Как видеть данные
Кейс дня
Сегодня посмотрим на кейс аналитики по лигам РТО. Также в материалах дня — знакомство с визуализацией данных! Вы узнаете, в чем преимущества и особенности визуального представления данных.
Тема дня
Лиги РТО
Руководитель отдела
операционного маркетинга и промо
операционного маркетинга и промо
Денис Лыков
Дмитрий Осипов
Директор макрорегиона Казань
В работе с данными самое ценное — возможность анализа отклонений по ключевым показателям: сразу видно, где произошел сбой, в каком подразделении, в каком кластере и на какой территории. Это позволяет быстрее принять решение и поправить ситуацию.
Для меня важно видеть динамику. Я всегда сравниваю свой макрорегион с аналогичными макрорегионами и торговой сетью в целом. Например, если торговая сеть растет по какому-то показателю, а наш макрорегион снижается — то это задача на более детальное погружение в проблематику и корректировку мероприятий внутри макрорегиона.
Для меня важно видеть динамику. Я всегда сравниваю свой макрорегион с аналогичными макрорегионами и торговой сетью в целом. Например, если торговая сеть растет по какому-то показателю, а наш макрорегион снижается — то это задача на более детальное погружение в проблематику и корректировку мероприятий внутри макрорегиона.
Анализ территории по лигам РТО
У нас появилась задача разработать новую интерактивную отчетность для нашей территории в разрезе потерь по лигам РТО и товарному запасу.
Лиги РТО – это группировка магазинов в зависимости от среднедневных продаж. Важно анализировать эти показатели и находить корреляции, сравнивать разные разрезы — по уровням ассортимента, товарным категориям, группам кластеров.
Лиги РТО – это группировка магазинов в зависимости от среднедневных продаж. Важно анализировать эти показатели и находить корреляции, сравнивать разные разрезы — по уровням ассортимента, товарным категориям, группам кластеров.
Раньше для этой задачи коллеги использовали Excel-отчет, который отражал динамику по фактическим потерям и показывал товарный запас. Но трудозатраты для подготовки отчета были огромными.
Чтобы сформировать Excel-отчет (с несколькими разрезами, доступными «фильтрами»), приходилось делать несколько выгрузок из SAP BW и затем сводить их на одном листе. Мы выгружали отдельный отчет по потерям, отдельный — по продажам, отдельный — по остаткам, а затем соединяли данные вместе.
Отчет необходим каждую неделю. В одном отчете — глубина данных составляет 5 последних недель. Считайте сами – нужно 3 выгрузки, умножаем на 5 недель – итого 15 выгрузок на один отчет! Это занимало половину рабочего дня. Каждую неделю.
Отчет необходим каждую неделю. В одном отчете — глубина данных составляет 5 последних недель. Считайте сами – нужно 3 выгрузки, умножаем на 5 недель – итого 15 выгрузок на один отчет! Это занимало половину рабочего дня. Каждую неделю.
Описание отчета
В рамках self-service, мы захотели автоматизировать эту процедуру и сделать интерактивный отчет в Qlik Sense. Совместно с командой Self-service аналитики мы подготовили источник данных, вывели основные показатели: потери, товарный запас, количество магазинов, трафик, фронт маржа и РТО.
Для отчета в Qlik Sense, мы смогли увеличить глубину данных — вместо 5 недель в отчете показываются данные за 10 недель, а сама детализация теперь доступна вплоть до уровня конкретного магазина. В отчете также есть данные по самому детальному уровню товарной иерархии УИ4. Дополнительно для более глубокого анализа последней недели добавлена глубина до уровня PLU.
Для отчета в Qlik Sense, мы смогли увеличить глубину данных — вместо 5 недель в отчете показываются данные за 10 недель, а сама детализация теперь доступна вплоть до уровня конкретного магазина. В отчете также есть данные по самому детальному уровню товарной иерархии УИ4. Дополнительно для более глубокого анализа последней недели добавлена глубина до уровня PLU.
С помощью этого отчета, коллеги могут проследить потери в каждом конкретном магазине, а за последнюю неделю и до уровня PLU — и принять меры. Кроме того, каждый макрорегион получает возможность оценивать результаты своей работы — и стремиться к повышению своей эффективности!
Целевая аудитория отчета разноплановая. Коммерческий департамент смотрит на динамику по товарам, служба безопасности — на показатели потерь по территориям и товарам, финансисты — финансовые показатели.
Каждый макрорегион может сравнить свои ключевые показатели с другими макро.
Коллеги из макрорегионов активно общаются между собой. Ведь есть похожие — например, «Волга Север» и «Центр». Эти регионы исторически являются «старичками» и емкость рынка у них схожа. Макро «Волга-Север» может сравнить свои показатели с макро «Центр» в какой-то лиге, и обсудить возможные пути улучшения, позаимствовать лучшие практики. Поэтому, в отчете мы вывели свод показателей макро по лигам РТО, что помогает увидеть свой рейтинг и долю в конкретной лиге.
Возможности визуализации данных
От появления самой примитивной формы учета данных (когда люди ставили черточки, чтобы вести единичный счет) до современных электронных таблиц прошло несколько тысячелетий. Таблицы сегодня играют роль компактной формы представления данных, позволяя быстро находить нужные цифры с высокой точностью, проводя сравнения и взаимодействуя с разными категориями.
По сути, таблица — основа работы с данными в нашем мире сегодня.
Конечно, если нужно узнать пару конкретных чисел, в таблице это сделать легко и быстро. Но что делать, если нужно посмотреть на характер и на саму суть данных — что они представляют, о чем говорят? И как быть, если объем данных настолько велик, что охватить все строки и столбцы взглядом невозможно? Здесь на помощь приходит визуализация данных.
Сможете ли вы найти фильм с самым высоким рейтингом? Сколько времени вы на это потратили?
Но все меняется в тот момент, когда мы добавляем визуальную кодировку данных. Сталкиваясь с визуальной подачей информации, весь процесс считывания проходит по-другому. Даже если это все еще таблица, теперь мы не читаем строки и не сравниваем числа в уме между собой, а ориентируемся на визуальную составляющую, которая обрабатывается нами за секунды.
Отследите, как проходит ваш процесс изучения таблицы тогда, когда к ней добавляется простейшая визуальная кодировка.
Визуализация помогает наводить порядок в данных. При помощи диаграмм и графиков, которые «кодируют» данные в наглядной форме, мы бы не смогли быстро и легко разбираться в таком огромном количестве данных, которые накапливаются сегодня. Данные без обработки, в сыром виде, нам ни о чем не скажут.
Ключевой идеей визуализации является поиск ответов на вопросы к данным, в понятной и доступной форме.
Александр Ананьин
Руководитель аналитики
Департамент по компенсациям и льготам
Департамент по компенсациям и льготам
Хорошим «промежуточным» шагом между таблицами и визуализациями могут быть так называемые highlight-таблицы или таблицы с условным форматированием ячеек. Это стандартная таблица, но ее ячейки меняют насыщенность цвета в зависимости от показателя.
Вы получаете одновременно и точные цифры, но вместе с этим каждая ячейка раскрашивается в цвет в зависимости от величины показателя. На большом масштабе данных цвет помогает увидеть закономерности и всплески/провалы в цифрах.
Вы получаете одновременно и точные цифры, но вместе с этим каждая ячейка раскрашивается в цвет в зависимости от величины показателя. На большом масштабе данных цвет помогает увидеть закономерности и всплески/провалы в цифрах.
Из чего состоит визуализация данных
Зрение — единственный канал восприятия человека, который обрабатывает максимально возможное количество информации подсознательно.
При этом, наши глаза — не фотоаппарат. Органы зрения действуют совместно с мозгом, который определенным образом «истолковывает» видимый мир. Например, мы замечаем вот такие визуальные подсказки для мозга: в первую очередь, обращаем внимание на тот элемент, который отличается от своего окружения.
Такие подсказки помогают нам воспринимать любые визуальные материалы, в том числе — диаграммы и графики.
При этом, наши глаза — не фотоаппарат. Органы зрения действуют совместно с мозгом, который определенным образом «истолковывает» видимый мир. Например, мы замечаем вот такие визуальные подсказки для мозга: в первую очередь, обращаем внимание на тот элемент, который отличается от своего окружения.
Такие подсказки помогают нам воспринимать любые визуальные материалы, в том числе — диаграммы и графики.
Preattentive attributes
Во второй половине ХХ века#nbsp и в начале XXI исследователи выделили несколько «визуальных кодировок», которые позволяют закодировать цифровые данные при помощи диаграмм.
Visual encodings
Разные визуальные кодировки решают разные задачи. Некоторые кодировки лучше передают значения переменных, а другие — эффективнее помогают передавать непохожесть категорий.
В первом случае, визуальные кодировки работают на то, чтобы дать нам понимание изменения показателя, например, чем больше площадь, тем больше значение показателя, или чем ниже столбец, тем меньше значение.
Во втором случае, кодировки помогают нам дифференцировать категории, чтобы мы знали — все красные столбики относятся к клиенту А, а все синие — к клиенту Б.
В первом случае, визуальные кодировки работают на то, чтобы дать нам понимание изменения показателя, например, чем больше площадь, тем больше значение показателя, или чем ниже столбец, тем меньше значение.
Во втором случае, кодировки помогают нам дифференцировать категории, чтобы мы знали — все красные столбики относятся к клиенту А, а все синие — к клиенту Б.
Полезные ссылки
Если вам интересно узнать больше по дополнительным темам Марафона, переходите по ссылкам для дальнейшего изучения тем и расширения кругозора
2022