Instructions et manuel d'utilisation

Le panneau initial affiche deux boutons "Nouveau fichier Bridge" et "Ouvrir fichier Bridge existant"

Dans la feuille Data, à partir de la colonne B, saisissez les types de données à la première ligne, les noms de champs à la deuxième ligne, et les données à partir de la troisième ligne. La colonne A contient les descriptions d'identification générées automatiquement pour la saisie de données des lignes 1 à 3, la colonne A elle-même n'affecte pas les données et l'analyse.

2.1 Sélection du type de données

Dans le menu déroulant généré à la première ligne de la feuille "Data", à partir de la colonne B, sélectionnez le type des données. Le type est déterminé selon la signification que les données doivent représenter. Le programme effectuera l'analyse automatique en fonction du type de données.

Les types de données se divisent en 5 catégories : Dimension, Key, SumY, SumN, Result. Chaque champ doit être défini avec un type de données, vous pouvez utiliser le menu déroulant pour sélectionner le type de données.

En prenant maintenant l'exemple des données de notre supermarché simulé, expliquons la signification de chaque type de données, les définitions de chaque type sont les suivantes :

2.1.1 Dimension

Représente les dimensions des données, par exemple les dates, temps, régions et autres dimensions et facettes des données. Ces champs ne participent pas au calcul, ils servent uniquement à filtrer les données.

2.1.2 Key

Key est un type de Dimension, seul un champ peut être marqué comme Key. Le champ marqué comme Key servira de granularité minimale pour l'analyse et calculera l'impact de chaque facteur sur le résultat final (Result) dans cette dimension. Vous pouvez changer d'autres dimensions en champ Key pour analyser à différentes granularités.

Par exemple : Si vous sélectionnez "Nom du Produit" comme Key, le programme calculera l'impact des changements de chaque variable dans cette dimension "Nom du Produit" sur le résultat final (Result).

2.1.3 SumY

Les données du même champ peuvent être additionnées entre différentes lignes et la somme obtenue a un sens. La configuration correcte de SumY ou SumN affectera les résultats de l'analyse finale.

Par exemple : Les Quantités de différents produits de chaque ligne peuvent être additionnées, la somme signifiant le nombre total de marchandises. Donc le Type de Quantité peut être défini comme SumY.

SumY peut contenir des valeurs numériques directement saisies, ou utiliser des formules pour calculer des valeurs à travers d'autres champs. Mais les formules ne peuvent utiliser que les symboles d'opérations arithmétiques addition, soustraction, multiplication, division et parenthèses d'Excel, soit : addition +, soustraction -, multiplication *, division /, parenthèse gauche "(", parenthèse droite ")". Conseils d'utilisation des formules

2.1.4 SumN

Les données du même champ ne peuvent pas être additionnées entre différentes lignes et la somme obtenue n'a pas de sens. La configuration correcte de SumY ou SumN affectera les résultats de l'analyse finale.

Par exemple : Les Prix de différents produits ne sont pas identiques, si on veut calculer le Prix moyen de tous les produits, on ne peut pas directement additionner le Prix du produit A et le Prix du produit B pour obtenir le Prix global. Donc le Type de Prix peut être défini comme SumN.

SumN peut contenir des valeurs numériques directement saisies, ou utiliser des formules pour calculer des valeurs à travers d'autres champs. Mais les formules ne peuvent utiliser que les symboles d'opérations arithmétiques addition, soustraction, multiplication, division et parenthèses d'Excel, soit : addition +, soustraction -, multiplication *, division /, parenthèse gauche "(", parenthèse droite ")". Conseils d'utilisation des formules

2.1.5 Result

Seul un champ peut être sélectionné comme Result servant de résultat de données que nous devons analyser. Cette colonne Result doit contenir une formule, calculant le champ Result à travers d'autres variables.

Par exemple : Si le contenu du champ Result est sales, alors la cellule doit contenir = Prix * Quantité. Ou si c'est margin%, alors la cellule doit contenir =profit / revenue.

La formule dans Result est une information importante que le programme utilise pour associer variables et résultat, et pour la logique d'analyse. Assurez-vous que chaque cellule Result de chaque ligne contient une formule capable de calculer le Result, la formule doit être concise et claire. Result analysera l'impact de chaque variable de la formule sur Result, les variables non présentes dans la formule ne sont pas dans le périmètre d'analyse. La formule Result doit contenir au moins un champ dont le Type de Données est SumY, permettant ainsi l'analyse agrégée de données de différentes lignes.

Les formules Result ne peuvent utiliser que les symboles d'opérations arithmétiques addition, soustraction, multiplication, division et parenthèses d'Excel, soit : addition +, soustraction -, multiplication *, division /, parenthèse gauche "(", parenthèse droite ")". Conseils d'utilisation des formules

2.2 Configuration des noms de champs

À la deuxième ligne de la feuille "Data", à partir de la colonne B vers la droite, saisissez les noms de champs. La signification des données représentées par les noms de champs doit correspondre aux types de données de la première ligne. Les noms de champs ne peuvent pas être dupliqués.

Après avoir cliqué sur "New Bridge File" ou "Select Bridge File" pour ouvrir le fichier, les boutons bleus New Bridge et Refresh Bridge apparaîtront sur le panneau.

Les menus déroulants seront divisés en deux zones : Baseline et Comparison

Les champs dans les menus déroulants Baseline et Comparison contiennent exactement les mêmes options. Les utilisateurs peuvent filtrer selon leurs besoins dans les menus déroulants quelles options servent de données Baseline et quelles options servent de données Comparison, les utilisant comme données de comparaison et d'analyse des deux extrémités du Bridge. Note : Initialement par défaut, les champs des menus déroulants Baseline et Comparison sont tous sélectionnés, donc Baseline et Comparison obtiennent exactement le même jeu de données, donnant un Bridge sans différence.

4.1 Menu déroulant Baseline - sélectionne les données de base pour l'analyse comparative, par exemple nous utilisons souvent les données d'une certaine année comme base de comparaison, alors ici sélectionnez 2023

4.2 Menu déroulant Comparison - sélectionne les données cibles pour l'analyse comparative, par exemple ici sélectionner 2024 comme année d'intérêt pour comparer avec 2023.

La feuille Bridge affiche les résultats d'analyse finale, incluant le graphique Bridge et le tableau d'analyse Contribution

5.1 Source de données Bridge - À partir de la cellule B3 en haut à gauche, apparaîtront les noms de champs et données, ce sont les données utilisées pour générer le graphique Bridge.

5.2 Graphique Bridge - Affiche le Bridge obtenu par l'analyse après exécution du programme, la colonne bleue à gauche est Baseline, au centre l'impact de contribution de chaque variable, la colonne graphique à droite est Comparison.

5.3 Tableau d'analyse Contribution - Directement sous le graphique Bridge, s'affichera le tableau d'analyse Contribution, montrant pour chaque Item du champ Key, la contribution au changement global sous différents facteurs.

Grâce au graphique Bridge et au tableau d'analyse Contribution, vous pourrez rapidement trouver les Items (SKU) les plus importants affectant les changements, ainsi que les facteurs de changement (prix ? coût ? ou mix de quantités ?)

En modifiant dans 2.1 Sélection du type de données, sélectionner quel champ est Key, quel champ est Result, pour analyser différentes dimensions et différents résultats de données. Et selon les menus déroulants 3 pour filtrer quelles données servent de Baseline et Comparison, cliquer sur Refresh Bridge pour générer des graphiques Bridge et tableaux d'analyse Contribution mis à jour, afin d'analyser la situation business réelle et proposer des améliorations

Added Data — Enregistrements qui existent dans la période Comparison mais qui N'EXISTAIENT PAS dans la période Baseline. Ils représentent des choses entièrement nouvelles, comme une gamme de produits récemment lancée, un magasin nouvellement ouvert ou un client nouvellement acquis.

Removed Data — Enregistrements qui existaient dans la période Baseline mais qui N'EXISTENT PLUS dans la période Comparison. Ils représentent des choses retirées, abandonnées, perdues ou fermées.

Comme Added Data n'a pas de valeur "avant" et Removed Data n'a pas de valeur "après", leur impact ne peut être attribué à aucun facteur unique (comme un changement de prix, de quantité ou de coût). Ils doivent être isolés et présentés sur leurs propres barres dans le graphique Bridge.

Si Added Data et Removed Data sont mélangés dans les calculs classiques de variation prix / volume / mix, les résultats deviennent mathématiquement absurdes :

• Un produit nouvellement lancé n'a pas de prix Baseline, donc la "variation prix" est indéfinie.
• Un produit abandonné n'a pas de quantité Comparison, donc la "variation volume" est indéfinie.
• Forcer des valeurs nulles dans la formule gonflerait ou réduirait arbitrairement les autres facteurs, faussant tout le bridge.

En isolant d'abord ces deux catégories, les éléments "à périmètre constant" restants peuvent être analysés proprement par prix, volume, mix, coût, taux de change et autres véritables moteurs.

La manifestation la plus courante de Added / Removed Data dans le monde réel est le cycle de vie produit NPI / EOL :

• NPI — New Product Introduction (Lancement de Nouveau Produit) : Un produit qui vient d'entrer sur le marché cette année (Comparison) mais qui n'existait pas l'an dernier (Baseline). Tout son chiffre d'affaires, ses coûts et sa marge sont attribués à la barre Added Data.
• EOL — End of Life (Fin de Vie du Produit) : Un produit qui était vendu l'an dernier (Baseline) mais qui a été arrêté et retiré du catalogue cette année (Comparison). Son chiffre d'affaires et sa marge perdus sont attribués à la barre Removed Data.

Le même schéma s'applique à de nombreux autres contextes :

• Retail / Réseau de Magasins : Magasins nouvellement ouverts = Added Data ; magasins fermés = Removed Data.
• Clientèle / Abonnement : Nouveaux clients acquis sur la période = Added Data ; clients perdus (churn) = Removed Data.
• Expansion Géographique : Pays / régions nouvellement intégrés = Added Data ; marchés abandonnés = Removed Data.
• Fusions & Acquisitions : Unités d'affaires acquises = Added Data ; unités cédées = Removed Data.
• Analyse des Effectifs : Nouvelles embauches = Added Data ; départs = Removed Data.

Supposons qu'une entreprise analyse la variation annuelle du chiffre d'affaires total :

Le programme détecte automatiquement les enregistrements Added et Removed en comparant les colonnes Key (par ex. Product ID, Customer ID, Store ID) entre les tables de données Baseline et Comparison :

• Une valeur Key présente uniquement dans la table Comparison est traitée comme Added Data.
• Une valeur Key présente uniquement dans la table Baseline est traitée comme Removed Data.
• Une valeur Key présente dans les deux tables passe par la décomposition normale des facteurs (prix, volume, coût, etc.).

Aucun marquage manuel n'est nécessaire : assurez-vous simplement que vos colonnes Key (comme le code produit) sont cohérentes entre les deux périodes, et Bridge Analysis gérera correctement les changements structurels comme NPI / EOL.