تحليل مالي لعدد من افرع متاجر براند في عدد من القطاعات

1. نظرة عامة على المشروع يهدف هذا التحليل إلى دراسة بيانات المبيعات والعملاء بهدف: تقييم أداء المنتجات والفئات المختلفة. فهم سلوك العملاء وأنماط الشراء. قياس فعالية حملات التسويق وعمليات التوصيل. تحديد فرص تحسين الإيرادات وتقليل التكاليف. 2. مصادر البيانات الرئيسية عادةً ما يعتمد تحليل بيانات المتاجر الإلكترونية على: بيانات الطلبات: تواريخ الطلب، المنتجات، الكميات، حالة الطلب. معلومات المنتجات: الفئات، الأسعار، تقييمات العملاء. بيانات البائعين: الأداء، المناطق الجغرافية. تقييمات العملاء: مستوى الرضا، الشكاوى، التعليقات. 3. الخطوات الرئيسية للتحليل أ. تحليل المبيعات الإيرادات حسب الفئة: تحليل مبيعات كل فئة (مثل الإلكترونيات، الملابس) ونسبتها من إجمالي الإيرادات. المبيعات حسب البائع أو المدير: تحديد من يحقق أعلى مبيعات أو من يحتاج دعم إضافي. تحليل الطلبات: عدد الطلبات، متوسط قيمة الطلب، نسبة المرتجعات، تكاليف الشحن والضرائب. ب. تحليل العملاء التوزيع الجغرافي: تحديد المناطق الأعلى مبيعًا. أنماط الشراء: تكرار الشراء، متوسط حجم السلة، معدل التحويل من زائر إلى مشتري. سلوك العميل: معدل التخلي عن عربة التسوق، أهم عمليات البحث، تفاصيل العملاء. ج. تحليل التسويق تقييم الحملات التسويقية: تحديد الحملات الأكثر نجاحًا وتأثيرها على المبيعات. تحليل القنوات التسويقية: معرفة القنوات (إعلانات، سوشيال ميديا) التي تجذب أكبر عدد من العملاء الجدد. د. تحليل التوصيل والشكاوى وقت التوصيل: قياس متوسط وقت التوصيل وتحليل التأخيرات. الشكاوى: رصد الشكاوى المتكررة وتحليل أسبابها لتحسين الخدمة. 4. الأدوات والتقنيات المستخدمة برامج التحليل: Power BI أو Google Data Studio لإنشاء لوحات تحكم تفاعلية. لغات البرمجة: Python أو R لتحليل البيانات المتقدمة والتنبؤ بالمبيعات. قواعد البيانات: SQL لاستخراج البيانات وتجهيزها للتحليل. أدوات إضافية: Google Analytics لتحليل سلوك الزوار، أدوات إدارة علاقات العملاء (CRM) لمتابعة العملاء.