لوحة قياس الأداء المالي والمبيعات لمتجر إلكتروني

مشروع تحليل بيانات شامل يهدف إلى تحويل سجلات العمليات البيعية (Transaction Logs) إلى استراتيجيات لزيادة الربحية. يركز المشروع على تتبع رحلة العميل، تحليل سلوك الشراء، وقياس كفاءة المنتجات في تحقيق هوامش ربح عالية.

الهدف من المشروع: تمكين الإدارة من مراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) بشكل لحظي، وتحديد المنتجات "الأكثر مبيعاً" مقابل "الأكثر ربحية"، بالإضافة إلى فهم التوزيع الجغرافي للعملاء لتحسين عمليات الشحن والتسويق.

الأدوات والمنهجية المستخدمة:

Python (Pandas):

معالجة أكثر من 50,000 سجل مبيعات (Sales Records).

تنظيف البيانات ومعالجة المرتجعات (Returns) لضمان دقة الأرقام المالية.

تطبيق تحليل RFM Analysis لتصنيف العملاء (عملاء مميزين، عملاء جدد، عملاء مهددين بالخروج).

Power BI:

استخدام DAX لحساب معدلات النمو السنوي (YoY Growth) والهامش الربحي (Profit Margin %).

تصميم واجهة مستخدم (Dashboard) تركز على سهولة القراءة واتخاذ القرار السريع.

أبرز مكونات الداشبورد:

شريط المؤشرات (Financial KPIs): عرض فوري لإجمالي الإيرادات (Revenue)، صافي الربح (Profit)، ومتوسط قيمة السلة (AOV).

تحليل الاتجاهات (Trend Analysis): رصد حركة المبيعات عبر الشهور والمواسم لاكتشاف أوقات الذروة.

خريطة الأداء (Geographic Heatmap): توضح المدن والمناطق الأكثر طلباً للمنتجات.

تحليل باريتو (Pareto Chart): لتحديد الـ 20% من المنتجات التي تحقق 80% من الأرباح.

أهم النتائج المستخلصة (Business Insights):

تحديد فئة من العملاء تحقق أعلى عائد ولكنها مهملة تسويقياً، مما يستدعي حملات إعادة استهداف (Retargeting).

اكتشاف أن الخصومات (Discounts) المرتفعة في بعض المواسم أدت لتآكل هامش الربح رغم زيادة حجم المبيعات.

المخرجات النهائية:

لوحة تحكم تفاعلية (Power BI Report).

تقرير تنفيذي للإدارة (Executive Summary PDF).

ملف الكود المستخدم في المعالجة (Python Script).