E-commerce analysis

أقدم لكم مشروعًا متكاملًا لتحليل المبيعات والشحن باستخدام Power BI. يهدف هذا المشروع إلى تقديم رؤى واضحة حول أداء المبيعات، نسب الأرباح، وتحليل تكاليف الشحن بناءً على المنتجات المختلفة والفئات المتنوعة. يتميز التقرير بواجهة مستخدم تفاعلية تعرض البيانات بشكل مرئي ومفهوم، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية لتحسين عملياتها وزيادة أرباحها.

1. الصفحة الأولى: Executive Summary (الملخص التنفيذي)

إجمالي المبيعات: عرض قيمة المبيعات الكلية مع الربح الإجمالي ونسبة الربح.

الربح حسب الفئة: تحليل مرئي باستخدام Treemap يوضح نسب الربح لكل فئة منتجات (إلكترونيات، مستلزمات التنظيف، المكملات الغذائية، الطعام، وغيرها).

المبيعات حسب الوصف والفئة: رسم بياني شريطي يعرض إجمالي المبيعات حسب وصف المنتج وفئته.

المبيعات حسب الولاية: عرض خريطة تفاعلية توضح توزيع المبيعات حسب الولاية.

2. الصفحة الثانية: Shipping Metrics (مؤشرات الشحن)

تكاليف الشحن: تحليل تكاليف الشحن الأساسية وتكاليف الشحن بناءً على سيناريوهات "ماذا لو" لتحسين عمليات الشحن.

التأثير على الشحن حسب المنتج: رسم بياني شريطي يوضح تأثير الكميات المشحونة على تكاليف الشحن لكل منتج.

تكاليف الشحن حسب الولاية: خريطة تفاعلية توضح تكاليف الشحن حسب المنطقة الجغرافية.

الكمية المتوسطة حسب الفئة: رسم بياني يعرض متوسط الكميات المشحونة حسب الفئات المختلفة (طعام الحيوانات، مستلزمات التنظيف، المكملات الغذائية، إلخ).

3. الصفحة الثالثة: Market Basket Analysis (تحليل سلة السوق)

تحليل سلة المشتريات: عرض المنتجات التي تم شراؤها معًا بشكل متكرر، مما يساعد في فهم تفضيلات العملاء وسلوك الشراء.

المبيعات والأرباح حسب الوصف: رسم بياني يعرض المبيعات الإجمالية ونسبة الأرباح لكل منتج، مما يساعد في تحديد المنتجات الأكثر ربحية.

دمج المشتريات: رسم بياني يوضح الجمعيات بين المنتجات التي يشتريها العملاء بشكل متكرر.

أهم ميزات المشروع:

واجهة تفاعلية: سهولة التنقل بين البيانات وتخصيص العرض حسب احتياجات المستخدم.

تحليل البيانات الشامل: تقديم رؤى دقيقة حول أداء المبيعات وتكاليف الشحن وسلوك العملاء.

مرئيات ديناميكية: رسوم بيانية تفاعلية تعرض البيانات بشكل مرئي يتيح للمستخدمين استكشاف التفاصيل بسهولة.

تحسين العمليات: تقديم توصيات لتحسين تكاليف الشحن وزيادة الربحية بناءً على البيانات التحليلية.

الأدوات المستخدمة:

Power BI: لتحليل البيانات وإنشاء التقارير التفاعلية.

مصادر البيانات: يمكن استخدام ملفات CSV أو Excel أو قواعد بيانات كمدخلات لعملية التحليل.

الفوائد المتوقعة:

تحسين عمليات الشحن: من خلال فهم أفضل لتكاليف الشحن وكيفية تقليلها بناءً على بيانات التحليل.

زيادة الأرباح: تحديد المنتجات الأكثر مبيعًا والأكثر ربحية، مما يساعد في اتخاذ قرارات تسويقية وإدارية فعالة.

فهم سلوك العملاء: من خلال تحليل سلة المشتريات، مما يساعد في تطوير عروض ترويجية مستهدفة.

إذا كنت ترغب في الحصول على تقارير تفاعلية وشاملة لتحليل المبيعات والشحن، فإن هذا المشروع يوفر لك كل الأدوات اللازمة لتحسين عملياتك وتحقيق نجاح أكبر.