تحليل أداء الموردين وتغطية المخزون وربطها بمبيعات Shopify باستخدام Power BI

وصف العمل:

تم تنفيذ مشروع تحليلي واقعي لأحد العملاء عبر منصة عمل حر يهدف إلى بناء لوحة تحكم ديناميكية لتتبع حالة المخزون وربطها بالمبيعات الفعلية من منصة Shopify. المشروع اعتمد على دمج بيانات دورات المخزون مع بيانات المبيعات لحساب متوسط المبيعات اليومية وتقدير عدد أيام المخزون المتبقية لكل منتج (SKU)، مع توفير إنذارات ذكية لإعادة الطلب.

خطوات التحليل:

1- تصميم هيكل البيانات:

إنشاء ملف Excel يحتوي على بيانات المبيعات وبيانات المخزون بشكل منفصل، مع معالجة تعدد دورات المخزون لنفس المنتج.

2- حساب المبيعات اليومية:

استخراج متوسط المبيعات اليومية لكل SKU بناءً على فترة البيانات المتاحة.

3- تحديد أيام تغطية المخزون:

باستخدام الصيغة:

Days of Stock = Available Stock ÷ Avg Daily Sales

4- تنبيه تلقائي بألوان مشروطة:

تطبيق تنسيقات لونية لتحديد المنتجات التي تحتاج لإعادة الطلب حسب معايير قابلة للتعديل:

- اللون الأحمر: أقل من 30 يوم

- اللون البرتقالي: بين 30 و60 يوم

- اللون الأخضر: أكثر من 60 يوم

5- تحليل منتجات الصحة والجمال H&B:

تحديد هذه المنتجات داخل المخزون وتخصيص منطق مرن لمتابعة توزيعها على الفروع.

6- تصميم مرن قابل للتوسع:

استخدام جداول Excel الديناميكية لضمان التوسع الآلي في التحليل مع إضافة بيانات جديدة.

كذلك تم استخدام Slicers داخل Power BI لتسهيل التنقل بين الموردين والفترات الزمنية والأنواع.

نظرة عامة على النتائج (Insights):

- أكثر الموردين من حيث المخزون: Supplier C (15.1K)

- أعلى متوسط مبيعات يومية: Supplier D (190 وحدة)

- أعلى نسبة منتجات بطيئة الحركة: Supplier C (34.53%)

- أفضل مورد تغطيةً لفئة H&B: Supplier C (128.1 يوم تغطية)

- نسبة المنتجات بطيئة الحركة شكلت 30.37% من إجمالي المخزون

الأدوات المستخدمة:

- Excel لتحضير وتنظيم البيانات الخام

- Power BI لبناء لوحات تفاعلية وإنشاء مؤشرات قياسية

- Conditional Formatting لتحديد الإنذارات بناءً على تغطية المخزون

- DAX Measures لحساب المؤشرات بدقة

- تصميم مرئي احترافي يعكس توزيع الموردين وكفاءة المخزون

ملحوظة: "تم اعتماد بيانات لغرض العرض والتحليل دون الإشارة إلى بيانات فعلية تخص العلامة التجارية."