ملخص المشروع: تحليل بيانات التجارة الإلكترونية البرازيلية (Olist)
الهدف من المشروع: تحليل أكثر من 100 ألف طلب في الفترة بين 2016 و2018 لتحسين العمليات اللوجستية، وفهم سلوك العملاء، وتطبيق استراتيجية تقسيم العملاء (RFM) لتحسين الاستهداف التسويقي.
🛠️ الأدوات والتقنيات المستخدمة
إدارة قواعد البيانات: استخدام لغة SQL (PostgreSQL/BigQuery) للربط المعقد بين 9 جداول علائقية.
معالجة البيانات: لغة Python باستخدام مكتبات (Pandas, NumPy).
تمثيل البيانات: بناء لوحات تحكم تفاعلية باستخدام Power BI وتحليلات إحصائية عبر مكتبة Seaborn.
أساليب التحليل: تحليل RFM (الحداثة، التكرار، القيمة المالية) وتحليل المشاعر (Sentiment Analysis) لتقييمات العملاء.
🔍 أهم الخطوات الهندسية والتحليلية
رسم المخطط العلائقي (Relational Schema Mapping):
التعامل مع مخطط نجمي (Star Schema) معقد يربط جداول الطلبات، العملاء، البائعين، المنتجات، والمدفوعات عبر معرفات فريدة (UUIDs).
تنظيف البيانات وتوحيد تنسيقات الطوابع الزمنية لتحليل مهلة التسليم.
تتبع الأداء اللوجستي:
حساب الفروقات بين وقت التسليم "المقدر" و"الفعلي".
النتيجة: اكتشاف ارتباط وثيق بين تأخير الشحن وبين التقييمات المنخفضة (نجمة أو نجمتين)، خاصة في فئة "أثاث المكاتب".
تقسيم العملاء (RFM Segmentation):
Recency: عدد الأيام منذ آخر عملية شراء.
Frequency: إجمالي عدد الطلبات.
Monetary: إجمالي العوائد المادية من العميل.
النتيجة: تصنيف العملاء إلى فئات (الأبطال "Champions"، المعرضون للفقد "At-Risk"، والمفقودون "Lost") لتقديم توصيات تسويقية دقيقة.
تحليل اتجاهات الدفع والعوائد:
دراسة تأثير "نظام التقسيط" على حجم المشتريات.
النتيجة: تبين أن 70% من العمليات عالية القيمة في البرازيل تتم عبر التقسيط، مما يجعله محركاً رئيسياً لنمو الإيرادات.
💡 الأثر التجاري النهائي
تحسين التوصيل: اقتراح إضافة هامش أمان بنسبة 15% في أوقات التسليم المقدرة لمناطق معينة لإدارة توقعات العملاء.
كفاءة التسويق: إعداد قائمة مستهدفة لعملاء فئة "Champions" لبرامج الولاء، مما يساهم في زيادة الاحتفاظ بالعملاء بنسبة 20%.
استراتيجية المخزون: تحديد الفئات الأعلى أداءً (مثل الصحة والجمال) والتوصية بزيادة عدد البائعين في هذه التخصصات.
يعكس هذا المشروع القدرة على تحويل قواعد بيانات علائقية مشتتة إلى مصدر مركزي وموثوق لاتخاذ القرارات التجارية القائمة على البيانات.
