Retail Sales & Customer Insights

مشروع "Retail Sales & Customer Insights" باستخدام Power BI. المشروع مقسم لصفحتين بيحكوا قصة أداء العملاء والمنتجات:

الصفحة الأولى: Sales & Financial Performance

ركزت هنا على الصورة الكبيرة للمبيعات (322.97 ألف إجمالي مبيعات، و1K فاتورة). قمت بتحليل:

اتجاه المبيعات على مدار الشهور.

توزيع المبيعات على المدن (Naypyitaw, Yangon, Mandalay).

أداء خطوط المنتجات، حيث تصدر "Food and beverages" المشهد بإيرادات 56 ألف.

توزيع طرق الدفع (Cash, Ewallet, Credit card) وكانت متقاربة جدًا، مما يدل على مرونة العملاء.

الصفحة الثانية: Customer & Product Insights

وهنا بدأت الحكاية الحقيقية! دخلنا في تفاصيل سلوك العميل:

متوسط تقييم العملاء وصل لـ 6.97، والفرع C هو الأعلى تقييمًا.

اكتشاف أوقات الذروة: المبيعات بتوصل لأعلى قمة لها في الساعة 2 الظهر و 7 المساء! (معلومة ذهبية لو تم استخدامها في جدولة الموظفين وتوقيت الحملات الإعلانية).

تحليل العلاقة بين الكميات والقيم باستخدام الـ Scatter Plot.

مفاجأة سارة: قاعدة العملاء متوازنة جدًا! (50.85% Members مقابل 49.15% Normal)، و (51.98% إناث مقابل 48.02% ذكور).

على الجانب التقني:

استخدمت Power Query لتنظيف البيانات واستخراج أعمدة جديدة (مثل ساعة اليوم ويوم الأسبوع)، وDAX لبناء الـ KPIs والمقاييس (Measures). كما استخدمت الـ Matrix والـ Heatmap لاكتشاف الأنماط المخفية.