E-commerce Insights

أهلاً بك،

في تجارة التجزئة الإلكترونية، البيانات هي الوقود المحرك للنمو. لكن التحدي الكبير هو: كيف نربط المبيعات بسلوك العملاء وتنوع المنتجات في شاشة واحدة؟

لقد قمت ببناء مشروع تحليل بيانات شامل لمتجر إلكتروني ضخم (أكثر من 99 ألف طلب)، باستخدام Power BI. هذا المشروع ليس مجرد واجهة عرض، بل هو أداة استخبارات أعمال (BI Tool) تهدف لرفع كفاءة المتجر وزيادة متوسط قيمة الطلب (AOV).

ما الذي يميز هذا المشروع؟

لقد قمت ببناء "بنية تحتية" قوية للبيانات تظهر في:

لوحة التحكم الرئيسية (Sales Overview): مراقبة فورية لصافي الإيرادات (وصلت لـ 16 مليوناً)، وتتبع الأداء الشهري لاكتشاف مواسم الذروة والانخفاض.

تحليل فئات المنتجات: ترتيب تلقائي لأفضل الفئات مبيعاً (مثل الصحة والجمال، الساعات، ومستلزمات المنزل)، مما يساعد في اتخاذ قرارات المخزون والشراء.

سلوك الدفع والعملاء: تحليل طرق الدفع المفضلة للعملاء، وتتبع متوسط قيمة السلة (AOV) الذي بلغ 161.91، وهي معلومة ذهبية لتحسين استراتيجيات التسعير.

الاحترافية التقنية (Back-end): خلف هذه الرسومات يوجد نموذج بيانات (Data Model) معقد قمت بتصميمه لربط جداول التقييمات (Reviews) والموقع الجغرافي (Geolocation) والدفعات، لضمان دقة التقارير وسرعتها.

القيمة التي أقدمها لك:

اتخاذ قرار مبني على ثقة: ستعرف أين تنفق ميزانيتك التسويقية وفي أي وقت.

سهولة الاستخدام: فلاتر ذكية (Slicers) تتيح لك العودة لأي سنة أو شهر أو تصنيف بضغطة زر.

رؤية 360 درجة: ربط أداء المبيعات بتقييمات العملاء ومناطق توزيع البائعين.

الأدوات التقنية:

Power BI Desktop للتصميم والتحليل.

Data Modeling: تصميم Star Schema لربط 9 جداول مختلفة بفعالية.

DAX: حساب مؤشرات الأداء (MoM% و AOV) بدقة برمجية.

بصفتي محلل بيانات بخلفية هندسية، أتعامل مع بياناتك بمنتهى الدقة والشفافية، لتحويل الأرقام الصامتة إلى قصص نجاح.