مشروع لوحة مؤشرات مبيعات الشركة (Comprehensive Sales Analysis - Excel)

في هذا المشروع، قمت بتحويل بيانات خام مشتتة بين عدة أوراق عمل في إكسيل إلى لوحة تحكم تفاعلية متكاملة. بدأت العملية بربط الشيتات باستخدام Power Query، حيث قمت بتنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وإنشاء أعمدة حسابية جديدة (Feature Engineering) لتمكين تحليل أعمق للنتائج. 1- نظرة شاملة: الأداء العام (Overview) هذه الصفحة هي "العقل المدبر" للداشبورد، حيث تلخص الحالة الصحية للشركة: الأرقام الكبيرة: حققت الشركة إجمالي مبيعات 380,307$ من خلال 3,445 طلبية لـ 1,000 عميل. الجغرافيا: تتصدر مصر القائمة كأعلى دولة من حيث قيمة المبيعات بـ 127,127$، تليها السعودية بـ 97,430$. حالة الطلبات: الغالبية العظمى من الطلبات مكتملة بنسبة 93%، مع وجود 7% (230 طلبية) لم تكتمل بعد، مما يستدعي المتابعة التشغيلية. 2- تحليل الطلبات: كفاءة التشغيل (Orders) هنا نركز على وتيرة العمل اليومية: اتجاه الطلبات (Trend): نلاحظ ذروة نشاط في عام 2018 بـ 1,834 طلبية، متبوعة بانخفاض تدريجي، مما يتطلب دراسة الأسباب السوقية لهذا التراجع. أبطال المبيعات: يتصدر الموظف Michael Michael قائمة الأكثر مبيعاً بـ 338 طلبية، بفارق كبير عن أقرب منافسيه، مما يجعله نموذجاً يمكن الاستفادة من خبراته لتطوير باقي الفريق. نسبة الإنجاز: حققت الشركة نسبة نجاح في إغلاق الطلبات بلغت 93.3%. 3- تحليل العملاء: من هم الأكثر ولاءً؟ (Customers) الهدف هنا هو فهم سلوك المشتري لزيادة الـ (Retention Rate): العملاء الأكثر قيمة: العميل Brielle Payne هو العميل رقم 1 بإجمالي إنفاق 1,735$. متوسط الإنفاق: يبلغ متوسط الربح من العميل الواحد حوالي 110.4$. طرق الدفع: يفضل العملاء استخدام "حوالة" بنسبة 42%، بينما تأتي بطاقات الائتمان (Master & Debt cards) في مراتب تالية، مما يساعد في توجيه حملات التسويق والخصومات. تقسيم العملاء: تم تقسيم العملاء لشرائح (Segments)، حيث نجد أن 60% من العملاء يقعون في الشريحة ذات العائد المنخفض، بينما 6% فقط يمثلون النخبة (High Revenue). 4- تحليل المنتجات: ماذا يشتري الناس؟ (Products) تحليل لـ 383 منتجاً مختلفاً لمعرفة محركات الربح: المنتج الأكثر مبيعاً: يتصدر IFX Item من حيث العائد المادي بإجمالي 4,995$. حجم المبيعات: من حيث عدد الوحدات، نجد تقارباً كبيراً بين المنتجات، حيث يتصدر AIU Item بـ 42 وحدة مباعة. المخزون والقرار: تساعد هذه البيانات الإدارة في معرفة المنتجات التي تحتاج "إعادة طلب" (Restock) والمنتجات الراكدة التي قد تحتاج عروضاً ترويجية.