Sales analytics

في مشروعي الأخير، ركّزت على تطبيق التحليل الإحصائي في المبيعات، بهدف الوصول إلى رؤية تنبؤية تساعد الإدارة في:

•زيادة العائد من الحملات الترويجية.

•ضبط التخزين وتقليل الهدر.

•فهم السلوك الشرائي للعملاء بشكل أعمق.

️ خطوات التحليل:

1️⃣ جمع وتنظيف البيانات: بدأت بقاعدة بيانات ضخمة تضم آلاف المعاملات. نظّفتها من القيم الناقصة والشاذة باستخدام تقنيات Data Cleaning و Outlier Detection لضمان دقة التحليل.

2️⃣ التحليل الوصفي: استخدمت مقاييس مثل المتوسط والانحراف المعياري لتحديد التفاوت بين المنتجات والفترات الزمنية.

3️⃣ التحليل التفسيري: عبر اختبارات الارتباط والانحدار، درست العلاقة بين:

•الخصومات وحجم المبيعات.

•المواسم وزيادة الطلب.

•الفئات العمرية وسلوك الشراء.

4️⃣ النمذجة الإحصائية: اعتمدت على الانحدار الخطي (Linear Regression) و اختبارات الفرضيات (Hypothesis Testing) للكشف عن المتغيرات الأكثر تأثيرًا على الإيرادات.

5️⃣ التنبؤ (Forecasting): باستخدام نموذج ARIMA، طورت نموذجًا توقّعيًا بدقة وصلت إلى 92% لمستقبل المبيعات.

النتائج الفعلية:

•تحسين كفاءة التخزين بنسبة 27%.

•زيادة العائد من العروض الترويجية بنسبة 15%.

•رسم خارطة واضحة للتسعير الذكي وفقًا للطلب الموسمي.

⸻

مثال عملي:

شركة لديها 500 منتج و10,000 عميل نشط.

باستخدام التحليل، قدّمت Dashboard توضّح:

•المنتجات التي ترتفع مبيعاتها قبل الأعياد.

•أي عروض ترويجية تحقق أفضل عائد.

•توزيع ولاء العملاء بين الفئات.

القيمة التي أقدمها:

أنا أساعد الشركات على تحويل البيانات الخام إلى قرارات استراتيجية مدعومة بالأرقام، مما يفتح المجال للنمو، ويجعل الشركة أكثر جاذبية للاستثمارات والشراكات.