تحليل بيانات تسويقية لشركة Nova Commerce لتحسين أداء الحملات الإعلانية (Marketing Data Analysis for Nova Commerce)

قمت بتنفيذ تحليل بيانات تسويقي شامل لشركة Nova Commerce بهدف تقييم أداء الحملات الإعلانية وتحسين توزيع الميزانية على القنوات المختلفة.

أهداف المشروع:

تقييم فعالية الحملات الإعلانية الحالية.

تحليل المقاييس الأساسية (Conversion Rate, CPC, CPA, ROAS).

مقارنة أداء القنوات المختلفة وتحديد القنوات الأعلى عائدًا.

تحليل الفئات الديموغرافية (العمر – الجنس – الموقع الجغرافي) لتحديد الجمهور الأكثر استجابة.

دراسة الأداء الزمني للحملات لتحديد المواسم التي تحقق أعلى نسب تحويل.

منهج العمل:

معالجة وتنظيف البيانات باستخدام Python وPandas.

حساب المؤشرات الأساسية للحملات مثل CPC، CPA، وROAS.

إنشاء لوحات بيانات تفاعلية (Dashboards) لتلخيص الأداء العام للحملات.

المقارنة بين القنوات التسويقية (Facebook, Google Ads, Email Marketing...) لتحديد القنوات ذات الأداء الأفضل.

تحليل الفئات العمرية والجغرافية لتوصية بإعادة توجيه الميزانية للفئات الأعلى استجابة.

نتائج التحليل:

تحديد الحملات والقنوات ذات أفضل عائد على الإنفاق الإعلاني (High ROAS).

الكشف عن الفئات الديموغرافية الأعلى تفاعلًا مع الإعلانات.

توصية بإعادة توزيع الميزانية لزيادة الأرباح بنسبة 25% مع خفض التكاليف على القنوات الأقل أداءً.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)

Excel for Data Cleaning

Google Data Studio / Power BI (Dashboard Visualization)

Statistical Analysis & Data Interpretation

الهدف النهائي: مساعدة الشركة على اتخاذ قرارات تسويقية مبنية على البيانات وتحسين الأداء العام للحملات.