تحليل نمو متجر إلكتروني وبناء نظام ذكاء أعمال لدعم قرارات الإيرادات
تفاصيل العمل
هدف المشروع
تحليل أداء متجر إلكتروني وفهم كيفية إعادة موازنة استراتيجية النمو بين استحواذ العملاء الجدد و الاحتفاظ بالعملاء الحاليين بهدف تعظيم كفاءة الإيرادات خلال 12 شهرًا.
سؤال البزنس الرئيسي
كيف ينبغي للمتجر إعادة موازنة استراتيجيته بين استحواذ العملاء والاحتفاظ بهم لتعظيم كفاءة الإيرادات واستدامة النمو؟
البيانات المستخدمة
مصدر البيانات: BigQuery (public ecommerce dataset)
• جدول الطلبات والعناصر الشرائية
• حجم البيانات: آلاف الطلبات عبر فترة زمنية متعددة السنوات
الخطوات المنفذة
1) فهم البيانات (Data Understanding)
• تحديد مستوى البيانات (Grain) لكل جدول
• تعريف المفاتيح الأساسية
• تصنيف الحقول إلى Metrics و Dimensions
• تحديد العلاقات المنطقية بين الجداول
2) تنظيف البيانات والتحقق من الجودة (Data Quality & Cleaning)
تم تنفيذ سلسلة فحوصات SQL للتحقق من:
• عدم وجود قيم مفقودة (NULL checks)
• سلامة نطاق التواريخ
• كشف القيم غير المنطقية في الأسعار والكميات
• التحقق من منطق الطلبات وعدد العناصر
• التحقق من منطق عدد الطلبات لكل مستخدم
• فحص التكرارات
النتيجة: اعتماد البيانات كجاهزة للتحليل بعد اجتياز جميع اختبارات الجودة.
3) بناء مصدر الحقيقة الموحد (Single Source of Truth)
• إنشاء جدول Fact Orders بحيث يمثل كل صف طلب واحد
• تجهيز الجدول ليكون الأساس لتحليل الإيرادات، الطلبات، وسلوك العملاء
• اعتماد هذا الجدول كمصدر رسمي لأي تحليل Retention أو Cohort لاحق
4) بناء نموذج البيانات (Data Modeling)
• تصميم نموذج Star Schema
• إنشاء جدول تواريخ (Date Table) وربطه بالطلبات
• ضبط العلاقات One-to-Many باتجاه واحد
• تجهيز النموذج لضمان صحة حسابات DAX لاحقًا
5) إنشاء المقاييس الأساسية (Measures)
• Revenue
• Orders
• Average Order Value (AOV)
• New vs Returning Customers
• Revenue by Customer Type
6) التحليل واستخراج الـ Insights
• تحليل اعتماد الإيرادات على العملاء الجدد
• قياس ثبات قيمة الطلب (AOV)
• تقييم مساهمة العملاء العائدين في الإيرادات
• تحديد نقاط ضعف استراتيجية النمو الحالية
7) ربط النتائج بالقرارات
تم اعتماد إطار عمل:
Insight → Decision → Metric
بحيث:
• كل Insight يقود إلى قرار واحد واضح
• لكل قرار مؤشرات قياس نجاح Before vs After
الأدوات المستخدمة
• SQL (BigQuery)
• Power BI
• Data Modeling
• Business Analytics Framework
مخرجات المشروع
• نموذج بيانات نظيف ومعتمد
• جدول Fact Orders كمصدر موحد
• لوحات مؤشرات جاهزة للتحليل التنفيذي
• توصيات أعمال قابلة للتنفيذ مرتبطة بمقاييس واضحة
النتيجة النهائية
بناء نظام تحليلي كامل يحوّل بيانات المتجر من أرقام خام إلى قرارات نمو قابلة للقياس والتنفيذ.