.

 

오늘도 여전히 전체에서 가장 늦게 집을 가긴 했지만, 결과물이 뿌듯하게 잘 나온듯하다!

 

다음 주에 발표를 하는데, 좋은 피드백 많이 듣고 잘 반영해서 더 나은 결과물이 나왔으면 좋겠다 :)