تحليل مبيعات متجر إلكتروني وتصنيف العملاء (RFM Analysis) باستخدام Power BI

في هذا المشروع، قمت بتحليل مجموعة بيانات حقيقية لمتجر إلكتروني (E-commerce) بهدف فهم سلوك الشراء لدى العملاء ومساعدة الإدارة على اتخاذ قرارات تسويقية دقيقة.

الخطوات التي قمت بتنفيذها:

معالجة البيانات (Data Cleaning): استخدام Python (Pandas) لتنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتنسيق التواريخ لضمان دقة التحليل.

تحليل وتجزئة العملاء (Customer Segmentation): تطبيق تقنية RFM Analysis لتقسيم العملاء إلى شرائح (عملاء VIP، عملاء جدد، عملاء مهددون بالمغادرة) بناءً على سلوكهم الشرائي.

التصوير البياني (Data Visualization): بناء لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard) باستخدام Power BI تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل إجمالي المبيعات، وأفضل المنتجات مبيعاً، وتوزيع العملاء الجغرافي.

النتيجة: تم تقديم تقرير تفاعلي شامل يمكن صاحب العمل من تحديد الفئات المستهدفة للحملات الإعلانية بدقة، مما يساهم في رفع معدل الاحتفاظ بالعملاء وزيادة الأرباح.