تحليل البيانات (data analysis) (Shopping Dataset)

في هذا المشروع تم تحليل مجموعة بيانات تحتوى على (3,900 صف و18 عمودًا) سجل تشمل معلومات العملاء، المنتجات، طرق الدفع، الفصول، والتقييمات.

بدأت المشروع بتنظيف البيانات والتأكد من خلوها من القيم المفقودة أو الأخطاء، ثم انتقلت إلى مرحلة تصور البيانات (Data Visualization) باستخدام أدوات مثل Matplotlib , Seaborn لتحويل الأرقام إلى رسومات واضحة , بنحول الأرقام والرسومات البيانية لإجابات ورؤى واضحة (Insights).

من أبرز النتائج طبقاً للبيانات :

• العملاء الذكور (Gender: Male) بيمثلوا النسبة الأكبر من المبيعات (حوالي 68%) .

• أغلبية كبيرة من العملاء (حوالي 72%) مش مشتركين (Subscription Status: No) ، مطلوب تكثيف الحملات الإعلانية لتحويلهم لمشتركين .

• (57%) من العملاء لا يستخدمون أكواد خصم (Promo Code Used: No) وده معناه إننا ممكن نركز على استراتيجية العروض الترويجية

لجذبهم .

•فئة Clothing هى الأعلى فى المبيعات والإيرادات .

•أكثر منتج مبيعًا هو Blouse , وأكثر موسم نشط للشراء هو Spring .

•طريقة الدفع الأكثر استخدامًا هي PayPal مما يشير إلى أهمية تحسين تجربة الدفع الرقمى .

•متوسط قيمة الشراء للعملاء يبلغ حوالي 60 دولارًا وهو الرقم المثالى لتصميم العروض المستقبلية .

•فئة Clothing تُمثل أكبر عدد مبيعات وأعلى إيراد إجمالى — لذا فهي محور استراتيجيات البيع والترويج .

أهم (Insights) المستخرجة :

•فئة Clothing هى أكبر فئة في عدد المشتريات والإيرادات : أولوية لتخزين / إمداد ونشاطات تسويقية .

•متوسط قيمة الشراء ثابت تقريبًا (~60 USD) :تصميم عروض قريبة من هذا المتوسط أو upsell لزيادته .

•PayPal هي أكثر طرق الدفع : تحسين تجربة الدفع الرقمية قد يزيد من التحويل وقيمة العائد .

•موسم Spring يظهر كثافة شراء أعلى : جدولة حملات ترويجية موسمية قبل وأثناء الربيع لزيادة حجم المبيعات .

•بعض الفئات مثل Accessories تملك حجم مبيعات أقل من Clothing لكن إيراد إجمالي كبير : فحص هامش الربح لكل فئة مطلوب لاتخاذ

قرارات تسعير وترويجية.

•تركيز الحملات التسويقية على فئة Clothing حملات إعلانية، عروض Bundle إعادة استهداف العملاء الذين شاهدو منتجات مشابهة .

•عروض موسمية ذكية: إطلاق خصومات/حملات في فترات الذروة قبل Spring مع استهداف شرائح عمرية معينة (مثلاً من 30 إلى 50 سنة) .

•تحليل التجزئة حسب الموقع : زيادة المخزون أو العروض الخاصة بالمناطق الأعلى مبيعًا وذات معدلات شراء عالية .

•التواصل مع العملاء الأكثر شراءاً (Previous Purchases) بعروض اشتراك أو خصومات لرفع متوسط قيمة عمليات الشراء .

• ربط متوسط التقييم (Review Rating) بحملات تحسين المنتج أو الخدمة (خدمة الشحن، جودة المنتج) .