Power BI Desktop - Reporting Commercial et Analyse des Ventes
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Qualiopi
Objectifs
Cette formation vous permettra d’exploiter tout le potentiel de Power BI Desktop pour structurer, analyser et valoriser les données de vente. À travers des cas concrets issus du pilotage commercial, l’apprenant construit des tableaux de bord dynamiques, met en lumière les indicateurs clés et gagne en autonomie pour orienter les stratégies de développement et optimiser les performances. Elle est conçue pour permettre à l'apprenant de maîtriser les compétences essentielles, afin de produire des rapports visuels et pertinents à des fins décisionnelles.
14h en visioconférence en individuel + 7h en e-learning
Objectifs de la formation
- Importer des données à partir de diverses sources dans Power BI Desktop
- Préparer et transformer les données avec Power Query en appliquant des filtres, des calculs et des transformations avancées via le langage M
- Contrôler la qualité des données en utilisant les outils de profilage intégrés
- Optimiser le modèle de données en structurant les éléments dans la vue Modèle, en vérifiant les relations et en configurant les propriétés des tables
- Concevoir des mesures et des formules en langage DAX, et créer une table de dates pour enrichir le modèle
- Créer et personnaliser un rapport en y intégrant des visuels interactifs et dynamiques
Programme
Introduction et prise en main
- Présentation de Power BI Desktop et de ses composantes
- Installation de Power BI Desktop (version gratuite si non possédée)
Importation des données commerciales
* Sources : CRM (Salesforce, HubSpot…), fichiers Excel de suivi des ventes, ERP.
* Import des données : clients, opportunités, devis, commandes, chiffre d’affaires.
* Cas pratique : consolider plusieurs sources pour obtenir une vision globale du pipeline commercial.
Préparation et transformation avec Power Query
* Nettoyage des données clients et commerciales (doublons, erreurs, champs vides).
* Structuration des données : segmentation clients, catégorisation produits, zones géographiques.
* Transformation : fusion des tables (clients + ventes), création d’indicateurs intermédiaires (CA, remises, marges).
* Introduction au langage M pour automatiser les traitements récurrents.
Contrôle de la qualité des données
* Vérification de la cohérence des données commerciales (CA, quantités, prix).
* Détection des anomalies : ventes négatives, données incomplètes, incohérences de dates.
* Utilisation des outils de profilage pour fiabiliser les analyses.
Optimisation du modèle de données
* Construction d’un modèle en étoile adapté aux ventes : Table de faits : ventes / transactions, Dimensions : clients, produits, commerciaux, régions, périodes
* Gestion des relations pour permettre des analyses multi-axes.
* Configuration des hiérarchies : région > pays > ville, catégorie > produit.
Création de mesures et formules DAX
* Indicateurs commerciaux clés : Chiffre d’affaires, Panier moyen, Taux de transformation, Évolution des ventes
* Analyse temporelle : ventes mensuelles, trimestrielles, comparaisons N-1.
* Création d’une table de dates pour suivre la saisonnalité des ventes.
Création et personnalisation des rapports
* Visualisations adaptées au pilotage commercial : Graphiques de performance, Funnel de conversion, Cartes géographiques des ventes, KPI dynamiques
* Interactivité : filtres par commercial, région, produit, période.
* Navigation avancée : drill-down, drill-through (analyse détaillée client).
Synthèse et bonnes pratiques
* Recommandations pour la publication et le partage
* Rappels des compétences visées
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