Business_Analysis

كملت مؤخرًا مشروع تحليل مبيعات وسلوك العملاء باستخدام Python و SQL و Power BI بهدف تحويل البيانات إلى قرارات تجارية قابلة للتنفيذ.

خلال التحليل قمت باستخدام:

Correlation Analysis

Price Segmentation

P-Value Testing

Customer & Product Analysis

Business Recommendations

أهم النتائج:

✅ العملاء يميلون إلى المنتجات الأعلى سعرًا، بينما تظهر الكميات الأعلى في الفئات السعرية المتوسطة والمرتفعة.

✅ اختبار P-Value أظهر فرقًا حقيقيًا إحصائيًا بين أداء الفئات السعرية المختلفة (P-value = 2.42e-93)، مما يؤكد أن التسعير يؤثر بشكل واضح على النتائج.

✅ تحليل الخصومات أظهر أن استراتيجية الخصومات الحالية لا تحقق تأثيرًا قويًا على الأرباح (P-value = 0.4323)، مما يشير إلى ضرورة تحسين سياسة الخصومات بدلًا من زيادتها بشكل عشوائي.

📈 أبرز النتائج التجارية:

Clothing حقق أعلى ربحية وإيرادات.

Food كان من أقل الفئات أداءً ويحتاج إلى تحسين استراتيجيات البيع.

Olivia Wilson كانت أعلى عميلة من حيث الإيرادات.

David Lee كان من أقل العملاء مساهمة في الإيرادات.

القنوات البيعية Online و Retail حققت نتائج متقاربة، مما يدعم الاستمرار في الاستثمار في القناتين.

وسائل الدفع المختلفة أظهرت أداءً متقاربًا، لذلك من الأفضل دعم جميع الوسائل وعدم الاعتماد على وسيلة واحدة فقط.

💡 التوصيات:

تطبيق Upselling لزيادة متوسط قيمة الطلب (AOV).

تطبيق Cross-Selling بين المنتجات المكملة.

إنشاء Bundles للمنتجات الأقل مبيعًا مع المنتجات الأعلى مبيعًا.

إعادة تصميم استراتيجية الخصومات بناءً على البيانات.

التركيز على اكتساب عملاء جدد مع الحفاظ على العملاء الحاليين.

كل مشروع جديد أعمل عليه يجعلني أكثر اقتناعًا أن البيانات ليست مجرد أرقام، بل أداة لاتخاذ قرارات أفضل وتحقيق نتائج حقيقية للأعمال.

#DataAnalysis #BusinessAnalysis #Python #SQL #PowerBI #DataAnalytics #BusinessIntelligence #Statistics #PValue #Analytics