Power BI: تحويل بيانات خدمة العملاء إلى رؤى تدعم القرارات

""" تحويل بيانات خدمة العملاء إلى رؤى تدعم القرارات """

ونا شغال علي البيانات حسيت إن عمليات خدمة العملاء عبارة عن صندوق أسود الطلبات بتتفتح بشكل كبير، والموظفين مشغولين، لكن مش واضح دائمًا ليه في تأخيرات أو إزاي نحسّن الأداء.

مؤخرًا اشتغلت على Case Study لشركة مصرية في مجال Customer Service لتطبيق خاص بحجز رحلات الطيران والفنادق.

استلمت ملفات CSV + مستند الوصف + ملف المتطلبات، وكان دوري كمحلل بيانات Data Analyst إني أحوّل البيانات الخام دي إلى رؤى Insights تساعد في اتخاذ قرارات واضحة.

** خطوات شغلي **

1- فهم وتنظيف البيانات – باستخدام Python قمت باستكشاف البيانات، معالجة القيم المفقودة، إزالة التكرارات، التعامل مع القيم الشاذة، وتصحيح البيانات غير المنطقية.

2- Data Modeling – بنيت نموذج بيانات منظم يوضح العلاقات ويمهّد لتحليلات أعمق.

3- Visualization – صممت Interactive Dashboard على Power BI عشان أوضح المؤشرات، أتابع الأداء، وأحكي القصة ورا الأرقام.

** أهم النتائج **

معدل فتح الطلبات أسرع من معدل إغلاقها → وده أدى لتراكم كبير في القضايا.

ظهرت عنق زجاجة كبيرة في إجراءات الفيزا و تأكيدات الفنادق.

أكتر من 40% من القضايا اتفتحت يدويًا → وده بطّأ العملية.

عدم توازن في توزيع المهام بين الموظفين + فشل في تحقيق الـ SLA.

** التوصيات **

تكوين فريق متخصص لحل عنق الزجاجة الأساسية.

أتمتة إنشاء الطلبات اليدوية +عمل validation list لكل الاسباب الموثره في اتخاذ القرار حتي يكون التحليل في المستقبل في اقل وقت والاسباب وضحه بلنسبه لاتخاذ قرار.

استخدام Load-based routing وتدريب الموظفين لرفع الكفاءة.

** الأثر المتوقع **

- تقليل زمن حل الطلبات

- تخفيض التراكمات

- تحسين كفاءة الموظفين

- رفع مستوى رضا العملاء

عملت فيديو قصير بيشرح الرحلة خطوة بخطوة — من البيانات الخام لحد الرؤى والتوصيات العملية.