تحليل أداء المبيعات

يهدف هذا المشروع إلى تحليل أداء المبيعات لتحديد العوامل الرئيسية المؤثرة على الإيرادات، بالإضافة إلى فهم شرائح العملاء المختلفة.

نظرة عامة على المشروع:

تم تحليل مجموعة بيانات تضم أكثر من 9000 صف باستخدام Python وPower BI، حيث تم تنفيذ عمليات تنظيف البيانات، ومعالجة القيم المفقودة، وتحويل أنواع البيانات، وهندسة الخصائص (Feature Engineering)، بالإضافة إلى التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) باستخدام Python.

مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs):

إجمالي المبيعات: 2.26 مليون

إجمالي عدد العملاء: 793

التغير السنوي في المبيعات: 723 ألف

نسبة التغير السنوي: 47%

أداء المبيعات مقارنة بالعام السابق: 300.10 ألف

إجمالي عدد الطلبات: 9800

الطلبات الشاذة (مرتفعة القيمة): 19 (تمثل 0.2% من إجمالي الطلبات)

نسبة مساهمة الطلبات الشاذة في المبيعات: 8%

عدد العملاء المرتبطين بهذه الطلبات: 19

العوامل الرئيسية المؤثرة:

أداء المبيعات في تزايد مستمر سنويًا

منتج "Canon imageCLASS 2200 Advanced Copier" هو الأعلى تحقيقًا للإيرادات

شريحة العملاء (Consumer) هي الأعلى من حيث الإيرادات

فئة التكنولوجيا (Technology) تحقق أعلى إيرادات

الاستنتاجات والتوصيات:

1. أداء المبيعات

استنتاج: هناك زيادة كبيرة في المبيعات خلال الربع الأخير من كل عام، بينما تكون المبيعات بطيئة في بداية العام

توصية: تقديم عروض وخصومات في شهر ديسمبر، مثل منح العملاء رصيدًا يمكن استخدامه فقط في شهر يناير لتحفيز الشراء المبكر

2. القيمة مقابل الكمية

استنتاج: فئة التكنولوجيا تمتلك أقل عدد من الطلبات ولكن تحقق أعلى مبيعات بسبب ارتفاع متوسط قيمة الطلب، بينما تمتلك فئة المستلزمات المكتبية أعلى عدد من الطلبات ولكن بأقل قيمة مبيعات

توصية: التركيز بشكل أكبر على فئة التكنولوجيا لتحقيق مبيعات أعلى مع تقليل عمليات الشحن مقارنة بالمستلزمات المكتبية

3. الاحتفاظ بالعملاء

استنتاج: معظم العملاء هم عملاء متكررون، مما يدل على قوة في الاحتفاظ بالعملاء

توصية: التركيز على جذب عملاء جدد، حيث إن العميل بعد أول عملية شراء غالبًا ما يستمر في الشراء