Customer Behavior Analysis

الهدف من المشروع هو تحويل آلاف من سجلات البيانات الخام إلى رؤى واضحة (Insights). من خلال تحليل البيانات، تمكنا من تحديد الفئات العمرية الأكثر إنفاقاً، وفهم أنماط الشراء، مما ساعد الشركة في وضع خطة لرفع تقييم العملاء (الذي كان متوقفاً عند 3.75) وتوجيه ميزانية التسويق بشكل أذكى.

لتحديات التي واجهت الشركة:

غياب التمييز بين العملاء: الشركة كانت تعامل العميل الجديد مثل العميل الوفي، مما أدى لضياع ميزانية التسويق بالتساوي على الجميع.

غموض الفئات العمرية: عدم معرفة أي فئة عمرية هي الأكثر ربحية، مما جعل الإعلانات غير موجهة بدقة.

ضعف بيانات الاشتراكات: عدم معرفة نسبة المشتركين الفعليين، مما جعل التنبؤ بالإيرادات المستقبلية أمراً صعباً.

حل هذه المشكلات، قمت بالآتي:

تقسيم العملاء : كتبت أكواد SQL متقدمة باستخدام جمل CASE لتصنيف العملاء إلى (جديد، عائد، وفي) بناءً على تاريخ شرائهم.

تحليل الشحن والأرباح: قمت بمقارنة طرق الشحن المختلفة (Standard vs Express) وتأثيرها على حجم الطلبات ورضا العملاء.

تصميم لوحة بيانات تفاعلية صممت واجهة عرض مرئية تظهر أهم المؤشرات (KPIs) مثل:

متوسط قيمة الشراء ($59.76).

توزيع الإيرادات حسب الفئات العمرية.

نسبة المشتركين (التي تبين أنها 27% فقط).

النتائج والأثر على العمل:

زيادة الولاء: بفضل تحديد العملاء الوفاء (Loyal)، أصبح بإمكان الشركة إطلاق برنامج مكافآت خاص يقلل تكلفة الاستحواذ على عملاء جدد (CAC).

تسويق موجه بدقة: اكتشفنا أن "الشباب" هم الأكثر إنفاقاً (بإجمالي يقترب من 60 ألف دولار)، فاقترحت تركيز 70% من ميزانية الإعلانات عليهم.

تحسين اللوجستيات: من خلال مقارنة طرق الشحن، تم تحديد الطريقة المفضلة للعملاء، مما ساهم في تحسين تجربة التوصيل ورفع التقييمات.

فرص نمو الاشتراكات: اقترحت تقديم خصومات حصرية للمشتركين لرفع نسبتهم من 27% إلى 40% لضمان تدفق نقدي مستمر.