Contexto
Dataset de ventas de retail, incluyendo información de productos, comerciales, canales y registros históricos. Objetivo: generar insights accionables para decisiones comerciales estratégicas y realizar proyecciones de ventas.
Objetivos del análisis
- Analizar la evolución de ventas y márgenes por producto y categoría.
- Evaluar la performance por canal de venta.
- Analizar la contribución de cada comercial y su cartera.
- Realizar proyecciones de ventas basadas en histórico.
Estructura del Dashboard
- Ventas generales: KPIs: ventas totales, margen, productos top. Gráficos de evolución mensual y por categoría.
- Ventas por canal: Comparativa entre canales (online, tiendas físicas, distribuidores). Identificación de canales más rentables.
- Ventas por comercial: Ranking de comerciales según ventas y margen. Identificación de comerciales estratégicos y su cartera.
- Proyección de ventas: Forecast basado en histórico. Gráficos de tendencias y predicciones para el próximo trimestre.
Técnicas y herramientas
- Power BI: dashboards interactivos, segmentaciones y KPIs.
- SQL: extracción de datos, JOINs y agregaciones.
- DAX: medidas para cálculos de margen, crecimiento y proyecciones.
- Power Query: limpieza y transformación de datos.
Dataset
Fuente: AdventureWorks 2022 (SQL Server sample database)
Principales insights
- El 20% de los productos genera el 60% de las ventas.
- Canal online crece a más del doble que el offline.
- Cuatro comerciales concentran más del 50% de la cartera de clientes.
- Stock suficiente para las ventas de las próximas 4 semanas según proyecciones.
Principales visualizaciones
Informe Resumen
Detalle Por Canal
Detalle Comerciales
Proyección Ventas
Detalle Ventas Diarias
