شاهین یدک پارسیان

شاهین یدک پارسیان

پروژه هوش تجاری شاهین یدک پارسیان با تمرکز بر ایجاد یک زیرساخت تحلیلی یکپارچه برای داده‌های فروش، سفارش و مشتریان طراحی شد. Data Warehouse روی PostgreSQL ایجاد شده و داده‌های عملیاتی پس از آماده‌سازی و کنترل در ساختاری مناسب تحلیل سازمان‌دهی می‌شوند. بر مبنای این لایه، KPIهای مدیریتی فروش و سفارش، روندهای ماهانه، مقایسه دوره جاری با دوره مشابه سال قبل و تحلیل وضعیت مشتریان توسعه یافته است. یکی از محورهای مهم پروژه، تحلیل RFM برای بخش‌بندی مشتریان بر اساس تازگی خرید، تعداد خرید و ارزش مالی است تا شناخت مشتری از گزارش‌های عمومی فروش فراتر رفته و به تصمیم‌های هدفمندتر برای نگهداشت، فعال‌سازی مجدد و توسعه مشتریان کمک کند.

شاهین یدک

شاهین یدک پارسیان با بیش از ۲۵ سال سابقه در تهیه و توزیع قطعات خودرو فعالیت می‌کند و سبدی گسترده از قطعات و برندهای معتبر را در شبکه فروش خود عرضه می‌کند. پروژه هوش تجاری با هدف ایجاد یک لایه داده قابل اعتماد برای تحلیل فروش، سفارش و مشتریان شکل گرفت؛ زیرساختی که داده‌های عملیاتی را به اطلاعات قابل استفاده برای تصمیم‌های مدیریتی تبدیل می‌کند.

• حوزه پروژه: Business Intelligence
• Data Warehouse: PostgreSQL
• Customer Analytics: RFM

چالش داده و تصمیم‌گیری

در یک کسب‌وکار پخش قطعات با تنوع بالای کالا و تعداد زیاد تراکنش و مشتری، صرف مشاهده گزارش فروش برای تصمیم‌گیری کافی نیست. مدیریت نیاز دارد بداند فروش چگونه تغییر می‌کند، وضعیت سفارش‌ها چیست، مشتریان چه رفتاری دارند و کدام گروه از مشتریان نیازمند نگهداشت، توسعه یا فعال‌سازی مجدد هستند.

• نیاز به یکپارچه‌سازی داده‌های فروش، سفارش و مشتری
• نیاز به تحلیل روندهای تاریخی و ماهانه
• نیاز به مقایسه عملکرد با دوره مشابه سال قبل
• نیاز به تعریف متمرکز KPIهای مدیریتی
• نیاز به تحلیل وضعیت و چرخه سفارش‌ها
• نبود بخش‌بندی تحلیلی مشتریان

چالش داده و تصمیم‌گیری · ادامه 2

• نیاز به شناسایی مشتریان ارزشمند و در معرض ریزش

معماری راهکار هوش تجاری

راهکار با جداسازی لایه عملیاتی از لایه تحلیلی طراحی شده است. داده‌های موردنیاز فروش، سفارش و مشتری پس از استخراج و کنترل، در Data Warehouse مبتنی بر PostgreSQL سازمان‌دهی می‌شوند. مدل تحلیلی و KPIها بر مبنای این لایه ایجاد شده و Power BI برای ارائه روندها، مقایسه‌ها و دید مدیریتی استفاده می‌شود. این معماری امکان توسعه تحلیل‌های جدید را بدون وابستگی مستقیم گزارش‌ها به ساختار سیستم عملیاتی فراهم می‌کند.

• Operational Sales & Order Data
• Data Integration & Validation
• PostgreSQL Data Warehouse
• Analytical Data Model
• KPI & Business Logic Layer
• Power BI Reporting

معماری راهکار هوش تجاری · ادامه 2

• Customer Analytics

لایه تحلیلی فروش و سفارش

روی Data Warehouse یک لایه تحلیلی برای پایش عملکرد فروش و سفارش ایجاد شده است. هدف این لایه فقط نمایش عدد نیست؛ هر شاخص باید منطق مشخص و امکان مقایسه با دوره‌های دیگر داشته باشد تا مدیریت بتواند روند، تغییر و انحراف را سریع‌تر تشخیص دهد.

• فروش دوره جاری
• عملکرد دوره مشابه سال قبل
• رشد یا افت سال‌به‌سال
• فروش ماه جاری
• روند ماهانه فروش
• تحلیل تعداد و وضعیت سفارش‌ها

لایه تحلیلی فروش و سفارش · ادامه 2

• تحلیل مشتریان و رفتار خرید

تحلیل RFM مشتریان

یکی از بخش‌های کلیدی پروژه، طراحی مدل RFM برای تحلیل مشتریان است. مشتریان بر اساس تازگی آخرین خرید، تعداد دفعات خرید و ارزش مالی خریدها ارزیابی و در سگمنت‌های قابل اقدام قرار می‌گیرند. این مدل به تیم کسب‌وکار کمک می‌کند به‌جای برخورد یکسان با تمام مشتریان، برای هر گروه تصمیم متناسب‌تری در نگهداشت، بازگشت، توسعه و ارتباط با مشتری اتخاذ کند.

• Recency | تازگی آخرین خرید
• Frequency | تعداد دفعات خرید
• Monetary | ارزش مالی مشتری
• شناسایی مشتریان ارزشمند
• شناسایی مشتریان در معرض ریزش
• شناسایی مشتریان قابل فعال‌سازی مجدد
• مدل: RFM
• تمرکز: Customer Value
• خروجی: Actionable Segments

تحلیل RFM مشتریان · ادامه 2

• ایجاد سگمنت‌های قابل استفاده برای برنامه‌های فروش و نگهداشت

خروجی و ارزش پروژه

پروژه یک بستر مشترک برای تحلیل فروش، سفارش و مشتری ایجاد کرده است. مدیریت می‌تواند عملکرد را در طول زمان بررسی کند و تحلیل مشتری نیز از سطح گزارش‌های عمومی به سگمنت‌های رفتاری قابل استفاده برای تصمیم‌های فروش و نگهداشت ارتقا پیدا کرده است.

• ایجاد منبع داده یکپارچه برای تحلیل
• امکان تحلیل تاریخی عملکرد
• استانداردسازی KPIهای فروش
• ایجاد دید مدیریتی از سفارش‌ها
• ایجاد سگمنت‌بندی RFM مشتریان
• ایجاد زیرساخت قابل توسعه برای تحلیل‌های آینده
• Data Layer: PostgreSQL DW
• BI: Power BI
• Customer Model: RFM