تحليل بيانات مبيعات

1.تنظيف البيانات باستخدام Power Query:

تم تنظيف البيانات باستخدام برنامج Power Query.

2.ربط الجداول بفعالية في نموذج منظم:

بدأ المشروع بجدول بيانات واحد، تم تنظيفه وتحويله بعناية إلى نموذج منظم.

تم إنشاء خمسة جداول رئيسية (المنطقة الوسطى، المنتج، العميل، التاريخ، الموقع)، وتم إنشاء علاقات بينها لتعزيز القدرات التحليلية لمجموعة البيانات، وتكوين نموذج كما هو موضح في الشريحة الثانية.

3.إنشاء تحليلات مهمة في تقارير Power BI:

بعد تحميل البيانات، تم التركيز على الإجابة على الأسئلة الحاسمة التي من شأنها أن تقدم رؤى حول أداء المبيعات.

كانت النتيجة لوحة معلومات شاملة لا تصور البيانات بفعالية فحسب، بل تقدم أيضًا توصيات قابلة للتنفيذ.

تم التركيز على أن تكون لوحة المعلومات منظمة وبسيطة ودقيقة للمساعدة في اتخاذ القرارات الصحيحة، كما هو موضح في الشريحتين الثالثة والرابعة.

4.الرؤى الرئيسية من التحليل:

اتجاهات أداء المبيعات:

زيادة كبيرة في الأرباح من عام 2014 إلى عام 2015 تُعزى إلى حد كبير إلى ارتفاع الأسعار وليس إلى زيادة حجم المبيعات.

بقيت المبيعات مستقرة من عام 2015 إلى عام 2016، مما يسلط الضوء على فرصة لاستراتيجيات النمو.

توصيات استراتيجية:

التركيز على قطاع الشركات: أظهر قطاع الشركات ارتفاعًا ملحوظًا في الأرباح في عام 2015. يجب إعطاء الأولوية لاستراتيجيات زيادة المبيعات في هذا المجال.

الاستفادة من منتجات التكنولوجيا: على الرغم من أن منتجات التكنولوجيا هي الأقل طلبًا، إلا أنها تحقق أعلى الأرباح. يمكن أن يؤدي تطبيق الخصومات إلى جذب المزيد من العملاء في هذا القطاع.

تحسين التوزيع في تكساس: برزت تكساس كأفضل ولاية مبيعًا. يمكن أن يؤدي إنشاء مستودع جديد هناك إلى تحسين أوقات تسليم الطلبات وتقليل تكاليف الشحن.

تحفيز الطلب في الولايات ذات المبيعات المنخفضة: يمكن أن تساعد الخصومات المستهدفة والعروض الترويجية في زيادة المبيعات في الولايات ذات الأداء المنخفض.

جذب العملاء مبكرًا: يشهد الربع الأول عادةً مبيعات أقل. يمكن أن يؤدي إطلاق خصومات بداية العام إلى زيادة المشاركة والمبيعات.

تقدير العملاء: يمكن أن يؤدي تقدير أفضل 10 عملاء لدينا بالهدايا إلى تعزيز الولاء والاحتفاظ بهم.