Dynamic HR Analytics Dashboard In Power BI
تفاصيل العمل
Pizza Delivery Logistics Analysis & Optimization
أوس حامد (Aws Hamed)
هندسة صناعية (محلل بيانات | Industrial Engineering - Data Analyst)
الأدوات المستخدمة في هذا المشروع: Microsoft Excel (Pivot Tables, Advanced Formulas, Slicers, Data Visualization Dashboards)
مشاركة | قصة البيانات | عن المشروع
نظرة عامة على المشروع والمنطق التجاري (Project Overview & Business Logic)
يركز هذا المشروع على بناء نظام تحليل لوجستي ديناميكي لعمليات توصيل البيتزا بهدف قياس ومراقبة المؤشرات الرئيسية: زمن التوصيل، جودة الخدمة، الحصة السوقية، وسلوك المستهلك. تم اختيار هذا المشروع لفهم العلاقة المباشرة بين الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء، وتحويل البيانات الفوضوية إلى رؤى استراتيجية تدعم اتخاذ القرار وتزيد من معدلات النمو.
تنظيف البيانات والتحديات (Data Cleaning & Challenges)
تطلبت البيانات اعتماد منهجية معالجة دقيقة "من القاعدة إلى القمة" لتصبح قابلة للاستخدام الصارم في اتخاذ القرارات. واجهت التحدي المتمثل في التعامل مع بيانات عشوائية احتوت على أخطاء في إدخال أسماء الفروع وتكرار الفئات بصيغ خاطئة.
لإعداد البيانات، قمت بتنفيذ خطة معالجة شاملة تتضمن:
- دوال Excel المتقدمة: استخدام دوال Text-to-Columns و Nested IF لتنقية الأسماء وتوحيد المعايير.
- الأعمدة الزمنية والحسابية: إنشاء أعمدة زمنية باستخدام Year Functions وحساب فروق الأوقات بدقة للوقوف على أسباب التأخير.
- معالجة القيم المفقودة والتكرارات: لضمان عدم انحراف مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ودقة المخرجات.
التحليل والنتائج الرئيسية (My Analysis & Key Findings)
1. مفارقة دومينوز (Domino's Paradox):
أظهر التحليل وجود مفارقة غريبة لدى "دومينوز"؛ فبالرغم من أن سائقي الشركة سجلوا السرعة الأعلى في التوصيل، إلا أنها سجلت أعلى معدل تأخير إجمالي. وبإجراء تحليل الأسباب الجذرية (Root Cause Analysis)، تبين أن المشكلة تكمن في التوزيع الجغرافي؛ حيث يبعد متوسط الفروع عن المناطق السكنية 5.5 كم، مما أدى لإلغاء ميزة سرعة السائقين تماماً.
2. تآكل الحصة السوقية (Market Share Shift):
كشف رصد الأداء الفصلي بين عامي 2024 و2026 عن تراجع تدريجي في الحصة السوقية لصالح المنافسين (مثل بابا جونز). وكان المسبب الأساسي لهذا التآكل هو التراكم المتزايد لمشاكل التأخير وانخفاض جودة التوصيل.
3. الاختناق التشغيلي وساعات الذروة (Operational Bottlenecks):
أوضح التحليل أن طلبات اليوم تتركز بنسبة حادة خلال 3 ساعات فقط يومياً. هذا التركز العالي يخلق ضغطاً تشغيلياً هائلاً يضعف جودة المنتج والخدمة خلال الذروة، بينما يعاني باقي اليوم من خمول في الاستغلال الأمثل للموارد.
4. اختلال تفضيلات المنتجات (Product Preference Imbalance):
تصدرت البيتزا النباتية قائمة المبيعات كأكثر المنتجات طلباً، بينما سجلت فئة العجينة الرقيقة (Thin Crust) أدنى مستويات الإقبال، مما يعكس وجود فرصة لإعادة هيكلة قائمة المنتجات وترويجها.
التوصيات الاستراتيجية (Recommendations)
- إعادة التوزيع الجغرافي للمراكز: الانتقال لمواقع ومراكز توصيل أقرب للعملاء والمناطق السكنية لتقليل متوسط المسافة وتخفيض زمن التوصيل الإجمالي.
- إدارة الطلب وتسطيح الذروة (Demand Smoothing): تقديم عروض وترويجات تحفيزية في ساعات الخمول لتوزيع الضغط التشغيلي وموازنة أحجام الطلب على مدار اليوم.
- ذكاء الحزم الشرائية (Product Bundling): ربط الأصناف ضعيفة البيع (مثل Thin Crust) مع الأصناف الأكثر طلباً (مثل البيتزا النباتية) في حزم خاصة لزيادة مبيعاتها.
- تحسين المسارات والأسطول: تتبع المسارات اللوجستية وتفادي العقبات الجغرافية في أوقات الازدحام لتأمين أعلى استجابة.
الأدوات المستخدمة (Tools Used)
Microsoft Excel: Pivot Tables, Advanced Formulas (Nested IF, Text Functions, Year Functions), Slicers, Interactive Dashboards.
تفاصيل المشروع (Project Details)