تحليل البيانات

إليك وصف احترافي ومعروض بشكل جذاب لمشروع تحليل مبيعات المتجر الإلكتروني وتقسيم العملاء، مصاغ خصيصاً ليناسب منصة مستقل (Mostaql) ليبرز مهاراتك التقنية والتحليلية أمام العملاء:

عنوان المشروع:

تحليل مبيعات المتجر الإلكتروني وتقسيم العملاء (E-Commerce Sales & Customer Segmentation) باستخدام Power BI و Python و SQL

نبذة عن المشروع:

مشروع تحليل بيانات متكامل لمتجر إلكتروني يهدف إلى فحص الأداء التجاري وفهم سلوكيات القاعدة الجماهيرية للعملاء، مما يساعد فريق التسويق والإدارة على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لزيادة المبيعات والاحتفاظ بالعملاء الأكثر ربحية.

المشكلة التي حلها المشروع:

شهد المتجر نمواً متزايداً في حجم المبيعات الإجمالي، ولكن لم تكن الإدارة تمتلك رؤية واضحة حول المجموعات والشرائح المحددة من العملاء التي تحقق الأرباح الفعلية، مما كان يؤدي إلى إهدار ميزانيات التسويق على شرائح غير مستهدفة بدقة.

أبرز المؤشرات والتحليلات المتضمنة (KPIs & Visuals):

مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs):

إجمالي الطلبات (Orders): 48.2 ألف طلب (بزيادة +9.7%).

متوسط قيمة الطلب (AOV): 86 دولاراً (بنمو +4.3%).

إجمالي العملاء (Customers): 21.5 ألف عميل (بزيادة +6.2%).

معدل تكرار الشراء (Repeat Rate): 38% (بارتفاع +2.1 نقطة).

تحليل المبيعات الشهرية (Sales Trends): تتبع مسار حركة المبيعات عبر أشهر السنة (من يناير إلى ديسمبر) لتحديد مواسم الذروة والانخفاض.

تقسيم العملاء (Customer Segmentation - 21.5K العملاء):

العملاء المميزون (Champions): بنسبة 35%.

العملاء المخلصون (Loyal): بنسبة 30%.

العملاء المعرضون للضياع (At Risk): بنسبة 20%.

العملاء الجدد (New): بنسبة 15%.

التقنيات الأدوات المستخدمة:

SQL: لاستعلام واستخراج البيانات الخام من قواعد البيانات وتجميعها.

Python & Pandas: لتنظيف معالجة البيانات المعقدة وتطبيق خوارزميات تقسيم العملاء (مثل تحليل RFM).

Power BI: لبناء وتصميم لوحة تحكم تفاعلية وسلسة تعكس الرؤى التحليلية بشكل واضح وسهل القراءة.

الأثر والنتائج (Impact):

تحديد أفضل 20% من العملاء الذين يحققون النسبة الأكبر من الإيرادات والربحية.

توجيه حملات التسويق المباشر لشرائح العملاء الأكثر استجابة، مما خفض تكاليف الاستحواذ وزاد من نسبة الاحتفاظ بالعملاء (Customer Retention).