Visión general

En el mundo empresarial actual, se generan ingentes cantidades de datos. ¿Se imagina poder transformar sus datos de ventas en valiosos conocimientos a simple vista? Con Sales BI esto es una realidad. Se trata de una herramienta intuitiva y potente que le permitirá tomar decisiones más informadas y estratégicas, llevándole un paso adelante de la competencia.

Sales BI es la solución perfecta para optimizar su gestión de ventas. Podrá visualizar sus datos, identificar tendencias, y descubrir oportunidades ocultas que impulsarán el crecimiento de su negocio, analizar el rendimiento de su equipo de ventas, identificar los productos más rentables, y comprender mejor a sus clientes con solo unos clics. Todo esto es posible gracias a la perfecta integración con Business Central, lo que asegura que sus datos siempre estén actualizados y listos para ser analizados.

Sales BI automatiza el proceso de creación de informes. Esta eficiencia no solo ahorra tiempo, sino que también minimiza el riesgo de errores humanos, asegurando que siempre tenga acceso a datos fiables.

Analice sus ventas

En primer lugar, Sales BI obtiene el listado de las diferentes empresas que se encuentran en el entorno de Business Central seleccionado durante la instalación. De estas empresas se obtendrá toda la información de sus ventas, así como las diferentes dimensiones que describen cada una de las transacciones.

Las dimensiones con las que se trabaja en Sales BI son:

A partir de las ventas y todas las dimensiones han sido construidos cientos de medidas, métricas, KPI’s y gráficos que permiten al usuario analizar el rendimiento de su negocio. Además de las medidas fundamentales, algunas a destacar son:

Resumen de ventas
Estructura de las ventas
KPI’s de Pareto
Clasificación ABC de productos
Clasificación ABC de clientes
Rankings
Análisis de la cartera de clientes
Categorización de productos
Variaciones temporales
Análisis de productos
Análisis de clientes
Evolución de los vendedores
Análisis geográfico

Análisis general de las ventas

Dentro del análisis general de las ventas, se incluyen distintas páginas:

Análisis general

Esta página permitirá analizar distintos KPIs relacionados con las ventas atendiendo a distintas dimensiones, como son las empresas, el año, el mes, el cliente, o el tipo de importe. El usuario podrá seleccionar tanto el KPI que desea analizar, como la dimensión con la que lo quiere cruzar.

En ese sentido, podrá analizar las ventas por categoría, la cantidad por producto, el coste por mes... Obteniendo además una comparativa respecto al año anterior.

Análisis geográfico

Con Sales BI el usuario podrá además analizar las ventas, costes, cantidades vendidas, beneficio, precio medio y porcentaje sobre ventas por región.

Esta página le permitirá además conocer el porcentaje de variación anual para un KPI en concreto, así como también conocer las zonas que recogen los valores más grandes para cada indicador.

Cubo de ventas

El cubo de ventas permitirá al usuario cruzar distintos indicadores y dimensiones en una tabla, para poder analizar el valor anual de cada métrica, junto con su variación respecto al año anterior.

Análisis detallado de clientes

El análisis de clientes permitirá, por un lado, analizar la cartera de clientes, y por otro, obtener información concreta acerca de cada cliente.

Cartera de clientes

Permitirá analizar las métricas de interés por cliente y en su conjunto, así como también la evolución de ventas por mes para el cliente seleccionado, y el reparto de ingresos por categoría de producto y cliente.

Por otro lado, permitirá conocer, para cada cliente seleccionado, cuáles son los productos nuevos, los recuperados y los recurrentes.

Análisis de clientes

Con este análisis el usuario podrá conocer, entre otras cosas, el número de ventas y ganancias por cada tipo de cliente, así como también quiénes son aquellos clientes que generan el 80% de la facturación total.

Gracias a esto último, el usuario podrá identificar y analizar el comportamiento de los clientes que generan la mayor parte de las ventas, siguiendo el principio de Pareto (80/20), donde el 20% de los clientes suelen generar el 80% de las ventas.

Análisis detallado de productos

Este análisis se desarrollará en dos páginas: la de Cartera de productos, y la de Análisis productos.

Cartera de productos

De la misma forma que sucedía con el análisis de cartera de clientes, permite conocer la evolución de ventas por mes según el producto/categoría de producto seleccionado, así como también el número de productos vendidos por categoría, destacando aquellas categorías donde hay mayor número de ventas.

Además del desglose de los KPIs por productos, también es posible conocer el ranking de los productos que más beneficios acumulados recopilan, así como también los que tienen más unidades vendidas, o más ventas acumuladas. Permitirá analizar, en concreto, los 10 productos que encabezan el ranking y los 10 últimos del mismo.

Análisis productos

Esta página permite analizar las métricas por producto, además de las ventas por categoría de producto.

De la misma forma que en el análisis por productos, es posible conocer y analizar los productos que generan la mayor parte de las ventas, siguiendo el principio de Pareto (80/20), donde el 20% de los productos suelen generar el 80% de las ventas.

Análisis vendedores

De la misma forma que con los productos y los clientes, también se lleva a cabo un análisis por vendedor.

Este análisis permite conocer, para cada vendedor, los clientes a los que ha vendido y los productos vendidos, así como también el beneficio generado y el porcentaje sobre las ventas totales que representa cada uno de los vendedores. De forma añadida, se incluye también una clasifición del total de clientes para cada vendedor, permitiendo conocer cuántos de los clientes son nuevos, cuántos recuperados, y cuáles recurrentes (según lo que se haya definido en el conector de Power BI).

Análisis con visuales de Inteligencia Artificial

Preguntas y respuestas

Sales BI incorpora distintos visuales con inteligencia artificial. En primer lugar, cuenta con preguntas y respuestas, de modo que el usuario puede realizar preguntas si desea obtener unos datos específicos. En ese sentido, de forma rápida podría conocer:

Clientes en mayo de 2023
Importe medio de factura en 2024

Esquema jerárquico

El objeto visual del esquema jerárquico de Power BI permite visualizar datos en varias dimensiones. Agrega datos de manera automática y permite explorar en profundidad las dimensiones en cualquier orden. Como es también una visualización de inteligencia artificial (IA), se le puede pedir que busque la dimensión siguiente para explorar en profundidad en función de ciertos criterios.

Esto lo convierte en una herramienta valiosa para la exploración ad hoc y para analizar la causa principal. Se puede usar "Divisiones de IA" para saber en qué parte de los datos hay que fijarse a continuación. Estas divisiones aparecen en la parte superior de la lista y están marcadas con una bombilla. Las divisiones están allí para ayudarlo a buscar valores altos y bajos en los datos de manera automática.

El análisis puede funcionar de dos maneras según sus preferencias. El comportamiento predeterminado es el siguiente:

Valor alto: considera todos los campos disponibles y determina cuál se debe explorar en profundidad para obtener el valor más alto de la medida que se está analizando.
Valor bajo: considera todos los campos disponibles y determina cuál se debe explorar en profundidad para obtener el valor más bajo de la medida que se está analizando.

En este caso particular, se pueden analizar los KPIs de ventas que aparecen en todas las páginas, en función de dimensiones como país, provincia, cliente...

Detección de anomalías

Utiliza algoritmos avanzados en la detección de patrones anómalos, en concreto, combina dos algoritmos muy potentes, el Spectral Residual (SR) y las Redes Neuronales Convolucionales (CNN).

El modelo Spectral Residual suele ser utilizado en el ámbito visual para la aplicación de detección de anomalías. Se trata de un algoritmo no supervisado eficiente, que demuestra un rendimiento y una solidez excepcionales en las tareas de detección de saliencia visual.

Spectral Residual consta de tres pasos principales:

Transformación de Fourier para obtener el espectro de amplitud logarítmica.
Cálculo del residuo espectral.
Transformación de Fourier inversa que transforma la secuencia de nuevo al dominio espacial.

A continuación, se entrena la CNN mediante anomalías generadas automáticamente y se consigue una mejora significativa del rendimiento con respecto al modelo SR original. Dado que las anomalías utilizadas para el entrenamiento de la CNN son totalmente sintéticas, el enfoque SR-CNN sigue siendo no supervisado y establece un nuevo rendimiento de vanguardia cuando no se dispone de datos etiquetados manualmente.

Esta funcionalidad ayuda a mejorar los gráficos de líneas mediante la detección automática de anomalías en los datos de series temporales. También proporciona explicaciones para las anomalías para ayudar con el análisis de la causa principal. Con solo un par de clics, puede encontrar fácilmente información sin segmentar ni analizar los datos.

En este caso, se ha configurado con Sensitivity al 70%. (Cuanto más % menos anomalías detectará). Si se selecciona sobre cada anomalía marcada en el gráfico se obtiene una explicación en una venta emergente.

Predicciones de ventas

Utiliza el Exponential Smooth para realizar predicciones en series temporales.

Es un método de predicción para series temporales que se utiliza para predecir valores futuros a partir de datos históricos. Este enfoque asigna pesos decrecientes exponencialmente a los datos pasados, de modo que los valores más recientes tienen un mayor impacto en la predicción que los más antiguos. Esto lo hace particularmente útil para series temporales donde los datos más recientes son más relevantes.

Se pueden realizar predicciones de las ventas a 30 días en el futuro con un intervalo de confianza fijado al 95%, esto quiere decir que al 95% de las veces que se realizara la predicción el valor estaría dentro de los intervalos proporcionados.

La sombra gris que acompaña a la predicción (línea gris), es el intervalo de confianza.

Influenciadores clave

El objeto visual de influenciador clave es una excelente opción si se quiere:

Ver qué factores afectan a la métrica que se está analizando.
Comparar la importancia relativa de estos factores.

Entre sus elementos clave se encuentran:

Pestañas: seleccione una pestaña y cambie entre vistas. La opción Elementos Influenciadores clave muestra los principales factores que contribuyen al valor de la métrica seleccionada. La opción Segmentos principales muestra los segmentos principales que contribuyen al valor de la métrica seleccionada. Un segmento está formado por una combinación de valores. Por ejemplo, un segmento podría ser consumidores que son clientes a largo plazo y viven en la región oeste.
Cuadro de lista desplegable: el valor de la métrica que se está investigando. En este se muestra cómo explicar el aumento de las ventas.
Redefinición: ayuda a interpretar el objeto visual en el panel izquierdo. Ej. Cuando el Producto es X, el promedio de ventas aumenta en X€
Panel izquierdo: el panel izquierdo contiene un objeto visual. En este caso, el panel izquierdo muestra una lista de los principales influenciadores clave (productos).
Panel derecho: el panel derecho contiene un objeto visual.
Línea promedio: el promedio se calcula para todos los otros valores posibles de Tema, excepto facilidad de uso (que es el influenciador seleccionado). Por lo tanto, el cálculo se aplica a todos los valores de color negro. Indica qué porcentaje de los demás Temas han tenido una calificación baja. En este caso, el 11,35 % tenía una clasificación baja (mostrada por la línea de puntos).
Casilla de verificación: filtra el objeto visual del panel derecho para mostrar solo los valores que son influenciadores para ese campo.

¡Pruebe Aitana Sales BI!