تحليل الأداء المالى والتشغيلى لسلسة مقاهى(Coffee shop) خلال النص الأول من 2023

قمت في هذا المشروع بتحليل بيانات مبيعات متكاملة لسلسلة مقاهي تضم عدة فروع (Astoria, Hell's Kitchen, Lower Manhattan). الهدف كان تحويل البيانات الخام إلى رؤى تفاعلية تدعم اتخاذ القرار وتكشف فرص النمو.

​أبرز ما يتضمنه المشروع:

​تحليل زحام الكافيه (Peak Hours): تحديد ساعات الذروة خلال اليوم لتحسين توزيع الموظفين وتقليل وقت الانتظار.

​نمو المبيعات الشهرية: تتبع مسار المبيعات من يناير حتى يونيو، حيث يظهر بوضوح القفزة في الأداء بنهاية النصف الأول.

​تحليل الربحية حسب الفروع: مقارنة نسبة المساهمة في الأرباح لكل فرع، مما يساعد في تحديد الفروع الأكثر كفاءة.

​أفضل المنتجات مبيعاً: تحليل قائمة المنتجات (أفضل 10 منتجات) للتركيز على الأكثر طلباً وتحسين المخزون.

​توزيع الأرباح حسب الفئة: تصنيف المبيعات (Coffee, Tea, Bakery) لمعرفة التوجهات المفضلة للزبائن.

الملاحظات والتوصيات المقترحة:

- ساعات الذروة: تحليل البيانات أظهر تكدس لأكثر من 5200 طلب بين الساعة (9-11 صباحاً).

​التوصية: زيادة عدد الموظفين في هذه الفترة لتقليل وقت الانتظار وتحسين تجربة العميل.

- هناك انخفاض حاد في مبيعات فئات معينة مثل الـ Loose Tea (3194)، والـ Flavours (1765)، والـ Packaged Chocolate (1090) مقارنة بمبيعات القهوة الجاهزة التي تتخطى الـ 89 ألف.

​التوصية: إعادة النظر في جدوى عرض الأصناف التي لا تحقق مبيعات (مثل الشوكولاتة المغلفة) أو عمل حملات ترويجية "Cross-selling" لربطها بالمشروبات الساخنة لزيادة حركتها.

الأدوات المستخدمة

​Power Query: لتنظيف وتهيئة البيانات .

​Excel Pivot Tables: لتحليل الأرقام وبناء العلاقات.

​Data Visualization: لتصميم لوحة تحكم تفاعلية تسهل اتخاذ القرار.