تحليل مبيعات منصه برازيليه مثل امازون

تحليل بيانات متجر Olist لتحسين الأداء واتخاذ قرارات مبنية على البيانات

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات متجر Olist، وهو أحد أكبر المتاجر الإلكترونية في البرازيل، باستخدام لغة Python والأدوات المتخصصة في تحليل البيانات. الهدف الأساسي من المشروع كان استخراج رؤى عملية يمكن أن تساعد على تحسين تجربة العملاء وزيادة كفاءة المبيعات.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python باستخدام Jupyter Notebook

تحليل البيانات: Pandas و Numpy

تصوير البيانات: Matplotlib و Seaborn

تنظيف البيانات: التعامل مع القيم المفقودة وإزالة البيانات المكررة وتحويل الصيغ المختلفة

مراحل المشروع:

1. استيراد البيانات ومعالجتها:

بدأت المشروع بجمع وتحميل البيانات، ثم قمت بعملية تنظيف شاملة للتأكد من عدم وجود بيانات مكررة أو غير صالحة، بالإضافة إلى معالجة القيم المفقودة بطرق إحصائية مناسبة.

2. تحليل سلوك العملاء والمبيعات:

تحليل عدد الطلبات لكل عميل وفهم سلوك الشراء.

معرفة المنتجات الأكثر طلبًا وأفضل الفئات أداءً من حيث المبيعات.

دراسة تقييمات العملاء وتأثيرها على رضا العملاء واستراتيجيات تحسين الخدمة.

3. تحليل أوقات التوصيل وتحسينها:

مقارنة أوقات التوصيل المتوقعة والفعلية للطلبات.

تحديد المدن أو المناطق التي تعاني من تأخير في التوصيل.

اقتراح تحسينات لوجستية تقلل من مدة الانتظار وتعزز رضا العملاء.

4. إنشاء التصورات البيانية لفهم البيانات بشكل أفضل:

استخدمت العديد من الرسوم البيانية، مثل:

المخططات الدائرية (Pie Charts): لتحليل نسبة كل فئة من المبيعات.

المخططات الصندوقية (Box Plots): لدراسة مدى انتشار الأسعار وأوقات التوصيل.

الرسوم البيانية الشريطية (Bar Charts): لتوضيح الفئات الأعلى مبيعًا.

المخططات التوزيعية (Histograms): لفهم توزيع الطلبات والإنفاق عبر الفترات الزمنية.

مخططات الانتشار (Scatter Plots): لاكتشاف العلاقات بين المتغيرات المختلفة مثل السعر والتقييم.

أهم النتائج والتوصيات:

المنتجات الأعلى طلبًا كانت تنتمي إلى فئات معينة مثل الإلكترونيات والأدوات المنزلية، مما يشير إلى فرصة لتعزيز المخزون في هذه الفئات.

هناك علاقة واضحة بين أوقات التوصيل الطويلة والتقييمات السلبية، مما يستدعي تحسين عمليات الشحن والتوزيع.

معظم الطلبات كانت تأتي من مدن معينة، مما قد يساعد في استهداف هذه المناطق بحملات تسويقية أكثر فاعلية.

التأثير والهدف من المشروع:

هذا التحليل ساعد في تقديم رؤى عملية يمكن لمتجر Olist استخدامها لتحسين تجربة العملاء، من خلال:

تقليل أوقات التوصيل وزيادة كفاءة الخدمات اللوجستية.

تحسين استراتيجيات التسويق بناءً على أكثر الفئات مبيعًا والمناطق الأكثر طلبًا.

التركيز على تحسين تجربة العملاء من خلال تتبع تقييماتهم واقتراح حلول لزيادة رضاهم.