Strategic Insights for e-commerce retail store Management Using Power BI

الاستفادة من بيانات المبيعات، والمنتجات، والعملاء لدفع عجلة النمو واتخاذ قرارات أذكى من خلال استخدام لوحة تحكم تفاعلية في Power BI.

الخطوة 1: استيراد مجموعة البيانات إلى Power BI Desktop لتحليل هيكل البيانات وفهم محتوياتها.

الخطوة 2: استخدام Power Query لتنظيف البيانات وتحويلها لتكون جاهزة للتحليل والتصور.

الخطوة 3: استكشاف البيانات من خلال تحديد جداول الحقائق (Fact Tables) والأبعاد (Dimensional Tables).

الخطوة 4: نمذجة البيانات عبر الانتقال إلى وضع النموذج في Power BI وإنشاء العلاقات اللازمة بين مجموعات البيانات.

الخطوة 5: تحديد الأسئلة التجارية المهمة:

أي منطقة جغرافية تحقق أعلى قيمة مبيعات؟

ما هي فئة المنتجات الأكثر مبيعًا؟

ما هي الفئة الفرعية للمنتجات الأكثر مبيعًا؟

ما هي أكبر شرائح العملاء في هذا العمل؟

في أي شهر كان الربح الأعلى والأدنى خلال السنوات؟

الخطوة 6: استخراج الرؤى القيمة من البيانات:

أعلى قيمة مبيعات كانت في الولايات المتحدة، وخاصة في المنطقة الجنوبية الغربية.

فئة المنتجات الأكثر مبيعًا: الدراجات (Bikes).

الفئة الفرعية الأكثر مبيعًا:

في الدراجات: الدراجات الطرقية (Road Bikes).

في الملابس: القمصان (Jerseys).

في الإكسسوارات: الإطارات والأنابيب (Tires and Tubes).

أكبر شرائح العملاء:

حسب التعليم والمهنة: حملة شهادة البكالوريوس مع مهن احترافية.

حسب الجنس والحالة الاجتماعية: لا توجد فروق ذات دلالة.

الشهر ذو أقل ربح هو سبتمبر، وأعلى ربح في شهر يونيو.

الخطوة 7: تقديم توصيات محددة بناءً على تحليلي:

سنقوم بحملة تسويقية تستهدف عملائنا في المنطقة الجنوبية الغربية من الولايات المتحدة خلال الربع الثالث من السنة لمنع انخفاض المبيعات والأرباح.

تقديم خصومات على المنتجات في الفئات والفئات الفرعية ذات المبيعات المنخفضة.

تنفيذ إجراءات للحد من التكاليف.