Shopping Dashboard

? تحليل Dashboard التسوّق (Shopping Dashboard)

أداة التحليل: Power BI

الهدف: فهم سلوك العملاء وأنماط الشراء داخل المتجر

---

أبرز النتائج والتحليلات من الرسم:

1. عدد العملاء (CountCustomers):

?️ أكثر من 4,000 عميل تم تحليلهم، مما يعطي عينة قوية لدراسة السوق.

2. متوسط العمر (AvgAge = 44 سنة):

? الفئة العمرية الأكبر تمثل العملاء الأساسيين، وده بيوضح إن المتجر يجذب فئة ناضجة تميل للاستقرار في اختياراتها الشرائية.

3. تقييم العملاء (AvgRating = 3.75/5):

⭐ مستوى رضا جيد، لكن ممكن تحسينه من خلال تجربة استخدام أفضل وخدمة عملاء أقوى.

4. طرق الدفع (Payment Method):

أغلب العملاء بيفضّلوا الدفع الإلكتروني (PayPal وCredit Card في الصدارة)،

وده مؤشر على إن دعم طرق الدفع الحديثة شيء ضروري لاستمرار النمو.

5. أحجام المنتجات (Size):

المقاس M هو الأكثر مبيعًا بفارق واضح،

وده معناه ضرورة توافر المخزون بكميات أكبر من هذا المقاس لتلبية الطلب.

6. المواسم (Seasonal Sales):

️ أعلى مبيعات كانت في فصل الربيع والخريف،

ما يشير إلى إن نشاط الشراء بيزيد قبل فصول الصيف والشتاء (ربما استعدادًا للمواسم الجديدة).

7. توزيع العملاء حسب النوع (Genders):

? الذكور يشكلون 68% من العملاء مقابل 32% للإناث،

وده ممكن يوجّه التسويق القادم لاستهداف السيدات بشكل أكبر لتحقيق توازن في قاعدة العملاء.

8. تصنيفات المنتجات (Category Filter):

الفئات الأكثر طلبًا كانت Accessories وClothing،

ما يشير إلى أهمية التركيز على الموضة والإكسسوارات في الحملات القادمة.

---

الاستفادة والتحليل العام:

> الرسم التحليلي ساعد في:

تحديد أهم الفئات العمرية المستهدفة

معرفة أفضل المواسم للعرض والتخفيضات

فهم سلوك الشراء الإلكتروني

> تحليل بيانات متجر تسوق باستخدام Power BI

اشتغلت على Dashboard لتحليل سلوك العملاء داخل متجر إلكتروني.

الهدف كان فهم "مين بيشتري؟" و"إمتى بيشتري؟" و"إزاي بيدفع؟"

من خلال التقرير قدرت أستنتج:

العملاء الأكثر نشاطًا عمرهم حوالي 44 سنة

المقاس M هو الأكثر مبيعًا

فصول الربيع والخريف هي الأقوى في المبيعات

الدفع الإلكتروني هو المفضل عند أغلب العملاء

الأدوات: Power BI + DAX

المهارات: Data Visualization – Data Analysis – Storytelling with Data