étude de cas réalisée dans le cadre de ma formation Data Analyst

<h2><strong>Problématique</strong></h2><p>L’objectif du projet était d’analyser et comparer les performances commerciales de deux acteurs majeurs de la livraison express, Zepto et Blinkit, afin d’identifier leurs forces, leurs axes d’amélioration et les opportunités stratégiques.</p><p></p><h2><strong>Solution apportée</strong></h2><p>J’ai conçu un dashboard Power BI complet permettant de visualiser :</p><ul><li><p>Les ventes par mois, marque, produit et ville</p></li><li><p>Les délais moyens de livraison</p></li><li><p>La satisfaction client</p></li><li><p>Les préférences de paiement</p></li><li><p>Les produits les plus vendus</p></li><li><p>La saisonnalité des commandes</p></li><li><p>Les indicateurs clés de performance (KPI)</p><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cmid9ekxm79np5ycn8mp4c97u.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div></li></ul><p></p><h2><strong>Méthodologie &amp; outils utilisés</strong></h2><ul><li><p><strong>Power BI Desktop</strong></p></li><li><p>Nettoyage et structuration des données</p></li><li><p>Création de visualisations (KPI Cards, cartes, barres empilées, donut chart, slicers…)</p></li><li><p>Analyses comparatives multi-dimensions</p></li><li><p>Mise en place de pages thématiques pour une navigation claire</p></li></ul><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cmida0cto351c5udwaujb9hnx.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><p></p><h2><strong>Résultats clés</strong></h2><ul><li><p>Zepto performant sur les délais de livraison</p></li><li><p>Blinkit meilleur sur la satisfaction client dans plusieurs villes</p></li><li><p>Produits “snacks”, “milk”, “paneer” : principaux moteurs de vente</p></li><li><p>Tendance géographique très marquée selon les villes</p></li><li><p>Recommandations claires pour optimiser l’offre et les performances</p></li></ul><p></p><h2><strong>Impact du projet</strong></h2><ul><li><p>Facilite la prise de décision stratégique</p></li><li><p>Permet d'adapter les catalogues produits selon les villes</p></li><li><p>Identifie les opportunités d'optimisation des délais et du service</p></li><li><p>Base solide pour le pilotage marketing et commercial</p></li></ul>

Dashboard Power BI permettant d’analyser et comparer les performances commerciales de Zepto et Blinkit : ventes, délais de livraison, satisfaction, catégories de produits et tendances géographiques.

Power BI

Zepto vs Blinkit – Analyse comparative & Dashboard Power BI

étude de cas réalisée dans le cadre de ma formation Data Analyst.

<h2><strong>Objectif du projet</strong></h2><p>L’objectif de ce projet était de transformer des données brutes issues d’une chaîne de pizzerias en <strong>indicateurs business clairs</strong> afin de comprendre :</p><ul><li><p>Les performances globales des ventes.</p></li><li><p>Les habitudes et préférences des clients.</p></li><li><p>Les pizzas les plus rentables et les tendances d’achat (catégories, tailles, périodes).</p></li><li><p>Les axes d’optimisation marketing et produits.</p></li></ul><p>L’analyse permet d’apporter des <strong>recommandations stratégiques</strong> pour améliorer les ventes, optimiser les stocks et orienter la stratégie commerciale.</p><p></p><h2><strong>Contexte</strong></h2><ul><li><p>Données simulées représentant les commandes d’une chaîne de pizzerias (4 fichiers CSV + tables SQL).</p></li><li><p>Projet réalisé comme un <strong>cas réel e-commerce / restauration</strong>.</p></li><li><p>Objectif : analyser les ventes, le panier moyen, les catégories, les tailles et la répartition des revenus.</p></li></ul><div class="image-container"><div class="image-row-wrapper"><div class="image-wrapper"><img src="https://cdn.collective.work/cmid9w7sa2yqr5udwefi8gxez.png"><div class="image-overlay"></div></div></div></div><p></p><h2><strong>Outils et méthodologies</strong></h2><h3><strong>1. Préparation des données</strong></h3><ul><li><p>Importation et transformation des fichiers CSV : orders, order_details, pizzas, pizza_types.</p></li><li><p>Nettoyage des colonnes :</p><ul><li><p>conversion des prix,</p></li><li><p>gestion des dates/heures,</p></li><li><p>harmonisation des champs.</p></li></ul></li><li><p>Mise en place d’un <strong>modèle relationnel en étoile</strong> (Power BI).</p></li></ul><h3><strong>2. Analyse exploratoire SQL (EDA)</strong></h3><p>Travail réalisé sous SQL pour créer une base solide d’indicateurs :</p><ul><li><p>Nombre total de commandes, CA, quantités vendues.</p></li><li><p>Classement des pizzas les plus commandées.</p></li><li><p>Revenus cumulés par catégorie et par taille.</p></li><li><p>Analyses avancées : part de marché par produit et catégorie.</p></li></ul><p>Résultat : une base analytique fiable pour construire un dashboard complet.</p><h3><strong>3. Visualisation Power BI</strong></h3><p>Création d’un tableau de bord structuré en plusieurs vues :</p><ul><li><p><strong>Vue d’ensemble</strong> : CA, commandes, panier moyen, quantités.</p></li><li><p><strong>Analyse produits</strong> : catégories, tailles, top 5 pizzas, ventes cumulées.</p></li><li><p><strong>Analyse temporelle</strong> : saisonnalité mensuelle, pics de ventes.</p></li><li><p><strong>KPIs clés</strong> visibles immédiatement pour la prise de décision.</p><p></p></li></ul><h2><strong> Résultats principaux</strong></h2><ul><li><p><strong>Chiffre d’affaires total</strong> : 817,8K €.</p></li><li><p><strong>Nombre total de commandes</strong> : 21K.</p></li><li><p><strong>Panier moyen</strong> : 38,31 €.</p></li><li><p><strong>Nombre moyen de pizzas par commande</strong> : 2,32.</p></li><li><p><strong>Catégories les plus performantes</strong> : Classic &amp; Supreme (≈50 % du CA).</p></li><li><p><strong>Taille la plus vendue</strong> : Large (46 % du CA total).</p></li><li><p><strong>Top Pizza</strong> : <em>The Thai Chicken Pizza</em> (43K €).</p></li></ul><p></p><h2><strong>Recommandations stratégiques proposées</strong></h2><ul><li><p>Mettre en avant les <strong>pizzas Large</strong> dans les campagnes marketing.</p></li><li><p>Créer des <strong>offres spéciales</strong> autour des best-sellers (menus combinés, upsell).</p></li><li><p>Booster les catégories moins fortes (Veggie) via promotions ou innovations recettes.</p></li><li><p>Ajuster les stocks et la production selon la <strong>saisonnalité observée</strong>.</p></li></ul><p></p><h2><strong>Conclusion</strong></h2><p>Ce projet combine SQL et Power BI pour transformer des données brutes en <strong>indicateurs visuels et actionnables</strong>.<br>Il met en évidence les produits les plus performants, les comportements d’achat et les tendances clés, tout en fournissant des recommandations concrètes pour améliorer les performances commerciales.</p>

Analyse des ventes pour identifier les meilleurs produits, les tendances mensuelles et les axes d’optimisation. Dashboard Power BI interactif.

MySQL

Analyse des ventes d’une chaîne de pizzeria – Dashboard Power BI

Data Analyst Junior

Auto-entrepreneur

Chef de projet web marketing

assistante administrative et commerciale 

Partenaire de la marque LR Health & Beauty.

Commerciale

Opératrice de saisie

Voici les différentes mission réalisées au sein de l'entreprise durant ma période d'emploi.

- Analyser la complétude des dossiers
- Vérifier la conformité des pièces et des informations fournies
- Relancer les bénéficiaires potentiels en cas de pièces manquantes,
- Accorder les dossiers ou notifier le refus dans le respect des délais
- Préparer les demandes de paiements
- Gérer un portefeuille de dossiers en veillant à la qualité des relations avec les bénéficiaires et les partenaires
- Participer aux processus généraux de l’entreprise notamment en terme de qualité et de risques.

Housna Naseer

Data Analyst Junior

À propos

Expérience de travail

Auto-entrepreneur

Chef de projet web marketing

assistante administrative et commerciale

Commerciale

Opératrice de saisie

Assistante administrative

Formation

Digital Campus

lycée Léonard de Vinci Melun

Portfolio

Zepto vs Blinkit – Analyse comparative & Dashboard Power BI

étude de cas réalisée dans le cadre de ma formation Data Analyst

Analyse des ventes d’une chaîne de pizzeria – Dashboard Power BI

étude de cas réalisée dans le cadre de ma formation Data Analyst.

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