Datenanalyse der Bestellungen

Einleitung

Als Data Analyst im Online-Startup, das Lieferungen von Lebensmitteln und Getränken zum Kunden nach Hause anbietet, wurde mir der Datensatz der Bestellungen aus dem letzten Jahr vorgelegt. Ziel ist es, die Performance des Unternehmens zu analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und gezielte Optimierungen vorzunehmen.

Die Fragen, die meine Vorgesetzte gestellt hat, konzentrieren sich auf verschiedene Aspekte der Bestellungen, wie z.B. Umsatz, saisonale Trends, häufigste Produkte und geografische Verteilung der Bestellungen.

Datenübersicht

Der Datensatz enthält eine Vielzahl von Informationen über alle Bestellungen des letzten Jahres. Hier sind einige der wichtigsten Attribute:

• Bestell-ID – Eindeutige Kennung jeder Bestellung
• Kunde – Name oder ID des Kunden
• Produkt – Produktbezeichnung (Lebensmittel, Getränke etc.)
• Bestellwert – Der Gesamtwert jeder Bestellung
• Bestelldatum – Datum und Uhrzeit der Bestellung
• Standort – Geografische Region oder Stadt des Kunden
• Lieferstatus – Ob die Lieferung erfolgreich war oder nicht

Analysefragen

Die Vorgesetzte hat folgende Fragen zu den Bestellungen aus dem letzten Jahr gestellt:

1. Wie hat sich der Umsatz im Verlauf des Jahres entwickelt? Gab es saisonale Schwankungen?
2. Was waren die am häufigsten bestellten Produkte?
3. Welche geografischen Regionen haben den höchsten Umsatz erzielt?
4. Wie hoch war die Lieferquote und gab es Unterschiede bei den Lieferungen je nach Region?

Ergebnisse

Die Datenanalyse hat folgende Erkenntnisse ergeben:

1. Umsatzentwicklung und saisonale Schwankungen

Der Umsatz zeigte deutliche saisonale Schwankungen, mit einem besonders hohen Umsatz im Dezember (Weihnachtsgeschäft). Im Sommer gab es jedoch einen leichten Rückgang.

2. Häufigste Produkte

Die am häufigsten bestellten Produkte waren:

3. Geografische Regionen mit dem höchsten Umsatz

Die Regionen mit dem höchsten Umsatz waren:

4. Lieferquote und Unterschiede je nach Region

Die durchschnittliche Lieferquote betrug 95%. Allerdings gab es in ländlicheren Regionen einen geringeren Prozentsatz an erfolgreichen Lieferungen, während städtische Gebiete eine nahezu perfekte Lieferquote aufwiesen.

Empfohlene Maßnahmen

Basierend auf den Ergebnissen der Analyse schlage ich die folgenden Maßnahmen vor:

• Gezielte Marketingkampagnen im Sommer, um den Rückgang der Bestellungen zu kompensieren.
• Erweiterung des Produktsortiments für die beliebtesten Artikel (z.B. Pizza und Cola).
• Optimierung der Lieferlogistik in ländlichen Regionen, um die Lieferquote zu verbessern.
• Erweiterung des Serviceangebots in den umsatzstärksten Regionen, insbesondere Berlin und Hamburg.