تحليل بيانات متجر إلكتروني لتحسين استراتيجية المبيعات.

🛒 تحليل بيانات متجر إلكتروني لتحسين إستراتيجية المبيعات يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات متجر إلكتروني ضخم لاستخراج رؤى تساعد في اتخاذ قرارات تسويقية وتطوير إستراتيجيات مبيعات أكثر فعالية. يعتمد المشروع على تحليل البيانات الفعلي لتحديد أفضل الفترات الزمنية للبيع، وأنجح المدن، وأكثر المنتجات طلبًا، بالإضافة إلى تحديد الوقت الأمثل للإعلانات الرقمية. 🎯 أهداف المشروع تحديد الشهور الأعلى مبيعًا على مدار العام. معرفة المدن الأكثر تحقيقًا للإيرادات. اكتشاف المنتجات الأكثر طلبًا. تحليل الأوقات المثالية لعرض الإعلانات. وضع توصيات مدعومة بالبيانات لتحسين إستراتيجيات التسويق وزيادة الإيرادات. 📊 أبرز النتائج أفضل شهر للمبيعات: أكتوبر بإجمالي مبيعات بلغ 3.73 مليون دولار. أعلى مدينة تحقيقًا للإيرادات: سان فرانسيسكو بقيمة 8.26 مليون دولار. أكثر منتج تم بيعه: بطاريات AAA (عبوة 4 قطع) بإجمالي 31,017 وحدة. أفضل وقت للإعلانات: حوالي الساعة 7 مساءً. 💡 التوصيات الاستراتيجية الحملات الموسمية: التركيز على أشهر أكتوبر وأبريل ونوفمبر، وتحليل أسباب ضعف مبيعات ديسمبر. التركيز الجغرافي: تعزيز العروض في سان فرانسيسكو ولوس أنجلوس ونيويورك. استراتيجية المنتجات: تقديم باقات تجمع بين البطاريات والكوابل مع المنتجات الإلكترونية. تحسين الإعلانات: جدولة الحملات الرقمية بين 7:00 – 8:30 مساءً لرفع معدل التحويل. 🧠 المهارات والأدوات المستخدمة Python Pandas, NumPy Matplotlib, Seaborn Jupyter Notebook تنظيف البيانات وتحليلها تحليل استكشافي شامل (EDA) 📈 عناصر التحليل المرئي يتضمن المشروع مجموعة من الرسوم البيانية التوضيحية لـ: اتجاهات المبيعات الشهرية مقارنة الإيرادات بين المدن المنتجات الأعلى مبيعًا توزيع المبيعات على مدار اليوم 🏁 الخلاصة يوضح المشروع كيف يمكن لتحليل البيانات أن يدعم اتخاذ القرارات التسويقية، ويساعد على تحسين تجربة العملاء وزيادة المبيعات. كما يقدم نموذجًا عمليًا لاستخدام Python في تحليل البيانات ووضع حلول قابلة للتنفيذ في بيئة الأعمال.