ОПИС
У цьому SQL проєкті я проаналізував транзакції клієнтів компанії RetailEase, щоб виявити дієві інсайти для стимулювання бізнесового зростання шляхом інтеграції та запиту даних про Клієнтів, Транзакції та Продукти. Я виокремив такі напрямки, як інсайти щодо клієнтів, ефективність продажів та покращення операцій. Цей аналіз допоміг вирішити важливі бізнесові виклики, зокрема покращення утримання клієнтів та оптимізацію асортименту товарів. Окрім того, я визначив можливості для зростання доходу, вказавши на низькоефективні товарні категорії та спрямувавши увагу на клієнтів з високою цінністю.
ОПИС ПРОБЛЕМИ
Проєкт спрямований на аналіз демографії клієнтів, тенденцій покупок та ефективності продажів за категоріями, локаціями та сезонами за допомогою SQL. Проєкт надасть інсайти щодо найбільш прибуткових клієнтів і надасть рекомендації щодо оптимізації стратегії для знижок, промокодів та доставки для підвищення ефективності операцій.
ОСОБЛИВОСТІ
Використані технології: SSMS (ETL та розробка/виконання запитів), об'єднання (Joins), CTE, віконні функції (Windows Functions), агрегатні функції (Aggregate Functions), оператор CASE.
МЕТИ
- Інсайти щодо клієнтів:
- Компанія не розуміє демографічні характеристики клієнтів (вік, стать, статус підписки) та поведінку покупок.
- Вони хочуть визначити, які клієнти є найбільш лояльними, а які групи схильні витрачати більше.
- Ефективність продажів:
- Немає чіткої картини щодо ефективності конкретних товарних категорій у різних локаціях.
- Вони хочуть дізнатися, як знижки та промокоди впливають на продажі, а також визначити, чи є певні способи оплати більш популярними.
- Операційні вузькі місця:
- Команда доставки не знає, які типи доставки (наприклад, стандартна, експрес) є найбільш популярними і чи корелюють вони з рівнем задоволення клієнтів (оцінки відгуків).
- Керівництво хоче визначити, які сезони приносять найбільший дохід, а також які розміри або кольори товарів користуються найбільшим попитом.
ДИЗАЙН-МИСЛЕННЯ
Підхід дизайн-мислення для цього проєкту включає в себе співпереживання з проблемами RetailEase, визначення ключових бізнес-цілей, розробку рішень на основі даних, аналіз наборів даних для виявлення інсайтів та ітераційне прототипування стратегій для вирішення проблеми утримання клієнтів, оптимізації пропозицій та орієнтації на високоприбуткових клієнтів.
ОПИС ЗАПИТІВ
Нижче наведено запити, які були написані та виконані за допомогою SSMS:
Інсайти щодо клієнтів
- Підрахувати кількість клієнтів у кожному статусі підписки (Так/Ні)
Пояснення: Цей запит підраховує кількість клієнтів для кожного статусу підписки, групує результати за статусом підписки та сортує їх у порядку спадання залежно від кількості клієнтів.
- Знайти середній вік клієнтів, згрупованих за статтю
Пояснення: Цей запит обчислює середній вік клієнтів, згрупованих за статтю, і сортує результати за статтю.
- Визначити клієнтів, які зробили більше 5 покупок, але мають низький рейтинг відгуків (менше 3)
Пояснення: Цей запит знаходить рейтинги відгуків (з таблиці клієнтів) та підраховує кількість покупок товарів (з таблиці Продукти) для кожного рейтингу, включаючи лише товари з менше ніж 3 покупками.
- Визначити частоту покупок клієнтів, згрупованих за їхнім улюбленим способом оплати
Пояснення: Цей запит обчислює загальну частоту покупок для кожного способу оплати, об'єднуючи таблицю транзакцій з таблицею продуктів і групуючи результати за способом оплати.
- Визначити 5 найкращих клієнтів з найбільшими сумами покупок
Пояснення: Запит ранжує клієнтів за сумою покупок у порядку спадання та отримує 5 клієнтів з найбільшими покупками.
Ефективність продажів
- Підрахувати загальну кількість транзакцій, зроблених кожним способом оплати
Пояснення: Цей запит підраховує загальну кількість транзакцій для кожного способу оплати в таблиці транзакцій, групує їх за способом оплати і сортує результати за кількістю транзакцій.
- Визначити, яка локація принесла найбільший дохід
Пояснення: Цей SQL запит обчислює та ранжує загальний дохід, отриманий кожною локацією, у порядку спадання.
- Знайти загальні продажі та середню суму покупок (округлено до 2 знаків після коми) для кожного промокоду
Пояснення: Цей запит аналізує дані продажів за промокодами, обчислюючи загальні продажі та середню суму покупки для кожного коду, а потім сортує результати за загальними продажами.
- Підрахувати загальний дохід від продажу кожної товарної категорії
Пояснення: Цей запит обчислює загальний дохід по кожній товарній категорії, підсумовуючи суми транзакцій та сортує їх у порядку спадання продажів.
- Проаналізувати, який дохід був отриманий від транзакцій, де застосовувалась знижка, порівняно з тими, де знижок не було
Пояснення: Цей запит групує транзакції за тим, чи була застосована знижка, позначає їх як “WithDiscount” або “WithoutDiscount”, обчислює загальний дохід для кожної групи та сортує результати за загальним доходом у порядку спадання.
Операційні проблеми
- Визначити, яка локація має найбільш лояльних клієнтів, ґрунтуючись на їхній частоті покупок
Пояснення: Цей запит обчислює загальну частоту покупок для кожної локації, об'єднуючи таблиці транзакцій та продуктів, групуючи за локацією та сортує результати за абеткою.
- Знайти найбільш популярний тип доставки, ґрунтуючись на кількості транзакцій
Пояснення: Запит отримує тип доставки з найбільшою кількістю транзакцій з таблиці транзакцій.
- Визначити кореляцію між придбаним товаром, типом доставки та рейтингами відгуків, обчислюючи середній рейтинг відгуків для кожного типу доставки.
- Округлити середній рейтинг відгуків до 2 знаків після коми.
Пояснення: Цей запит отримує середній рейтинг відгуків для кожного продукту та його відповідного типу доставки. Він об'єднує дані з таблиць продуктів, транзакцій і клієнтів, використовуючи RIGHT JOIN та LEFT JOIN. Результати групуються за типом доставки та продуктом, після чого сортуються за середнім рейтингом відгуків у порядку спадання.
Операційні проблеми
- Перерахувати топ-3 сезони, які згенерували найбільший дохід від продажів
Пояснення: Цей запит отримує топ-3 сезони з найбільшим доходом від продажів, підсумовуючи PurchaseAmountUSD для кожного сезону. Він об'єднує таблиці транзакцій і продуктів, групує результати за сезоном і сортує їх за доходом від продажів у порядку спадання.
- Запит для знаходження топ-3 продуктів, розмірів і кольорів, які користуються найбільшим попитом, ґрунтуючись на загальних продажах
Пояснення: Цей запит отримує топ-3 найбільш продаваних товарів, групуючи їх за розміром і кольором, і обчислює загальний обсяг продажів (в USD) для кожної комбінації. Він об'єднує таблицю транзакцій з таблицею продуктів і сортує результати за загальним обсягом продажів у порядку спадання.
- Ранг усіх продуктів за загальним доходом і надає топ-5 продуктів для кожного сезону
Пояснення: Цей запит обчислює топ-5 продуктів за доходом для кожного сезону. Він об'єднує таблицю продуктів та таблицю транзакцій, обчислює загальний дохід для кожного продукту, ранжує їх за загальним доходом в межах кожного сезону, а потім фільтрує, щоб повернути топ-5 ранжованих продуктів для кожного сезону, відсортованих за сезоном і рангом.
ВИСНОВКИ
- Середній вік клієнтів компанії RetailEase становить 44 роки, що відповідає поколінню X. Це свідчить про те, що продукти повинні орієнтуватися на уподобання споживачів цього віку, звертаючи увагу як на чоловіків, так і на жінок цієї вікової категорії.
- RetailEase Corp. має сильну клієнтську базу, оскільки 36 осіб входять до топ-5 за загальною сумою покупок, що вказує на значну кількість покупців високого профілю.
- Безкоштовна доставка є найпоширенішим типом доставки, що свідчить про перевагу клієнтів цього виду обслуговування. Для покращення задоволення клієнтів варто зосередитись на підтримці високої якості обслуговування при оптимізації операцій для цього популярного методу доставки.
- Одяг генерує найбільший дохід, що вказує на пріоритетну категорію для поповнення запасів з метою максимізації прибутковості.
- Товари, продані без використання промокодів, генерували значно більший дохід, ніж ті, де були використані промокоди. Це свідчить про те, що виключення використання промокодів може покращити загальну прибутковість.
ВИСНОВОК
Проект використовує SQL для отримання корисних висновків щодо поведінки клієнтів, ефективності продажів та операційної ефективності. Ключові висновки включають виявлення топових статусів підписки, лояльних клієнтів за локаціями та високодоходних продуктів і сезонів. Аналіз також висвітлює тенденції у методах оплати, уподобаннях доставки та впливу промоакцій. Використання передових методів ранжування та агрегації надає чітке уявлення про фактори, що формують дохід, і проблеми, що потребують уваги, що дозволяє приймати обґрунтовані бізнес-рішення для оптимізації стратегій.
Перекладено з: RetailEase SQL Project using SSMS