تحليل بيانات المتجارة الإلكترونية باستخدام SQL: قياس الأداء وتقسيم العملاء

(في خانة التفاصيل، اكتبي الشرح ده)

مشروع تحليلي شامل يهدف إلى تحويل بيانات متجر إلكتروني خام إلى مؤشرات أداء (KPIs) وتقارير أعمال ذكية باستخدام SQL. تم بناء قواعد البيانات وتنفيذ سلسلة من الاستعلامات التحليلية المعقدة لدراسة سلوك العملاء وأداء المبيعات.

أبرز الحلول التحليلية المقدمة في المشروع:

تحليل المبيعات (Sales Analysis): حساب إجماليات الطلبات وحجم المبيعات الفعلي بناءً على المدفوعات الناجحة فقط.

تصنيف العملاء (Customer Segmentation): استخدام الـ CASE لتصنيف العملاء بناءً على تكرار الشراء (Low, Medium, High) لتوجيه الحملات التسويقية.

تحديد كبار العملاء (Top Spenders): تحديد أفضل 3 عملاء من حيث الإنفاق بناءً على قيمة المدفوعات التاريخية.

تحليل النشاط (Recency Analysis): تحديد العملاء النشطين الذين قاموا بعمليات شراء في آخر 6 أشهر لاستخدامهم في حملات إعادة الاستهداف.

تحليل سلة المشتريات (Basket Analysis): مقارنة قيمة كل طلب بمتوسط قيمة الطلبات العام لتحديد الفرص البيعية.

التقنيات المستخدمة: SQL, SQL Server, Joins, Aggregation (SUM, AVG), Group By, Having, Case, Date