Customer insights

م تصميم هذه اللوحة التحليلية التفاعلية لعرض وتحليل بيانات المبيعات الأسبوعية لفروع Walmart، مع تسليط الضوء على العوامل الزمنية والمناخية والاقتصادية التي قد تؤثر على أداء المبيعات.

تهدف اللوحة إلى مساعدة متخذي القرار على مقارنة الأداء بين الفروع والفترات المختلفة، وتحليل التأثيرات الخارجية مثل درجات الحرارة والعطلات ونسب البطالة على المبيعات، مما يدعم وضع استراتيجيات تسويقية وتشغيلية أدق.

? مكونات اللوحة التحليلية بالتفصيل:

1. ️ الفلاتر الزمنية (Time Filters)

الأشهر: من يناير حتى يونيو، تتيح التركيز على فترة محددة من العام.

السنوات: 2010 – 2011 – 2012، للمقارنة بين أداء المبيعات عبر السنوات المختلفة.

هذه الفلاتر تُمكّن المستخدم من تخصيص التحليل لفترات زمنية محددة بدقة.

2. قائمة الفروع (Store Slicer) – يسار الشاشة

تحتوي على أرقام الفروع من 1 إلى 45.

تمكّن المستخدم من عرض وتحليل بيانات فرع معين أو مجموعة فروع بسهولة، مما يجعل اللوحة أكثر تفاعلية ومرونة.

3. الرسم البياني لدرجات الحرارة الشهرية (Temperature by Month)

منحنى خطي يعرض تغير درجات الحرارة عبر الأشهر.

يساعد في ربط التغيرات المناخية بأنماط المبيعات الموسمية، مثل ارتفاع المبيعات في شهور معينة أو انخفاضها.

4. مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) – منتصف اللوحة

إجمالي المبيعات (Total Sales): 6.737M

→ يوضح إجمالي المبيعات خلال الفترة المحددة.

عدد العطلات (Holiday Flag): 450

→ يوضح عدد الأسابيع التي تحتوي على عطلات، مما يساعد على دراسة تأثيرها على المبيعات.

معدل البطالة (Unemployment Count): 6435

→ يعكس الظروف الاقتصادية التي قد تؤثر على القوة الشرائية للعملاء في مناطق الفروع.

هذه المؤشرات الثلاثة تعطي نظرة شاملة وسريعة للأداء العام.

5. المبيعات الأسبوعية حسب الفروع (Weekly Sales by Store)

مخطط أعمدة يعرض حجم المبيعات الأسبوعية لكل فرع (1–45).

يمكن ملاحظة الفروع الأعلى أداءً بسهولة من خلال طول الأعمدة، وكذلك اكتشاف الفروع ذات المبيعات المنخفضة.

الأهداف التحليلية للمشروع:

تحليل الأداء الأسبوعي لمبيعات Walmart عبر الزمن والفروع المختلفة.

فهم تأثير العوامل الخارجية (الطقس، العطلات، البطالة) على حجم المبيعات.

مقارنة الأداء بين الفروع لتحديد الفروع ذات الأداء الأعلى أو الأدنى.

دعم اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتحسين العمليات والتخطيط الموسمي.

ملاحظات واستنتاجات من اللوحة:

هناك اختلافات واضحة بين الفروع من حيث حجم المبيعات الأسبوعية، مما يشير إلى عوامل محلية مؤثرة (مثل الموقع الجغرافي أو التركيبة السكانية).

فترات العطلات تبدو مرتبطة بارتفاع المبيعات، ما يؤكد أهمية استراتيجيات العروض الموسمية.

تغير درجات الحرارة يلعب دورًا في تغير المبيعات، خاصة في فترات الصيف والشتاء.

معدلات البطالة تعتبر مؤشرًا اقتصاديًا مؤثرًا يمكن استخدامه في تحليل الأسواق المحلية.

الأدوات والمهارات المستخدمة:

Power BI لتحليل البيانات وتصميم اللوحة التفاعلية.

Excel / CSV كمصدر للبيانات.

استخدام Slicers، KPIs، Line Charts، Column Charts لعرض البيانات بطريقة واضحة وسهلة الفهم.

تحليل زمني، مكاني، واقتصادي لمتغيرات متعددة.

مميزات المشروع:

تصميم واضح ومنظم بألوان متناسقة.

تفاعل عالي من خلال الفلاتر الزمنية والفروع.

يجمع بين تحليل المبيعات وعوامل الطقس والاقتصاد في لوحة واحدة.

يدعم التحليل الاستراتيجي واتخاذ قرارات دقيقة.