تحليل للمبيعات عبر الإنترنت باستخدام Sql, Python, Power BI

يتناول هذا المشروع تحليل اتجاهات العملاء في بيئة بيع بالتجزئة عبر الإنترنت بهدف تحديد العوامل المؤثرة على سلوك الشراء وتقديم استراتيجيات لتحسين أداء المبيعات. تم استخدام مجموعة بيانات مبيعات تجريبية من Kaggle كمصدر للبيانات.

في هذا المشروع، تم استخدام عدة أدوات برمجية لتحقيق الهدف المنشود. تم الاعتماد على SQL لاستكشاف البيانات وفهمها، حيث تم تحديد إجمالي عدد الفواتير، والعملاء الفريدين، وفئات المنتجات. كما تم حساب إحصائيات أساسية مثل إجمالي مبلغ المبيعات، متوسط قيمة الطلب، وأكثر العناصر شراءً، بالإضافة إلى استكشاف أنماط الشراء حسب البلد أو أي معلومات ديموغرافية أخرى ذات صلة.

بعد استكشاف البيانات، تم الانتقال إلى مرحلة تنظيف البيانات وتحليلها باستخدام Python. في هذه المرحلة، تم تحديد ومعالجة القيم المفقودة، وتوحيد تنسيقات البيانات، وربما دمج أوصاف المنتجات المشابهة لتحقيق التناسق. كما تم حساب مقاييس مهمة مثل قيمة عمر العميل (CLTV) وتحليل الاتجاهات عبر الزمن لتحديد الأنماط الموسمية للشراء. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام مكتبات Python لتصور البيانات وتقديم رؤى واضحة.

بعد تنظيف البيانات وتحليلها، تم استيراد البيانات إلى Power BI لتصورها وسرد القصة التي تقدم رؤى حول سلوك العملاء وفرص المبيعات المحتملة. تم استخدام التصورات للإجابة على أسئلة مهمة مثل: إجمالي المبيعات عبر الفترات الزمنية المختلفة، وأي تصنيف فرعي للمنتجات يولد أكبر إيرادات، ومن هم أفضل العملاء بناءً على إجمالي المبيعات، وكيف يختلف سلوك الشراء بين شرائح العملاء.

تم تنظيم لوحة المعلومات في Power BI في أربع صفحات رئيسية لتقديم رؤى شاملة. الصفحة العامة تقدم نظرة شاملة على أداء المبيعات والاتجاهات، صفحة العملاء تحلل سلوك العملاء والشرائح وأنماط الشراء، صفحة المنتجات تقيم أداء المنتجات، وصفحة المواقع تعرض توزيع المبيعات حسب المنطقة.

أظهرت النتائج الرئيسية أن إجمالي المبيعات الكلي شهد زيادة مستمرة من عام 2003 إلى 2005، مع تسجيل أعلى المبيعات في عام 2004، وكان شهر نوفمبر هو الشهر الأعلى مبيعاً، بينما كان الربع الرابع هو الأعلى مبيعاً. على المستوى الإقليمي، تفوقت منطقة EMMA باستمرار على منطقة أمريكا الشمالية من حيث إجمالي المبيعات، حيث حققت الولايات المتحدة أعلى مبلغ مبيعات، وتبعتها مدريد. من بين العملاء، كانت قناة التسوق الأوروبية وموزعو الهدايا الصغيرة ومجموعة الجامعين الأستراليين وشركة Muscle Machine وهدايا La Rochelle هم الأفضل أداءً.

كما أظهرت النتائج أن فئة حجم الصفقات المتوسطة كانت لها أكبر مساهمة في إجمالي المبيعات، تليها الصفقات الصغيرة والكبيرة. فئة المركبات حققت أعلى مبلغ مبيعات، وكانت فئات السيارات الكلاسيكية والسيارات القديمة الأفضل أداءً من حيث التصنيف الفرعي للمنتجات. العملاء ذوو القيمة العالية الذين قاموا بمشتريات كبيرة ومتكررة يمثلون 41% من إجمالي عدد العملاء وأنفقوا 6 ملايين من إجمالي المبيعات، بينما يمثل العملاء ذوو القيمة المنخفضة 26% من العدد الكلي للعملاء وأنفقوا مليونًا واحدًا فقط.

بناءً على هذه النتائج، يوصى بالتركيز على العملاء ذوي القيمة العالية من خلال تنفيذ حملات تسويقية مستهدفة وبرامج ولاء أو عروض حصرية لتعزيز العلاقة وزيادة مساهمتهم في المبيعات، بالإضافة إلى تحسين إدارة المخزون لضمان توفر المنتجات ذات الطلب العالي بشكل جيد خلال المواسم الذروة. كذلك، ينبغي تخصيص المزيد من الموارد والجهود التسويقية نحو منطقة EMMA وتحديد العوامل التي تساهم في نجاحها وتكرارها في المناطق الأخرى، مع النظر في استكشاف الفرص في منطقة APAC وإجراء أبحاث سوقية لفهم الطلب المحتمل لتلبية احتياجات هذا السوق.