E-Commerce Dashboard Analysis

مشروع جديد في الـ E-Commerce Data Analytics اشتغلت عليه الفتره اللي فاتت، وحبيت أشارك معاكم النتيجة النهائية والـ Insights اللي طلعت بيها من أكتر من 38,000 فاتورة ومبيعات بـ $15.4M 🚀

1️⃣ Executive Summary: عشان نتابع الـ Net Revenue, Order Volume, AOV, والـ YoY Growth.

2️⃣ Customer Segmentation amp; RFM: تقطيع الداتا وتحديد الـ VIPs, Loyal Customers, والناس اللي At-Risk عشان بتوع الماركتنج يعرفوا يستهدفوهم صح.

3️⃣ Product amp; Inventory Analytics: متابعة الـ Margin % لكل Category, المرتجعات, والـ Stock Alert عشان نلحق الحاجات اللي هتقطع.

💡 الموضوع شكل بسيط ونظيف من بره، بس الكواليس كان فيها شوية Challenges محترمة! ودي أبرز المشاكل اللي واجهتني وحليتها ازاي:

🔹 1. مشكلة الداتا الملغبطة والـ Duplicates: الداتا كانت جاية فيها فواتير ملغبطة، أسماء دول مكتوبة بأكثر من صيغة، وفيها Cancelled Orders بتاثر على إجمالي المبيعات. 👈 الحل: عملت Data Cleaning محترم على Power Query، فصلت الـ Returns والـ Cancelled Transactions في Measures لوحدها عشان احسب الـ Net Revenue الحقيقي مش مجرد Gross Sales وهمية.

🔹 2. الـ Modeling وحساب الـ RFM Score: عشان أعمل شاشة الـ RFM Segmentation، كان لازم أحسب الـ Recency والـ Frequency والـ Monetary لكل عميل لوحده بدقة من غير ما أثقل الـ Performance بتاع الموديل. 👈 الحل: كتبت DAX Measures معقدة شوية واستخدمت DAX Calculated Tables بطريقة أوبتيمال عشان أقسم العملاء لـ 5 شرائح من غير ما الريبورت يهنق أو يطول في الـ Refresh.

🔹 3. مشكلة الـ Out of Stock والـ Data Granularity: كان في تضارب بين جدول المبيعات وجدول المخزون لأن واحد باليوم والتاني شهري. 👈 الحل: بنيت Star Schema Model مظبوط وقدرت أربط الجدولين بـ Date Table موحد، وده خلاني أقدر أعمل Alert System حي في الصفحة التالتة يقولنا أنهي SKUs محتاجة Re-order فوراً.

بصراحة المشروع ده علمني إن الـ Data Visualization مش مجرد أشكال حلوة ورسم بياني، هي في الأول والأخر Business Storytelling وحل مشاكل حقيقية بتوفر فلوس ووقت على أي بيزنس.

تفرّجوا على الصور وقولولي رأيكم في الـ Design والـ UI/UX بتاع الداش بورد! أي فيدباك أو اقتراح للتطوير هيفرق معايا جداً 👇#DataAnalytics #PowerBI #BusinessIntelligence #Ecommerce #RFM #DAX #DataVisualization