خارطة طريق: تحليل البيانات كدخل حر خلال 90 يومًا
تحليل البيانات من أكثر المهارات طلبًا. بهذه الخطة ستبني عروضًا شهرية (لوحات تفاعلية + تقارير) للشركات والمتاجر في جدة وخارجها.
لماذا الآن؟
- الشركات الصغيرة لا تملك محللاً بدوام كامل لكنها تحتاج تقارير بيع/مخزون أسبوعية.
- أدوات منخفضة التكلفة: SQL، Python/Pandas، Looker Studio / Power BI.
- عائد واضح: قرارات أسرع وتقليل الهدر وتحسين التسعير.
خطة 90 يومًا (مقسّمة أسابيع)
- أسابيع 1–4: SQL أساسيات + تجميع/ترشيح، Python (Pandas) لتنظيف البيانات، مصورات Plotly/Matplotlib.
- أسابيع 5–8: بناء 3 لوحات (مبيعات/مخزون/تسويق) + صفحة خدمة تعرض عينات قبل/بعد.
- أسابيع 9–12: تجربة مدفوعة منخفضة لثلاث منشآت محلية وتحويلها لاشتراك شهري.
هيكلة عروض الأسعار
| الباقة | المحتوى | السعر/شهر (ريال) |
|---|---|---|
| Starter | لوحة رئيسية + تقرير مختصر | 600–900 |
| Growth | لوحتان + جلسة تحليل/شهر | 1200–1800 |
| Scale | 3–4 لوحات + توقعات أولية | 2200–3500 |
٥ أمثلة واقعية
مثال 1 – متجر عطور إلكتروني: ربط WooCommerce بلوحة توضح أفضل 20 منتجًا والقنوات وهوامش الربح → تقليل المنتجات البطيئة وتحسين المخزون.
مثال 2 – مطعم في حي الشاطئ: تحليل POS لمعرفة ساعات الذروة/الأطباق الأعلى تقييمًا؛ تعديل الجداول خفّض التكلفة 8–12%.
مثال 3 – عيادة أسنان: تتبع المواعيد/الإلغاءات وتفعيل SMS Reminders خفّض الإلغاء المتأخر خلال شهرين.
مثال 4 – مؤسسة خيرية: لوحة مصادر التبرعات مع خريطة مناطق التبرع؛ توجيه الحملات لمناطق فعّالة رفع التحويل.
مثال 5 – متجر أدوات مكتبية: توقع الطلب قبل الموسم الدراسي لتجهيز المخزون مبكرًا.
مؤشرات الأداء (KPIs)
- زمن إعداد اللوحة الأولى < 5 أيام.
- تحسّن التحويل/تقليل الهدر ≥ 5% خلال 8 أسابيع.
- الاحتفاظ بالعميل > 70% بعد 3 أشهر.
