مشروع تحليل بيانات متجر إلكتروني (End-to-End Ecommerce Analytics)
تفاصيل العمل
هذا المشروع عبارة عن نظام متكامل لتحليل بيانات متجر إلكتروني، يوضح دورة عمل البيانات بالكامل بدءًا من إنشاء البيانات وحتى بناء لوحات معلومات تفاعلية احترافية.
المشروع يحاكي بيئة عمل حقيقية ويعكس تطبيق عملي لأحدث تقنيات هندسة البيانات وتحليلها باستخدام أدوات سحابية حديثة.
? أهداف المشروع
إنشاء بيانات تجارة إلكترونية واقعية (أكثر من مليون سجل)
تخزين البيانات في Amazon S3 (Data Lake)
نقل البيانات إلى Snowflake باستخدام Airbyte
معالجة وتحويل البيانات باستخدام dbt
تنفيذ التحليلات داخل Snowflake
إنشاء لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI
?️ التقنيات المستخدمة
Python (إنشاء ومعالجة البيانات)
Amazon S3 (تخزين سحابي)
Airbyte (تكامل البيانات)
Snowflake (مستودع بيانات سحابي)
dbt (تحويل ونمذجة البيانات)
Power BI (تصميم لوحات المعلومات)
? أهم مؤشرات الأداء (KPIs) والنتائج
1️⃣ الأداء المالي
إجمالي الإيرادات: 311.50 مليون
إيرادات المنتجات: 300.94 مليون
متوسط قيمة الطلب (AOV): 1.50 ألف
تم اكتشاف فجوة في الإيرادات بقيمة تقارب 10.5 مليون، يُحتمل أن تكون ناتجة عن رسوم الشحن أو الضرائب أو الخدمات الإضافية.
شهد شهر يناير ذروة كبيرة في الإيرادات (46 مليون)، ثم استقر الأداء الشهري بين 22 – 24 مليون، مما يشير إلى استقرار العمليات بعد فترة نمو قوية.
2️⃣ تحليل العملاء
إجمالي العملاء: 100 ألف
العملاء الجدد: 87%
العملاء العائدون: 13%
تعتمد الشركة بشكل كبير على جذب عملاء جدد مع انخفاض معدل الاحتفاظ بالعملاء، مما يشير إلى فرصة كبيرة لتحسين استراتيجيات الولاء.
كما أن 56% من العملاء ضمن فئة الإنفاق المنخفض، وهو ما يمثل فرصة قوية لزيادة متوسط الإنفاق من خلال العروض المجمعة واستراتيجيات البيع الإضافي.
3️⃣ تحليل المنتجات والمناطق
أعلى الفئات مبيعًا:
البقالة (21.71%)
الأدوات (21.67%)
توزيع الإيرادات متوازن جغرافيًا بين عدة مناطق مثل:
الكاريبي
أمريكا الشمالية
جنوب شرق آسيا
وهو ما يعكس تنوعًا جيدًا وتقليلًا لمخاطر الاعتماد على سوق واحد.
? التوصيات الاستراتيجية
تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء من خلال برامج الولاء
مراجعة الانخفاض المفاجئ في بيانات يناير للتحقق من دقته
استهداف شريحة العملاء منخفضي الإنفاق لرفع متوسط قيمة الطلب
التركيز على زيادة قيمة العميل مدى الحياة (LTV)