محلل بيانات المنتج

الأدوار والمسؤوليات

محلل بيانات التجزئة الذي سيكون مسؤولاً عن تحليل وتفسير مجموعات البيانات الرئيسية المتعلقة بأداء أعمال المركز التجاري، مع التركيز بشكل خاص على مبيعات المستأجرين ومقاييس الإقبال والتركيبة السكانية للعملاء.

يعد هذا الدور بالغ الأهمية في توفير رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين مزيج المستأجرين وتعزيز تجربة العملاء وتحسين الربحية الإجمالية للمركز التجاري.

ما ستفعله:

تحليل مبيعات المستأجرين: تحليل وتفسير بيانات المبيعات من جميع المستأجرين بالتجزئة لتحديد المتاجر ذات الأداء العالي والمتاجر ذات الأداء الضعيف. تقديم توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين مزيج المستأجرين بناءً على مقاييس الأداء.

تحليل الفجوات: تحديد الفجوات في مزيج المستأجرين الحاليين من خلال تحليل أداء المبيعات وبيانات الإقبال وتفضيلات العملاء. التوصية بالمستأجرين الجدد المحتملين أو الفئات لتحسين العرض الإجمالي للمركز التجاري.

مقاييس الإقبال: مراقبة وتقييم بيانات الإقبال لفهم أنماط المرور وساعات التسوق القصوى والمناطق ذات الحركة المرورية العالية أو المنخفضة داخل المركز التجاري. استخدم هذه الرؤى لاقتراح استراتيجيات لتحسين الإقبال في المناطق ذات الأداء الضعيف.
التركيبة السكانية وسلوكيات العملاء: تحليل بيانات العملاء لفهم التركيبة السكانية وعادات الإنفاق وسلوكيات التسوق. تقديم رؤى حول كيفية تخصيص مزيج المستأجرين وعروض المركز التجاري لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.
التقارير ولوحات المعلومات: تطوير وصيانة التقارير الشاملة ولوحات المعلومات المرئية لتوصيل النتائج المتعلقة بأداء المستأجرين وعدد الزوار وسلوك العملاء إلى إدارة المركز التجاري وأصحاب المصلحة الرئيسيين.
التوصيات الاستراتيجية: التعاون مع فرق التأجير والتسويق لتطوير استراتيجيات لجذب المستأجرين ذوي الأداء العالي والاحتفاظ بهم. تقديم توصيات قائمة على البيانات حول تجديد الإيجارات والعروض الترويجية ووضع المستأجرين.
المقارنة المعيارية: مقارنة أداء المستأجرين بمعايير الصناعة ومراكز التسوق المماثلة. تحديد مجالات التحسين والمزايا التنافسية المحتملة.
فعالية الترويج المتبادل: تحليل فعالية أنشطة الترويج المتبادل بين المستأجرين ومبادرات التسويق على مستوى المركز التجاري. اقتراح طرق لتعزيز التعاون بين المستأجرين لدفع المبيعات.
رؤى برنامج الولاء: تقييم تأثير برامج الولاء (على سبيل المثال، Blue Rewards) على مبيعات المستأجرين والاحتفاظ بالعملاء. تقديم توصيات لتحسين البرنامج بناءً على تحليل البيانات.

التحليل المخصص: إجراء مشاريع تحليل محددة حسب الحاجة لدعم الأهداف الاستراتيجية لفريق إدارة المركز التجاري.

المهارات المطلوبة للنجاح:

الكفاءات السلوكية:

التفكير التحليلي
اتخاذ القرارات القائمة على البيانات
مهارات الاتصال والعرض
التخطيط الاستراتيجي
الاهتمام بالتفاصيل
العمل الجماعي التعاوني

الكفاءات الفنية:

الكفاءة في أدوات تحليل البيانات (على سبيل المثال، Excel وSQL وPython وR) ومنصات تصور البيانات (على سبيل المثال، Tableau وPower BI).

ما الذي يؤهلك لهذا الدور:

المؤهلات والمعرفة الدنيا:

درجة البكالوريوس في علوم البيانات أو تحليلات الأعمال أو الإحصاء أو مجال ذي صلة. درجة الماجستير مفيدة.
خبرة تتراوح من 5 إلى 8 سنوات على الأقل في تحليل بيانات التجزئة، وخاصة في مراكز التسوق أو بيئة البيع بالتجزئة الكبيرة.

الملف الشخصي المرغوب للمرشح

1. جمع البيانات وتنظيفها
جمع البيانات: جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وجداول البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وكشط الويب ومجموعات البيانات الخارجية.
تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا: تحديد ومعالجة البيانات المفقودة أو غير المتسقة أو الخاطئة. ويشمل ذلك توحيد التنسيقات وإزالة التكرارات وتحويل البيانات لجعلها قابلة للاستخدام.
جودة البيانات: ضمان دقة البيانات واكتمالها وتناسقها قبل إجراء التحليل.
2. التحليل الإحصائي والتفسير
الأساليب الإحصائية: تطبيق التقنيات الإحصائية (على سبيل المثال، تحليل الانحدار واختبار الفرضيات وتحليل الارتباط وتحليل التباين) لتفسير البيانات وتحديد الاتجاهات والأنماط.
نمذجة البيانات: بناء نماذج تنبؤية بسيطة أو العمل مع خوارزميات التعلم الآلي تحت إشراف علماء البيانات لتوفير رؤى من البيانات.
تحليل الاتجاهات: تحديد الاتجاهات والقيم المتطرفة والأنماط في البيانات التي يمكن أن تفيد القرارات التجارية.
3. تصور البيانات
أدوات تصور البيانات: إتقان أدوات التصور مثل Tableau أو Power BI أو Google Data Studio أو Qlik لتقديم النتائج المعقدة بطريقة سهلة الوصول.
إنشاء لوحات معلومات: تصميم وبناء لوحات معلومات تفاعلية لأصحاب المصلحة لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ومقاييس الأعمال وغيرها من رؤى البيانات المهمة.
المخططات والرسوم البيانية: استخدام المخططات والرسوم البيانية والخرائط الحرارية لتقديم اتجاهات البيانات بطريقة يسهل على أصحاب المصلحة غير الفنيين فهمها.
4. إدارة قواعد البيانات وSQL
إتقان SQL: كتابة استعلامات SQL معقدة لاسترداد البيانات ومعالجتها وتجميعها من قواعد البيانات العلائقية مثل MySQL أو PostgreSQL أو SQL Server أو قواعد البيانات السحابية مثل Google BigQuery أو Amazon Redshift.
إدارة قواعد البيانات: فهم هياكل قواعد البيانات، بما في ذلك الجداول والعروض والفهرس وكيفية تحسين الاستعلامات للأداء.
ETL (استخراج وتحويل وتحميل): الخبرة في عمليات استخراج البيانات وتحويلها لإعداد البيانات للتحليل وإعداد التقارير.
5. مهارات Excel وجداول البيانات المتقدمة
إتقان Excel: مهارات متقدمة في Microsoft Excel لتحليل البيانات، بما في ذلك الصيغ والجداول المحورية والوظائف المتقدمة مثل VLOOKUP وINDEX/MATCH وعبارات IF.
التلاعب بالبيانات: استخدام Excel لتنظيف البيانات وتصفية البيانات وتحليلها، فضلاً عن تقديم النتائج بتنسيق موجز.
وحدات الماكرو وVBA: لأتمتة المهام المتكررة وتحسين الكفاءة في معالجة البيانات.
6. إعداد التقارير والعروض التقديمية
إنشاء التقارير: كتابة تقارير مفصلة تلخص الأفكار الرئيسية والاستنتاجات والتوصيات بناءً على تحليل البيانات.
العروض التقديمية: إنشاء عروض تقديمية واضحة وجذابة بصريًا (باستخدام أدوات مثل PowerPoint أو Google Slides) لتوصيل النتائج إلى قادة الأعمال وأصحاب المصلحة غير الفنيين.
رواية القصص باستخدام البيانات: القدرة على تقديم رؤى البيانات بتنسيق سردي، ورواية قصة مقنعة تربط البيانات بنتائج الأعمال.
7. الفطنة التجارية وحل المشكلات
فهم أهداف العمل: مواءمة تحليل البيانات مع أهداف عمل المنظمة، والتأكد من أن الأفكار تؤدي إلى توصيات قابلة للتنفيذ.
حل المشكلات: تحديد مشاكل العمل وإيجاد الحلول من خلال تحليل البيانات. على سبيل المثال، تحديد سبب انخفاض المبيعات في منطقة معينة أو فهم أنماط سلوك العملاء.
التفكير النقدي: تحليل البيانات من زوايا متعددة وتحدي الافتراضات للوصول إلى رؤى ذات مغزى.