طراحی و پیاده‌سازی داشبورد تجاری در Power BI برای شرکت صنعت آفرینان امداد

برای پاسخ به این نیاز، یک پروژه‌ی جامع هوش تجاری (Business Intelligence) طراحی و اجرا شد. مراحل اصلی این پروژه به ترتیب زیر بودند:

۱. گردآوری و پاک‌سازی داده‌ها

داده‌های دو سال فروش از منابع مختلف جمع‌آوری شدند. سپس با استفاده از فرآیندهای ETL (Extract, Transform, Load)، داده‌ها پاک‌سازی، استانداردسازی و برای تحلیل آماده شدند.

۲. طراحی مدل داده (Star Schema)

به‌منظور تسهیل تحلیل و افزایش سرعت پردازش، ساختار داده‌ها در قالب یک مدل ستاره‌ای (Star Schema) پیاده‌سازی شد. در این مدل، جداول واقعیت (Fact) شامل اطلاعات تراکنش‌های فروش بودند و جداول ابعاد (Dimensions) اطلاعات مشتریان، محصولات، زمان و مناطق فروش را در بر می‌گرفتند.

۳. تعیین شاخص‌های عملکرد (KPIs)

در مرحله‌ی بعد، تیم پروژه با همکاری مدیران فروش و مالی شرکت، حدود ۲۰ شاخص کلیدی عملکرد (Key Performance Indicators) را تعریف کرد. این شاخص‌ها شامل معیارهایی مانند:

• نرخ رشد فروش در بازه‌های زمانی مختلف

• نسبت مشتریان حقیقی به حقوقی

• میانگین ارزش سبد خرید

• سهم محصولات پرفروش از کل درآمد

• درصد تحقق اهداف فروش
  بودند. طراحی داشبورد بر مبنای این شاخص‌ها انجام شد تا هر نمودار، مستقیماً پاسخ‌گوی یکی از نیازهای تحلیلی سازمان باشد.

۴. تحلیل داده‌ها با DAX

برای تولید محاسبات پویا، از زبان DAX (Data Analysis Expressions) استفاده شد. این زبان امکان محاسبه‌ی شاخص‌های پیچیده، تحلیل روندها و شناسایی الگوهای فروش را فراهم کرد. به کمک DAX، شرکت توانست تفاوت رفتار مشتریان حقیقی و حقوقی را در بازه‌های زمانی مختلف تحلیل کند و الگوهای خرید تکرارشونده را تشخیص دهد.

۵. ساخت داشبورد تعاملی در Power BI

داشبوردی پویا و کاربرپسند طراحی شد که مدیران شرکت بتوانند با چند کلیک به شاخص‌های کلیدی دسترسی پیدا کنند. داشبورد شامل تحلیل‌هایی نظیر:

• سهم مشتریان حقیقی و حقوقی

• شناسایی روزهای پیک فروش

• لیست مشتریان برتر

• محصولات پرفروش

• تحلیل دلایل افزایش یا کاهش فروش در مقاطع زمانی مختلف
  بود.

۶. انتشار داشبورد روی سرور اختصاصی

پس از تکمیل طراحی، داشبورد روی سرور داخلی شرکت مستقر شد تا دسترسی ایمن و سریع برای مدیران و کارشناسان فراهم شود. داده‌ها به‌صورت خودکار به‌روزرسانی می‌شوند و کاربران می‌توانند آخرین وضعیت فروش را در لحظه مشاهده کنند.

۷. طراحی تست‌های افزایش فروش مبتنی بر داده

در گام پایانی، چند تست تجربی افزایش فروش (Data-driven Sales Experiments) طراحی شد تا شرکت بتواند اثربخشی تصمیمات بازاریابی خود را به‌صورت عددی ارزیابی کند. به‌عنوان مثال، با اجرای کمپین‌های تخفیفی در بازه‌های خاص، تأثیر واقعی آن‌ها بر فروش در داشبورد قابل مشاهده و مقایسه شد.