Power BI’da Müşteri Verileri ile Mağaza Konumlandırması

Günümüzde, birçok şirket müşterilerine daha iyi hizmet verebilmek için coğrafi bilgi sistemleri (GIS) kullanmaktadır. GIS, bir harita üzerindeki konum bilgileriyle birlikte analiz ve veri görselleştirme yetenekleri sunan bir teknolojidir. Bu teknolojinin müşteri memnuniyeti, verimlilik ve karlılık açısından önemli faydaları vardır.

Bu faydaları elde etmek için, bir şirketin müşteri ve mağaza verilerini birleştirmesi gerekmektedir. Bu verileri bir araya getirmek, müşterilerin en yakın mağazaya olan mesafelerini hesaplamak ve mağaza lokasyonlarının optimize edilmesi için kullanışlı bir harita oluşturmak, şirketlerin daha iyi bir müşteri deneyimi sunmalarına yardımcı olacaktır.

Örnek olarak, bir şirketin elimizdeki verilerinde müşteri ve mağaza lokasyonları yer almaktadır. Müşterilerin konum bilgileri “Customer” tablosunda, mağaza konum bilgileri ise “Store” tablosunda yer almaktadır. Her bir müşterinin en yakın mağazaya olan mesafesi, oluşturulan “Closest Store Distance” ölçüsüyle hesaplanmaktadır. Bu ölçü, müşterilerin konum bilgileri ile mağaza konum bilgileri arasındaki mesafeyi hesaplar.

Closest Store Distance =

VAR Lat1 = RADIANS(SELECTEDVALUE(Customer[Latitude]))

VAR Lat2 = RADIANS(SELECTEDVALUE(Store[Latitude]))

VAR Long1 = RADIANS(SELECTEDVALUE(Customer[Longitude]))

VAR Long2 = RADIANS(SELECTEDVALUE(Store[Longitude]))

VAR DeltaLat = Lat2 — Lat1

VAR DeltaLong = Long2 — Long1

VAR a =

POWER(SIN(DeltaLat/2),2) +

COS(Lat1) * COS(Lat2) *

POWER(SIN(DeltaLong/2),2)

VAR c = 2 * ATAN(SQRT(a/(1-a)))

RETURN 6371 * c

Bu hesaplama, kullanılan formülle gerçekleştirilir. Formül, iki nokta arasındaki mesafeyi hesaplayan Haversine formülüdür. Bu formül, iki noktanın enlem ve boylamlarını kullanarak Dünya üzerindeki mesafeyi hesaplar. İki nokta arasındaki mesafe, dünya yüzeyindeki bir büyük daire boyunca ölçülür.

En yakın mağazanın bulunmasından sonra, her müşteriye atanması gereken bir mağaza var. Bu işlem, “Nearest Store” adlı başka bir ölçüyle yapılır. İlgili ölçü, “Customer” tablosundaki her müşteri için Closest Store Distance ölçüsünü alır ve bu mesafeye sahip olan mağazayı bulur. Yani bu ölçü, her bir müşteri için en yakın mağazayı belirler ve bu mağazanın adını döndürür.

Nearest Store = MINX(Customer,Customer[Closest Store Distance])

Harita üzerinde müşterilerin konumlarını ve en yakın mağazaları da gösterilir. Aşağıdaki harita, şirketin müşteri deneyimini iyileştirmek için mağaza yerleşimini optimize etmesine yardımcı olur.

Sonuç olarak, müşterilerin ve mağazaların konum verilerini kullanarak bir ölçüm oluşturduk ve her bir müşterinin en yakın mağazasını belirledik. Bu ölçüm şirketlerin pazarlama, operasyonel ve müşteri hizmetleri stratejilerini belirlemelerine yardımcı olabilir ve müşterilerin mağazalara olan mesafelerini optimize edebilir. Konum verilerinin, işletmelerin stratejik karar alma süreçlerinde önemli bir rol oynayabileceğini unutmayalım.