Dashboard لتحليل مبيعات الأجهزة الإلكترونية لفروع مصر باستخدام Excel وPivotTables

بدأت بتحضير وتحليل مجموعة بيانات وهمية (Dummy Data Set) لمبيعات موبايلات وتابلتس مختلفة موزعة على فروع متعددة في مصر مثل مرسى مطروح، الإسكندرية، المنصورة، الإسماعيلية وغيرها.

عملت (Data Cleaning) عن طريق معالجة تواريخ العمليات وتحويل الأرقام المالية إلى صيغ قابلة للتحليل، بالإضافة إلى ربط الخصومات بالأرباح.

اعتمدت على طرح أسئلة تحليلية مثل تحديد المنتجات الأعلى مبيعًا والفرع الأعلى ربحية وتحليل تأثير الخصومات على الأرباح.

استخدمت PivotTables وVisualizations لاكتشاف أن بعض المنتجات تحقق مبيعات مرتفعة لكنها لا تؤدي بالضرورة إلى أعلى ربح، مع إبراز تفوق بعض الفروع مثل بورسعيد.

التقرير أظهر أن منتج Microsoft Surface Pro 2 كان من أكثر المنتجات تحقيقًا للمبيعات خلال الفترة المحللة.

ازاي صاحب بيزنس ممكن يستفيد من التحليل:

تحديد المنتجات الرابحة بجد مش بس اللي بتبيع كتير:

التحليل بيبين إن مش كل منتج بيحقق مبيعات عالية بيكون رابح. صاحب البيزنس يقدر يركز على المنتجات اللي بتحقق أعلى ربحية مش بس أعلى مبيعات.

إعادة تقييم سياسة الخصومات:

لو الخصومات الكبيرة بتقلل الربح زي ما التحليل وضّح، يبقى لازم صاحب البيزنس يراجع سياسة الخصومات ويحط استراتيجيات ذكية (زي خصم مشروط بكمية معينة أو لفترة قصيرة).

تعزيز الفروع القوية وتحسين الفروع الأضعف:

مثلا لو فرع بورسعيد بيحقق ربح عالي مقارنة بالإسكندرية، صاحب البيزنس ممكن يستثمر أكتر في بورسعيد (زي حملات تسويقية إضافية) ويحاول يحل مشكلات فروع الأداء الأضعف.

تخطيط المخزون (Inventory Planning):

لما يعرف أكتر المنتجات مبيعًا وربحية، يقدر يخطط المخزون بطريقة أوفر، ويتجنب تخزين منتجات بطيئة الحركة أو قليلة الربح.

تحليل الأداء حسب المناطق (G. Segments):

بيفهم السوق الإقليمي أكتر: ممكن يكتشف إن منطقة معينة (زي الدلتا) عندها طلب أعلى على نوع موبايلات معينة، فيخصص لها عروض مخصصة أو ستوك خاص.

تحسين التوسعات المستقبلية:

لو شاف فروع أو مناطق بتتفوق، ممكن يخطط لفتح فروع جديدة شبيهة أو قريبة منها بدل ما يتوسع عشوائيًا.

مراقبة العلاقة بين الكمية والربحية:

لما يلاقي إن زيادة الكمية مش دايمًا معناها ربح أكتر، يعرف إنه محتاج يركز على القيمة مش بس الحجم.