فهم سلوك العملاء وتحسين أداء المبيعات

في هذا المشروع، قمت بمعالجة وتحليل مجموعة بيانات ضخمة لعمليات شراء حقيقية في متجر إلكتروني (Online Retail)، بهدف فهم المحركات الأساسية للأعمال وتحديد الفرص الضائعة.

المراحل التي قمت بها في المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة، إزالة التكرارات، وتجهيز البيانات بصيغة قابلة للتحليل لضمان دقة النتائج بنسبة 100%.

استكشاف البيانات (EDA): تحليل أنماط المبيعات عبر الزمن لمعرفة مواسم الذروة وساعات الشراء المفضلة.

أداء المنتجات: تحديد المنتجات "الأكثر مبيعاً" والأكثر مساهمة في الأرباح باستخدام تقنيات تصنيف البيانات.

تحليل سلوك العملاء: دراسة التوزع الجغرافي للعملاء وتكرار عمليات الشراء لفهم الولاء للعلامة التجارية.

تصوير البيانات (Visualization): بناء رسوم بيانية تفاعلية وواضحة تلخص آلاف السطور من البيانات في صورة رؤى سهلة الفهم لمتخذي القرار.

النتائج المحققة:

تحديد الدول والأسواق الأكثر ربحية للتركيز عليها في الحملات الإعلانية.

اكتشاف الأنماط الزمنية التي يزداد فيها الطلب لتجهيز المخزون مسبقاً.

تقديم توصيات مبنية على الأرقام لتحسين تجربة المستخدم وزيادة متوسط قيمة السلة الشرائية.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

اللغة: Python.

المكتبات: Pandas للمعالجة، و Matplotlib & Seaborn لتصوير البيانات.

البيئة: Jupyter Notebook.