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Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 06/2024
Im E-Commerce dreht sich alles um Umsatz und Kosten. In dieser Fallstudie schaust du dir die Daten eines Online-Shops für Tierbedarf an.
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TableauData Visualization
3 Std.
4 Videos
27 Übungen
2,500 XP
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Kursbeschreibung

Bist du bereit, deine Tableau-Kenntnisse einzusetzen, um praktische Geschäftsprobleme zu lösen? Für E-Commerce-Unternehmen sind die Steigerung des Umsatzes und die Senkung der Kosten oberste Priorität. In dieser Tableau-Fallstudie schaust du dir einen Datensatz von einer fiktiven Online-Futtermittelhandlung namens Munchy's an.

Setze deine Tableau-Kenntnisse in einer praktischen Fallstudie ein

Zuerst schaust du dir die Verkaufsdaten an und findest raus, welche Produkte oft zusammen gekauft werden und in welcher Menge. Dann machst du Upselling- und Cross-Selling-Empfehlungen, indem du eine Warenkorb-Analyse machst.

Als Nächstes musst du dich damit befassen, dass die Versandkosten für Online-Händler nach wie vor einen großen Kostenfaktor darstellen. Du wirst Strategien ausarbeiten, wie zum Beispiel mehr vom gleichen Produkt zu verschicken, um die Kosten pro Einheit zu senken. Du musst auch wissen, wo die Kunden sind und was sie kaufen, um dem Management Vorschläge für einen neuen Lagerstandort zu machen.

Analysiere die Daten und zeig deine Ergebnisse

Während du deine Ergebnisse zusammenstellst, erstellst du in Tableau berechnete Felder und verschiedene Visualisierungen, wie z. B. Doppelachsen-Diagramme, hervorgehobene Tabellen und Karten. Zum Schluss machst du deine Diagramme mit Filtern und Parametern dynamisch und fügst alles zu einer Story zusammen, um deine Empfehlungen zu teilen.

Voraussetzungen

Analyzing Data in Tableau
1

Daten erkunden

In diesem ersten Kapitel erstellst du einen Datensatz für Umsatz- und Kostenanalysen. Du kombinierst mehrere Dateien, filterst ungültige Daten heraus und erstellst Kennzahlen für Kundschaft und Bestellungen. Mithilfe eines Self-Join auf den Umsatzdaten lernst du, eine Korrelationsmatrix zu erstellen. Nutze die Korrelationsmatrix, um Produkte zu bestimmen, die häufig zusammen gekauft werden.
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2

E‑Commerce-Analytics

Als Nächstes erstellst du Kennzahlen für die profitabelsten Produkte und Kundinnen/Kunden. Du standardisierst Ortsnamen und erstellst eine Karte der Umsätze nach Bundesstaat, bevor du die Metriken zu den Versandkosten untersuchst. Abschließend baust du eine What-if-Analyse, um den Einfluss höherer Versandmengen auf die Versandkosten darzustellen.
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3

Visualisiere deine Analyse

Im letzten Kapitel erstellst du mehrere Dashboards und präsentierst sie als stimmige Story. Du zeigst die Produkt- und Kundenmerkmale, die den höchsten ROI für die Upselling-/Cross-Selling-Kampagne bringen. Zum Abschluss empfiehlst du konkrete Maßnahmen zur Reduzierung der Versandkosten.
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