ملخص المشروع:
1. الهدف العام:
يهدف المشروع إلى إجراء تحليل معمق لسلوك العملاء داخل منصة "Instacart" لفهم متى وكيف وماذا يشتري العميل. يركز المشروع على "تحليل سلة التسوق" (Market Basket Analysis) لتحديد المنتجات الأكثر تكراراً في الطلبات، ومعدلات إعادة الشراء، والأوقات الذروة للطلب.
2. الأدوات والتقنيات المستخدمة:
أداة العرض (Visualization): الواضح من التصميم أنه تم استخدام Power BI أو Tableau لتحويل البيانات المعقدة إلى لوحات تفاعلية.
البيانات: التعامل مع ملايين السجلات (أكثر من 3.4 مليون مستخدم و49 ألف منتج).
3. العمليات والتحليلات المنفذة (كما تظهر في الصور):
تحليل الوقت (Time Analysis): دراسة المبيعات حسب أيام الأسبوع (Order by DOW) وساعات اليوم (Order by Hour)، مما يكشف عن أوقات الذروة التي يفضل فيها العملاء التسوق.
تحليل ولاء العميل (Retention Analysis): حساب "معدل إعادة الطلب" (Reorder Rate: 0.59)، وهو مؤشر قوي جداً على مدى ارتباط العميل بمنتجات معينة (مثل الموز والمنتجات العضوية التي تصدرت القائمة).
تصنيف المنتجات (Categorization): تحليل المبيعات حسب الأقسام (Top Departments) والممرات (Aisle)، حيث نجد أن "العناية الشخصية" و"الوجبات الخفيفة" و"المشروبات" من الأكثر طلباً.
مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): عرض أرقام محورية مثل:
متوسط عدد الطلبات لكل مستخدم (16.59 طلب).
متوسط عدد المنتجات في الطلب الواحد (10.11 منتج).
4. القيمة المضافة من المشروع:
تحسين المخزون: معرفة المنتجات التي تُطلب معاً لإدارة المخازن بشكل أفضل.
التسويق الموجه: اقتراح منتجات للعميل بناءً على "معدل إعادة الشراء" الخاص به.
تحسين العمليات: تحديد ساعات الذروة يساعد في توزيع الموظفين أو السائقين بشكل فعال
