تحليل سلوك عملاء التجارة الإلكترونية باستخدام Google Sheets و Google Looker Studio

هدف المشروع:

تحليل سلوك المستهلكين في بيئة التجارة الإلكترونية بهدف التعرف على أنماط الشراء الرئيسية، تقسيم شرائح العملاء، وتحديد تفضيلات المنتجات للوصول إلى رؤى قابلة للتنفيذ تساعد في تحسين استراتيجيات التسويق، تطوير المنتجات، وزيادة رضا العملاء.

الأدوات المستخدمة:

Google Sheets لتنظيف وتهيئة البيانات , Google Looker Studio لبناء الداشبورد

مراحل تنفيذ المشروع :

1- Data cleaninng وتشمل تنظيف وتهيئة البيانات

2-Calculated feilds التي تم تنفيذها :

- تقسيم العمر إلى فئات عمرية: وذلك بهدف تحليل تفضيلات كل فئة عمرية واستهداف العروض المناسبة لها.

- Customer Loyalty: تم بناء مؤشر الولاء بناءً على Frequency of Purchase, Return Rate, Customer Satisfaction وذلك لفهم العلاقة بين الولاء وتكرار الشراء أو العمر أو القناة التسويقية.

-Customer Satisfaction Clustering: تم تقسيم العملاء إلى ثلاث مجموعات بناءً على رضاهم (من 1 إلى 12) وذلك بهدف استهداف الفئات الأقل رضا لتحسين تجربتهم.

- Decision Speed Segmentation: تم تصنيف العملاء إلى ثلاث مجموعات (سريع – متوسط – بطيء) حسب سرعة اتخاذ قرار الشراء,

لفهم تأثير سرعة القرار على الرضا والشراء وبناء استراتيجيات تسويقية مخصصة لكل فئة.

-Quick Decision & Unhappy Customers: تحديد نسبة العملاء اللي اتخذوا قرارات شراء سريعة لكن كانوا غير راضين.

وكانت النتيجة: 8.33% من العملاء يحتاجون إعادة استهداف وتحسين تجربة الخدمة.

3- Dashboard design : وتشمل بناء داشبورد احترافي يفيد اصحاب البيزنس ف اتخاذ القرارت الصائبة وتم تقسيمه لعدة صفحات:

1. Overview Dashboard: تهدف الى تقديم نظرة شاملة على أداء المبيعات، خصائص العملاء، والقنوات الأكثر تأثيرًا.

من أهم نتائجها: 46.4% من الإيرادات من الإناث مقابل 43.7% من الذكور , القنوات الأكثر تأثيرًا: Online و In-Store , نسبة استخدام الخصومات وصلت إلى 52% → حساسية سعرية عالية.

2-Customer Behavior Dashboard: وتهدف الى تحليل سلوك العملاء بناءً على التفاعل والخصومات وسرعة اتخاذ القرار.

من أهم نتائجها: الفئة العمرية (30-45 سنة) كانت الأكثر شراء بنسبة 46.6%, العملاء اللي اتخذوا قرارات سريعة كانوا أقل رضا , بينما الأكثر تفاعلًا أنفقوا أكثر , أعلى معدلات إرجاع لدى الشباب.

3- Marketing Optimization Dashboard: وتهدف الي تحليل فعالية الخصومات وبرامج الولاء وتأثير نوع الجهاز على تجربة العميل.

52% من العملاء استخدموا خصومات → التسعير عامل أساسي.

80.2% من العملاء مشترين عارضين (Occasional Buyers) → ولاء منخفض.

معدلات الإرجاع الأعلى من مستخدمي الهواتف الذكية , العملاء من فئة "Impulsive" قرروا بسرعة لكن رضاهم أقل.

4- Customer Insights Dashboard: وتهدف الى تحليل العوامل الديموغرافية والنفسية المؤثرة على قرارات العملاء.

من أهم نتائجها : 8.3% من العملاء اللي قرروا بسرعة كانوا غير راضين → بحاجة لإعادة استهداف , مستخدمو الهواتف أكثر عرضة لإرجاع المنتجات , العملاء الحاصلين على تعليم أعلى يقضون وقت أطول في البحث لكن بيكونوا أكثر رضا , كما أن المتزوجين وأصحاب التعليم العالي لديهم نية شراء أعلى لكن يحتاجون وقت أطول لاتخاذ القرار.

ملخص التوصيات النهائية للمشروع بعد مرحلة تحليل البيانات :

- إطلاق برامج ولاء فعالة لزيادة نسبة العملاء الدائمين وتقليل نسبة المشترين العارضين.

- تحسين تجربة الشراء عبر الهاتف لتقليل معدلات الإرجاع وزيادة معدل التحويل.

- تصميم حملات تسويقية مخصصة بناءً على سرعة اتخاذ القرار ونوع نية الشراء.

- استهداف الفئات السعرية الحساسة بتقديم عروض مخصصة وخصومات ذكية.

- تحليل سلوك العملاء بشكل دوري لتطوير استراتيجيات التسويق وتحسين أداء المتجر الإلكتروني باستمرار.

- توفير محتوى تعليمي وتفصيلي للعملاء اللي يقضوا وقت أطول في البحث.

تأثير المشروع على تطوير البيزنس:

من خلال هذا المشروع قدمت تحليلات مبنية على البيانات ساعدت في الوصول لتوصيات من المتوقع أن تساهم في:

تحسين كفاءة الحملات التسويقية بنسبة تصل إلى 30%.

رفع نسبة الاحتفاظ بالعملاء بنسبة تصل إلى 25%.

تقليل الوقت المستغرق في اتخاذ القرار بنسبة تصل إلى 40%.

خفض معدلات الإرجاع من الهواتف المحمولة بنسبة تقديرية 15-20%.

ملاحظة:

هذه التقديرات مبنية على التحليل المتعمق للبيانات وفقًا لأنماط سلوك العملاء، ويمكن أن تختلف النتائج الفعلية بناءً على التطبيق العملي لكل نشاط تجاري.