تحليل ربحية العملاء والتنبؤ المستقبلي - Power BI

قمت ببناء لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Power BI لتحليل بيانات مبيعات تشمل أكثر من 16,000 طلب و804 عميل، بهدف تحويل البيانات الخام إلى قرارات استراتيجية مبنية على أرقام حقيقية. أبرز ما يتضمنه المشروع: تحليل المؤشرات المالية الرئيسية: إجمالي المبيعات 7.42 مليون دولار، وصافي الربح 931 ألف دولار، وهامش ربح 12.56%. تقسيم العملاء حسب دورة الحياة إلى 7 شرائح باستخدام DAX، واكتشاف أن العملاء طويلي الأمد هم المصدر الأساسي للربحية. تحليل العلاقة بين نسب الخصم والربح عبر Scatter Plot، وكشف أن بعض الفئات كالطاولات والخزائن تحقق خسائر بسبب الخصومات المرتفعة. تتبع كل طلب بشكل فردي عبر Slicer ديناميكي لاكتشاف الطلبات الخاسرة في الوقت الفعلي. مقارنة كفاءة طرق الشحن وأثرها على الربحية، حيث حقق الشحن العادي 58% من إجمالي الأرباح. بناء نموذج تنبؤي لهامش الربح حتى 2026 يُظهر نموًا مستقرًا بنسبة ~13.1%.