THELOOK ECOMMERCE - PERFORMANCE & CUSTOMER BEHAVIOR

سبب اختيار المشروع

تم اختيار هذا المشروع لتحليل بيانات منصة تجارة إلكترونية عالمية تضم أكثر من 2.5 مليون سجل، بهدف فهم سلوك العملاء، وتحليل أداء المبيعات، ودراسة تأثير التسعير والعمليات اللوجستية على نمو المنصة. كان الهدف الأساسي هو إثبات القدرة على التعامل مع البيانات الضخمة وتحويلها إلى رؤى استراتيجية تدعم اتخاذ القرار وتساعد على تحسين الأداء التجاري. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

تحديات تنظيف البيانات

اعتمد المشروع على عدة جداول مترابطة تضمنت بيانات العملاء، الطلبات، المنتجات، المخزون، ومراكز التوزيع. تم تنفيذ عملية تنظيف أولية باستخدام Microsoft Excel للتحقق من أنواع البيانات، اكتشاف القيم المفقودة، وتصحيح البيانات التشغيلية، بينما تم استخدام Python لمعالجة أكثر من 2.5 مليون سجل خاص بسلوك المستخدمين، وإجراء تحليلات للجلسات الشرائية ورسم خرائط السلوك التي يصعب تنفيذها باستخدام الأدوات التقليدية. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

النتائج والتحليلات الرئيسية

1. فهم السلوك الحقيقي للإلغاء: كشف التحليل أن ارتفاع معدل إلغاء الطلبات لا يعني بالضرورة وجود مشكلة تشغيلية، بل إن جزءاً كبيراً من العملاء يستخدم الموقع لاستكشاف المنتجات وتجربة عملية الشراء قبل تسجيل الدخول، مما يعكس جودة تجربة المستخدم أكثر من كونه مؤشراً سلبياً. كما أظهرت البيانات أن التأخير أو الأسعار لم تكن السبب الرئيسي للإلغاء. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

2. استراتيجية "السعادة الثلاثية": أظهر التحليل أن معظم البائعين يحققون هوامش ربح مرتفعة، بينما تبقى بعض المنتجات لفترات طويلة داخل المستودعات. ومن خلال ربط المنتجات بطيئة الحركة مع العروض والخصومات، يمكن تقليل تكاليف التخزين، وزيادة مبيعات البائعين، وتقديم قيمة أكبر للعملاء في الوقت نفسه. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

3. تأثير الخدمات اللوجستية على المرتجعات: أوضح التحليل أن المنتجات التي تقضي فترات طويلة داخل المستودعات ترتبط بارتفاع معدل المرتجعات، نتيجة زيادة تكاليف التخزين واحتمالية انخفاض جودة المنتج قبل وصوله إلى العميل، مما يؤثر مباشرة على رضا العملاء وربحية المنصة. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

4. سلوك التسعير لدى البائعين: بينت النتائج أن التغييرات العشوائية في الأسعار تؤثر سلباً على ثقة العملاء والمبيعات، بينما يحقق البائعون الذين يعتمدون سياسة رفع تدريجي ومدروس للأسعار أرباحاً أعلى ويحافظون على استقرار منتجاتهم داخل السوق. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

5. تحليل العملاء مرتفعي الإنفاق: باستخدام Python تم تحديد العملاء الأعلى إنفاقاً، بالإضافة إلى الفئات الأكثر تحقيقاً للإيرادات، مما وفر أساساً لبناء استراتيجيات تسويق موجهة وربط المنتجات الناجحة بالمنتجات الأقل مبيعاً لزيادة الربحية وتقليل تكاليف التخزين. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

التوصيات الاستراتيجية

- دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي لبناء نظام توصيات يتعلم من سلوك العملاء ويقدم منتجات أكثر ملاءمة لكل مستخدم.

- إنشاء برنامج مخصص للعملاء الأعلى إنفاقاً يتضمن خدمة مميزة وعروضاً حصرية لتعزيز ولائهم.

- تقديم استشارات للبائعين لتحسين استراتيجيات التسعير والخدمات اللوجستية وتقليل التأخير في التوصيل.

- استخدام العروض والخصومات لتحريك المنتجات بطيئة الدوران وتقليل تكاليف التخزين وتحسين كفاءة إدارة المخزون. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

الأدوات المستخدمة

Microsoft Excel، Python، Power BI، Power Query، Data Cleaning، Data Analysis، Interactive Dashboards، Data Visualization.