التجزئة / الخدمات × ذو خبرة

📌 ملخص المسار المهني

• ▸الشركة A للتجزئة الكبرى (9 سنوات): مديرة منطقة لـ15 متجراً في كانطو، توليت إدارة الأرباح والخسائر، ونجحت في رفع متوسط قيمة السلة بنسبة 14% والمبيعات السنوية بنسبة +8.5% عبر تحسين عروض المنتجات والتقويم الترويجي اعتماداً على بيانات الشراء المحلية.
• ▸B Tech Retail الأجنبية (4 سنوات): بصفة رئيس نجاح العملاء، أعدت تصميم رحلة التسجيل لتطبيق الأعضاء وأدخلت الذكاء الاصطناعي للمحادثة الآلية، مما أدى إلى خفض تذاكر الدعم بنسبة 60% وتقليل معدل إلغاء الاشتراكات بنسبة 32%.
• ▸الحالي: متخصص في تعظيم القيمة الدائمة للعميل (LTV) عبر دمج العالمين الحقيقي والرقمي، أقود عملية متكاملة تبدأ بتوضيح التحديات الميدانية وتستمر حتى تنفيذ الاستراتيجيات وإدارة التغيير التنظيمي الفعّال.

📌 الإنجازات ونقاط القوة

• ▸تحسين شبكة المتاجر: أعدت هيكلة المتاجر غير المربحة داخل المنطقة، ما خفّض التكاليف الثابتة السنوية بمقدار 24 مليون ين، وحسّن العائد على الإنفاق الإعلاني (ROAS) بمقدار 1.8 ضعف.
• ▸قيادة مشاريع التحول الرقمي: ربطت بيانات نقاط البيع بنظام إدارة علاقات العملاء (CRM) لتنفيذ توصيات مخصصة، مما وسّع المستخدمين النشطين شهرياً (MAU) من 50 ألفاً إلى 180 ألف مستخدم.
• ▸تطوير المؤسسات: دربت فريقاً مكوناً من 12 شخصاً يشمل مواهب من صناعات أخرى، وحوّلت إجراءات التشغيل القياسية (SOP) إلى أدوات آلية، مما اختصر وقت معالجة المهام بواقع 40 ساعة أسبوعياً.
• ▸إدارة الأزمات: فتحت مسارات توريد بديلة خلال اضطرابات سلسلة التوريد، مما حافظ على معدل نفاد المخزون أقل من 2%، وحالت دون حدوث خسائر فادحة في المبيعات في أوقات حرجة.

📌 المهارات

• ▸تحليل البيانات والتصوير البياني: SQL (من الأساسي إلى المتقدم)، Python (pandas/matplotlib)، Tableau، Power BI لأدوات العرض والتحليل.
• ▸أنظمة CRM و MA: Salesforce Marketing Cloud، Adobe Campaign، وربط واجهات برمجة التطبيقات (API) لحساب LINE الرسمي للتواصل.
• ▸إدارة المشاريع: منهجيات Agile/Scrum، استخدام Jira/Confluence، وضع أهداف OKR وتتبع التقدم بشكل دوري ومنظم.
• ▸الكفاءات التجارية: إدارة الأرباح والخسائر (P&L)، تصميم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، تنسيق أصحاب المصلحة، والتواصل باللغة الإنجليزية على مستوى الأعمال.

📌 التعريف الذاتي

• ▸أؤمن أن «الأرقام لا تكذب لكنها لا تكشف الأسباب»، لذا أجريت مقابلات دورية مع موظفي المتاجر للكشف عن المشكلات الجوهرية. عند تراجع دوران المخزون لإطلاق منتج جديد، أثبت تحليل بيانات POS أن السبب هو سوء ترتيب الرفوف وليس ضعف الترويج. بعد تقديم أداة إرشادية قائمة على الواقع المعزز (AR) وتدريب مكثف قصير المدة، رفعت دوران المخزون من 2.1 إلى 3.4 دورة خلال 3 أشهر، مما عزز قناعتي بدوري كـ«مترجم» يربط البيانات بالتغيير السلوكي البشري.

🔗 🔗 مستويات أخرى