Super Store Data Analysis

لقد استخدمت برنامج power bi لتحليل Global Superstore Data

الخطوات:

1. تحليل تكرار الشراء للعملاء

الخطوات:

تم تحميل بيانات Global Superstore إلى Power BI، وبدأت بإنشاء مقياس لحساب عدد الطلبات لكل عميل.

قمت بتصنيف العملاء إلى فئات بناءً على عدد مرات الشراء: مثل "عميل ذو تكرار منخفض" أو "عميل ذو تكرار عالٍ" باستخدام Power BI DAX.

استخدمت الرسوم البيانية الشريطية (Bar Charts) لعرض العملاء حسب تكرار الشراء.

الهدف: توفير نظرة واضحة عن العملاء ذوي التكرار الشرائي العالي، وتحديد من يمثل قيمة أكبر للأعمال.

2. تحليل الربحية حسب فئة العملاء

الخطوات:

أنشأت مقاييس لحساب هامش الربح لكل طلب حسب العميل.

تم تقسيم العملاء إلى فئات حسب هامش الربح السنوي، مثل "فئة العملاء الأكثر ربحية".

عرضت النتائج باستخدام رسوم بيانية خطية (Line Charts) لتوضيح الاتجاهات السنوية لكل فئة.

الهدف: تحديد الفئات التي تحقق أعلى أرباح ومعرفة العلاقة بين تكرار الشراء والأرباح.

3. توزيع العملاء حسب الدول

الخطوات:

استخدمت خريطة تفاعلية في Power BI لعرض توزيع العملاء حسب البلدان.

أنشأت معيارًا لتمثيل إجمالي عدد العملاء أو قيمة المبيعات لكل دولة، مما يعطي فكرة أوضح عن التوزيع الجغرافي.

الهدف: معرفة الدول التي تسهم بشكل أكبر في المبيعات، مما يدعم استراتيجية التوسع المستقبلي.

4. تحديد المنتجات الأكثر ربحًا

الخطوات:

أنشأت مقياسًا لحساب هامش الربح السنوي لكل منتج باستخدام DAX.

استخدمت الرسوم البيانية العمودية (Column Charts) لعرض المنتجات حسب هامش الربح، مرتبةً من الأعلى إلى الأدنى.

الهدف: تحديد المنتجات ذات الأداء الأفضل وربطها بحملات تسويقية أو استراتيجيات مبيعات إضافية.

5. تحليل العلاقة بين السعر والمبيعات

الخطوات:

عملت على إيجاد مقياس يمثّل تغيّر السعر وارتباطه بالمبيعات اليومية.

استخدمت الرسوم البيانية الخطية (Line Charts) لمقارنة التغير في السعر مقابل المبيعات اليومية.

الهدف: تحليل تأثير تخفيض السعر على حجم المبيعات واتخاذ قرارات مستقبلية حول استراتيجيات التسعير.

أهداف التحليل

تقييم المساهمة في المبيعات حسب الفئة: استخدمت مخطط دائري لعرض مساهمة كل فئة من المنتجات في المبيعات الإجمالية، مما ساعد في التركيز على الفئات الأعلى مبيعًا.

تحليل تكرار شراء العملاء: تم استخدام رسوم بيانية لعرض العملاء حسب تكرار الشراء، مما سهّل رؤية العملاء الأكثر نشاطًا وتحديد تأثيرهم على الأرباح.

تحليل ربحية العملاء حسب السنوات: استخدمت المقاييس لعرض ربحية العملاء على أساس سنوي، مما يعزز رؤية أداء العملاء ويساعد في توجيه خطط النمو.

توزيع العملاء حسب الدول: قدمت الخريطة التفاعلية نظرة شاملة لتوزيع العملاء الجغرافي، مما يساعد في اتخاذ قرارات توسعية دقيقة.

تحليل العلاقة بين السعر والمبيعات: دراسة تأثير تغيرات الأسعار على مستوى المبيعات اليومية وضّحت استجابة السوق للسياسات السعرية، مما يساعد في التخطيط التسويقي.