Blinkit Analytics Dashboard

Blinkit Analytics Dashboard

Hola a todos,

¡Estoy emocionado de compartir mi reciente proyecto de visualización de datos, " Blinkit Analytics Dashboard ", completado con Power BI y Excel! ?

Objetivo: crear un panel de ventas completo para Blinkit utilizando Power BI, para analizar métricas clave y obtener información útil para impulsar decisiones comerciales.

Pasos:

• Recopilación de datos: datos recopilados de varios sitios web confiables para garantizar una cobertura completa de la información de ventas.

• Carga y limpieza de datos: importó los datos recopilados a Power BI, los limpió y los procesó mediante:

• Eliminar columnas innecesarias y duplicados

• Manejo de valores faltantes

• Cambiar tipos de datos según sea necesario

• Análisis de datos: ? Utilizó funciones, medidas y columnas calculadas de DAX para realizar análisis detallados.

Métricas clave analizadas:

• Ventas totales: $1,20 millones
• Ventas promedio: $141
• Número de artículos vendidos: 8,523
• Calificación promedio del cliente: 3.9

Perspectivas:

• Análisis del contenido de grasa:

• Productos grasos regulares: $776.32K

• Productos bajos en grasa: $425.36K

• Ventas por nivel de establecimiento:

• Los puntos de venta de nivel 3 lideraron las ventas: $472,13 mil

• Nivel 2: $393.15K

• Nivel 1: $336.40K

• Categorías más vendidas:

• Frutas y verduras: 0,18 millones de dólares

• Bocadillos: 0,18 millones de dólares

• Artículos para el hogar: 0,18 millones de dólares

• Rendimiento de ventas:

• Los productos bajos en grasas representan el 64,6% de las ventas totales

• Las tiendas establecidas en 2018 generaron los mayores ingresos

• Análisis geográfico y del tamaño de la tienda:

• Las ciudades de nivel 3 lideran el desempeño de ventas

• Las tiendas medianas aportan las mayores ventas

Recomendaciones:

• Aumentar el inventario y los esfuerzos de marketing para los artículos bajos en grasa y las categorías más vendidas.
• Centrarse en expandir y respaldar las tiendas establecidas en 2018.
• Considere inversiones estratégicas en tiendas medianas
• Desarrollar campañas de marketing específicas para ciudades de nivel 3.
• Investigar los comentarios de los clientes para mejorar la calificación promedio de los clientes.

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