تحليل بيانات التجارة الإلكترونية الضخمة واستراتيجيات تحسين تجربة العميل

1. وصف المشروع (Brief): مشروع تحليل بيانات شامل لمتجر إلكتروني متكامل، قمت فيه بمعالجة وفحص أكثر من 113 ألف طلب شراء على مدار سنوات (2015-2021). الهدف من المشروع هو فهم العوامل المؤثرة على نجاح المبيعات وتحديد الأسباب الجذرية لمرتجعات المنتجات لتحسين صافي الأرباح.

2. التحديات التي تم حلها (Challenges Solved):

إدارة البيانات الضخمة: معالجة قاعدة بيانات ضخمة دون التأثير على دقة التحليل أو سرعة الأداء.

تحليل المرتجعات: ربط حالات المرتجعات (أكثر من 30 ألف حالة) بالأسباب (مثل عدم مطابقة الوصف) لاتخاذ إجراءات تصحيحية.

تجزئة الجمهور: فهم الفروقات في سلوك الشراء بين الجنسين والمناطق الجغرافية المختلفة.

3. التحليلات الفنية المنفذة (Technical Analysis):

تحليل الفئات والمنتجات: تحديد الفئة الأكثر مبيعاً (Health and beauty بحوالي 36 ألف طلب) تليها (Fashion).

مراقبة طرق التوصيل: تحليل كفاءة طرق الشحن (Standard, Express, Shipped from Abroad) وتأثيرها على تقييمات العملاء (Ratings).

تحليل الاتجاهات الزمنية: رصد الطفرة الكبيرة في عام 2020 (أكثر من 25 ألف طلب) ومقارنتها بالسنوات السابقة.

نظام التقييم: ربط تقييمات العملاء (من 1 إلى 5 نجوم) بجودة المنتجات وسرعة التوصيل.

4. الأدوات المستخدمة:

Advanced Excel: استخدام الجداول المحورية (Pivot Tables) والرسوم البيانية المتقدمة لتلخيص 113 ألف صف.

Data Cleaning: تنظيف البيانات من القيم الفارغة والمكررات لضمان صحة النتائج (خاصة في أعمدة النوع والتقييم).

Visual Dashboard: تصميم لوحة تحكم تعرض مؤشرات الأداء (Orders by Category, Genders, Delivery Type).