# البيانات تقول أين يترك الناس الطريق، ولا تقول أبدا لماذا

كيف قرأنا سنة من أخبار التمويل و100 موقع عربي، وماذا أثبتت الأرقام، وما لم تستطع إثباته، وكيف تستخدم تحليل البيانات كطريقة في التصميم، مع الذكاء الاصطناعي أو من دونه.

https://laithjunaidy.com/ar/writing/data-says-where-not-why
بقلم ليث الجنيدي. نُشر في: 2026-11-01.

---

![رسم بياني لـ179 شركة ناشئة ممولة: 44 بالمئة بلا موقع عربي، و48 بالمئة من المواقع العربية فيها خلل واحد على الأقل يخفي العربية عن جوجل وزواحف الذكاء الاصطناعي](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/chart.png)

*الرسم من [العدد الثاني من «مفكك»](https://laithjunaidy.com/ar/writing/taken-apart-arabic-100). الأسس مطبوعة فوق الأعمدة: 179 شركة، و88 صفحة، و94 للزواحف. هذا السطر الصغير هو معظم هذا المقال.*

في 25 أيلول 2026 نشرت [العدد الثاني من «مفكك»](https://laithjunaidy.com/ar/writing/taken-apart-arabic-100). من أصل 179 شركة ناشئة ممولة في المنطقة لها موقع أمكن فحصه، 79 لا تملك نسخة عربية أصلا. أي 44 بالمئة.

كل مؤسس في المنطقة يقول الشيء نفسه عن العربية: طبعا ندعمها. أردت أن أعرف ماذا يعني ذلك على الصفحة، فتوقفت عن السؤال وبدأت العد. قائمة عامة واحدة، قرأتها بالترتيب، وفحصت كل شركة فيها، من غير انتقاء. الكوميت الذي نشر النتيجة يحمل اسم Claude كمؤلف مشارك. ونشرت أداة الفحص والعينة وملاحظات سحب العينة بجانب المقال، ليعيد أي شخص تشغيلها.

هذا الرقم هو اليوم المثال تحت بند تحليل البيانات في دليل عملية التصميم الذي كتبته. اقرأه مرة ثانية وسترى الحد داخل النتيجة نفسها. تقول البيانات إن 53 من 67 شركة ناشئة ممولة في الإمارات تقدم نفسها بالإنجليزية فقط. ولا تقول كلمة واحدة عن السبب. لا تقول إن كان المؤسسون قرروا ذلك، أو نسوه، أو لم يقدروا على كلفته، أو لم يخطر لهم أن مشتريهم يقرؤون العربية. أي سبب أقدمه لك سيكون تخمينا في ثوب نتيجة.

هذا الفرق هو الطريقة كلها. تحليل البيانات يقول لك أين يترك الناس الطريق. ولا يقول لك أبدا لماذا. في هذا المقال كيف بنينا الفحص وقرأناه فعلا، وماذا يعلمنا عن استخدام البيانات في التصميم.

## أهم النقاط

- تحليل البيانات هو قراءة ما هو موجود أصلا قبل أن تصنع أي شيء جديد: التحليلات، والمبيعات، وتذاكر الدعم، وسجلات البحث، ومراجعات التطبيقات، والبيانات العامة، والأبحاث القديمة. هو أرخص بحث موجود، لذلك يأتي أولا.
- يجيب عن أين وكم. ولا يستطيع أن يجيب عن لماذا. لماذا تأتي من المقابلات ومن مراقبة الناس، والبيانات تقول لك من تسأل وعما تسأل.
- حدد المصدر والترتيب قبل أن تنظر. قرأنا أخبار التمويل في Wamda من الأحدث إلى الأقدم، وفحصنا كل شركة مؤهلة بدورها. لم نختر أي شركة لأن فيها مشكلة.
- كل رقم يحمل أساسه. الشركات الـ79 نفسها هي 44 بالمئة من 179 و43 بالمئة من 184. الرقمان صحيحان. وواحد منهما فقط صادق من دون مقامه.
- القياس لا التخمين. الموقع الذي لم نستطع قراءته استثنيناه من ذلك الفحص وقلنا ذلك، ولم نملأ مكانه.
- الذكاء الاصطناعي يجعل التحليل رخيصا. والمهارة اليوم هي التحقق منه: افتح الصفوف الخام، وأعد العد، واحذف أي نسبة لا يقف خلفها ملف.

## ما تحليل البيانات في أبحاث تجربة المستخدم؟

هو قراءة ما هو موجود أصلا قبل أن تصنع أي شيء جديد. البند الخاص به في [دليل عملية التصميم](https://laithjunaidy.com/ar/writing/design-process-checklist#تحليل-البيانات-data-analysis) يقع تحت مرحلة التعاطف، ويعطي سببا واحدا لتبدأ به: تكلفته الأقل. تذاكر الدعم، وبيانات المبيعات، وسجلات البحث، ومراجعات التطبيقات، والأبحاث القديمة. تخرج بمكان البحث، وبالأسئلة الأولى لمقابلاتك.

تسمي Nielsen Norman Group العائلة الأوسع [البحث الثانوي](https://www.nngroup.com/articles/secondary-research-in-ux/)، ويعرف أيضا بالبحث المكتبي، وتقول إنه يجب أن يكون خطوة أولى معتادة في أي ممارسة بحثية جادة. وصياغتها عملية: إن كان أحد قد أجرى الدراسة من قبل فاستخدمها، ولا تدفع لتكتشف من جديد ما عرفته مؤسستك قبل سنتين.

![قسم تحليل البيانات في دليل عملية التصميم على laithjunaidy.com: قراءة ما هو موجود أصلا، والسطر الذي يقول إن البيانات تقول أين يترك الناس الطريق ولا تقول أبدا لماذا](https://laithjunaidy.com/writing/data-analysis/hub-data-analysis.jpg)

*بند [تحليل البيانات](https://laithjunaidy.com/ar/writing/design-process-checklist#تحليل-البيانات-data-analysis) في دليل عملية التصميم. فقرتان هناك. وهذه هي النسخة الطويلة.*

هناك نوعان من البيانات تستطيع قراءتها بهذه الطريقة.

بياناتك أنت هي ما يسجله منتجك أصلا: الجلسات، وأقماع التحويل، والطلبات، وصندوق الدعم، وخانة البحث التي لا ينظر إليها أحد. هنا يظهر ترك الطريق: خطوة يصلها كثيرون ويخرج منها قليلون في الاتجاه الصحيح.

البيانات العامة هي ما نشره العالم أصلا: أخبار التمويل، ومواقع المنافسين، ومراجعات متاجر التطبيقات، والإحصاءات الحكومية. هذا ما استخدمناه في «مفكك». لم يعطنا أحد صلاحية الوصول إلى أي شيء. كل صفحة قرأناها يستطيع أي زائر أن يفتحها.

للنوعين القوة نفسها والحد نفسه. يسجلان ما حدث. ولا يسجلان ما قصده أحد.

## لماذا العد بدل السؤال؟

لأن سؤالي كان سؤال "كم"، والناس يجيبون بشكل سيئ عن هذا النوع من الأسئلة حين يتعلق بهم.

لو قابلت عشرة مؤسسين عن مواقعهم العربية، لسمعت عشر صيغ من "ندعم العربية". هذا ما يقوله الناس بصوت عال، وهو ليس كذبا. عند المؤسس، الصفحة الرئيسية المترجمة خلف زر اللغة تعد دعما. السؤال المهم كان كيف يبدو هذا الدعم لمن يصل إلى الصفحة، ولجوجل، وللزواحف التي تقف خلف ChatGPT وClaude وPerplexity. هذا ليس رأيا عند أحد. هذه حقيقة موجودة على خادم، وتستطيع أن تذهب وتقرأها.

هذه أول قاعدة في استخدام البيانات في التصميم. استخدمها للأسئلة التي تستطيع الإجابة عنها: كم، وكم مرة، وأين، ومنذ متى. واستخدم المقابلات للأسئلة التي لا تستطيع الإجابة عنها: لماذا، وماذا كنت تحاول أن تفعل، وماذا توقعت أن يحدث.

![قسم أربع من كل عشر تتجاهل العربية في المقال: 79 من أصل 179 شركة لها موقع أمكن فحصه بلا نسخة عربية، و8 من 66 في السعودية، و53 من 67 في الإمارات](https://laithjunaidy.com/writing/data-analysis/taken-apart-four-in-ten.jpg)

*النتيجة كما نشرتها في [العدد الثاني من «مفكك»](https://laithjunaidy.com/ar/writing/taken-apart-arabic-100). المقال يسمي الفرق بين الدول "القصة الحقيقية". وهنا بالضبط تتوقف البيانات عن الكلام.*

## كيف اخترنا ما نقرأ؟

أغلب تحليلات البيانات تتجاوز هذا الجزء، وهو الذي يقرر إن كان للنتيجة أي معنى.

الطريق السهل لكتابة هذا المقال كان أن أفتح عشرين موقعا لشركات ناشئة أعرفها، وأجد المعطل منها، وأعده. هذا يعطي رقما لافتا ولا يثبت شيئا. تجد ما ذهبت تبحث عنه.

لذلك ثبتنا الترتيب قبل أن نفتح أي موقع. استخدمنا مصدرا عاما واحدا، [أخبار التمويل](https://www.wamda.com/news) في Wamda، وقرأناه بترتيب النشر من الأحدث إلى الأقدم: 473 مقالا، من 23 أيلول 2026 حتى 30 أيلول 2025. لم نخلط أي قائمة ثانية، فجاءت كل شركة من التسلسل نفسه.

قبلنا العنوان فقط إن ذكر شركة مسماة تجمع مالا: جولة معلنة، أو استثمار استراتيجي، أو تسهيل ائتماني. واستبعدنا الصناديق، والمسرعات، والاستحواذات، والتخارجات، والشراكات، والإطلاقات، والذكر المتكرر للشركة نفسها. وكان على البلد أن يكون واحدا من تسعة: السعودية، والإمارات، ومصر، والأردن، والكويت، وقطر، والبحرين، وسلطنة عمان، والمغرب. وكان على القطاع أن يكون واحدا من هذه: التقنية المالية، والتجارة الإلكترونية، والتوصيل، والعقار، والصحة، والتعليم، والتنقل، والبرمجيات، والموارد البشرية. واستبعدنا البنوك المرخصة، والجهات الحكومية، والشركات المعروف أنها أغلقت.

اجتازت 184 شركة هذه الشروط. فحصناها بالترتيب، المواقع الجيدة والسيئة، حتى صار عندنا 100 شركة لها نسخة عربية. الشركة المئة كانت DOO، في مقال Wamda بتاريخ 30 أيلول 2025. القاعدة كاملة مكتوبة في [طريقة سحب العينة](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/SAMPLE.md)، ونشرتها مع المقال.

ثلاثة أشياء في هذه الفقرة تقوم بالعمل الحقيقي.

**المصدر خارجك.** لم نختر الشركات. اختارتها Wamda حين غطت تمويلها. هذا يخرج الاختيار من يدي، وهذا مكانه الصحيح حين يكون عندي رأي مسبق في الجواب.

**قاعدة التوقف محددة مسبقا.** "حتى صار عندنا 100 شركة لها نسخة عربية" قاعدة تستطيع أن تتحقق منها. "حتى اكتفيت" ليست كذلك.

**التعريف مكتوب.** النسخة العربية تعني أن الزائر يصل إلى نص عربي من موقع الشركة نفسه: زر تبديل اللغة، أو رابط hreflang عربي، أو صفحة رئيسية عربية افتراضية، أو تحويل حسب لغة المتصفح. العربية الموجودة داخل تطبيق الهاتف فقط لا تحسب. ولا يحسب رابط عربي لا يشير إليه شيء، ولا زر تبديل يترك الصفحة بالإنجليزية. هذه قرارات تقديرية، وهي مكتوبة في الملاحظات حيث تستطيع أن تناقشها.

العينة نفسها ملف بسيط، [sample.csv](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/sample.csv): الشركة، والبلد، والقطاع، والصفحة الرئيسية، والرابط العربي، ومقال Wamda الذي وضع الشركة في القائمة. 100 صف. وكل صف يمكن تتبعه إلى المقال الذي برره.

## ماذا فحصت الأداة فعلا؟

أداة الفحص ملف واحد، [scan.mjs](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/scan.mjs). التعليق في أعلاه يعدد كل فحص تقوم به، ويذكر القاعدة التي تقوم عليها الدراسة كلها: كل فحص يقاس، ولا يخمن أبدا.

![التعليق في أعلى scan.mjs: كل فحص يقاس ولا يخمن، والموقع الذي لا يمكن جلبه يخرج من مقام ذلك الفحص، تليه الفحوص الثمانية التي تشغلها الأداة](https://laithjunaidy.com/writing/data-analysis/scan-checks.jpg)

*أعلى [أداة الفحص](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/scan.mjs) المنشورة. ثمانية فحوص، كل واحد سؤال يطرحه زائر حقيقي أو زاحف على الصفحة.*

كل فحص يقف مكان شخص أو آلة تقرأ الصفحة.

| الفحص | ما يقرؤه | من يمثله |
| :- | :- | :- |
| raw_ar_chars | الحروف العربية في HTML الخادم بعد حذف السكربتات | زواحف الذكاء الاصطناعي التي لا تشغل جافاسكربت |
| title_ar | هل يحتوي عنوان الصفحة على العربية | باحث بالعربية يقرأ السطر الأزرق في جوجل |
| lang, dir | اللغة والاتجاه المحددان على الصفحة | المتصفحات، وقارئات الشاشة، ومحركات البحث |
| canonical | هل تسمي الصفحة نفسها أو صفحة أخرى بوصفها الأصل | جوجل وهو يقرر أي صفحة يعرض |
| hreflang | كم نسخة لغوية تعلنها الصفحة | جوجل وهو يربط الصفحتين العربية والإنجليزية |
| bots | حالة HTTP لـGPTBot وOAI-SearchBot وClaudeBot وPerplexityBot مقارنة بمتصفح عادي | ChatGPT وClaude وPerplexity |
| robots | هل يمنع robots.txt كل واحد من هذه الزواحف | قواعد الموقع المعلنة |
| overflow | كم تنزاح الصفحة جانبيا على آيفون 13 بعد تحميلها | شخص على الهاتف |

كل طلب يطلب العربية أولا، ويتبع التحويلات، ويتوقف بعد 25 ثانية. فحص الهاتف يفتح الصفحة بمقاس آيفون 13، وينتظر تحميلها، ثم ينتظر ثلاث ثوان أخرى، ويقيس كم تزيد الصفحة عرضا على الشاشة.

القرار التصميمي الذي يهمني أكثر من غيره هو الذي يبدو أصغرها. الموقع الذي لا يمكن جلبه تسجله الأداة كموقع لا يمكن الوصول إليه، ويخرج من مقام ذلك الفحص. لا يحسب معطلا، ولا يحسب سليما. يحسب مجهولا، والمجهول يظهر في النتائج.

هذه القاعدة الواحدة هي السبب في أن المقال يستطيع أن يقول "من أصل 88 صفحة عربية أمكن قراءتها كاملة" بدل "من أصل 100". خمسة مواقع لم تعط أداة الفحص أي صفحة في ذلك اليوم، أربعة رفضتها وواحد فشل في التحميل، فخرجت من فحص الصفحة. وكان كل واحد منها يفتح بالعربية حين راجعنا العينة، ولهذا بقي فيها. وسبعة أخرى خرجت من فحص النص: الستة التي يذكرها المقال، ورابطها لا يتغير مع اللغة، وواحد يرسم عربيته على canvas، فلا يوجد نص يقرأ. الأسس تصغر، وكل رقم يذكر الأساس الذي يستخدمه: 179 شركة، و88 صفحة، و94 صفحة لفحوص الزواحف، و94 مختلفة لفحص الهاتف.

## لماذا يحمل كل رقم أساسه؟

لأن الأساس هو الرقم. والنسبة من دونه مجرد انطباع.

![قسم المنهجية والبيانات في المقال: أداة الفحص والعينة متاحة، وجلبت الأداة الصفحات في 25 أيلول 2026 كمتصفح وكأربعة زواحف ذكاء اصطناعي، وكل رقم يذكر أساسه](https://laithjunaidy.com/writing/data-analysis/taken-apart-method.jpg)

*آخر قسم في [المقال](https://laithjunaidy.com/ar/writing/taken-apart-arabic-100#المنهجية-والبيانات). كل رقم يذكر أساسه.*

هذه حالة حقيقية من الدراسة. يقول المقال إن 79 من 179 شركة بلا نسخة عربية، أي 44 بالمئة. وتقول ملاحظات العينة، المنشورة في اليوم نفسه، إن 79 من الـ184 لها موقع يعمل بلا نسخة عربية، أي 43 بالمئة. الشركات الـ79 نفسها. ونسبتان مختلفتان.

الاثنتان صحيحتان. 184 هو كل شركة اجتازت الشروط. أربع منها لم نجد لها موقعا، وواحدة استثنيناها لأن موقعها حجبنا من مكاننا الجغرافي، فلم نستطع فحصها في أي اتجاه. اطرح هذه الخمس تبق الـ179 التي استطعنا الحكم عليها فعلا. القسمة على 184 تترك في الأساس خمس شركات لم نحكم عليها. والقسمة على 179 تقول فقط ما رأيناه.

والشيء نفسه يحدث مع الإمارات. يقول المقال 53 من 67. وتقول ملاحظات العينة 53 من 69. الفرق شركتان إماراتيتان لم نجد لهما موقعا. مرة أخرى، الـ53 نفسها، وأساس مختلف، وكلاهما صحيح، وواحد منهما فقط يتحدث عن المواقع.

لم يكن أحد ليلاحظ أيا من الفرقين لو طبعنا "44%" وحدها. هذه هي المشكلة بالضبط. النسبة المجردة تخفي كل قرار خلفها. والأساس يعيد القرار إلى الصفحة، حيث يستطيع القارئ أن يناقشه.

فالقاعدة التي تأخذها من هذا، في تقارير البحث ولوحات البيانات وعروض المستثمرين: اكتب العدد، ثم الأساس، ثم النسبة. "79 من 179، 44 بالمئة". إن لم تستطع ملء الأولين، فليس عندك الثالث.

## هل تطابق العينة النتيجة؟

عادة جيدة قبل النشر: طابق الملف المنشور مع الادعاء المنشور، كما يفعل شخص غريب.

يقول المقال إن 8 من 66 شركة ناشئة ممولة في السعودية بلا موقع عربي، إذن 58 لها موقع. عد صفوف السعودية في sample.csv وستجد 58. ويقول إن 53 من 67 شركة في الإمارات بلا موقع عربي، إذن 14 لها موقع. صفوف الإمارات في العينة: 14. الملف والمقال متفقان، ويستطيع أي شخص التحقق في دقيقة.

تظهر العينة أيضا شكل ما جرى عده. 28 من الشركات الـ100 في التقنية المالية، و22 في البرمجيات، و14 في التجارة الإلكترونية. و58 سعودية. أي ادعاء عن "الشركات الناشئة في المنطقة" من هذه البيانات هو في الحقيقة ادعاء يميل نحو التقنية المالية والبرمجيات في السعودية. توزيع القطاعات هو من جمع المال وغطته الأخبار في تلك السنة. أما الوزن السعودي فهو قاعدة العينة نفسها: القائمة ضمت عددا متقاربا من الشركات الإماراتية والسعودية، 67 و66، لكن الشركة لا تصل إلى العينة إلا إذا كان لها موقع عربي. هذا ليس عيبا في الطريقة. هذه حقيقة عمن في الملف، وتقولها بصوت عال بدل أن تترك القارئ يفترض أن العينة تشبه المنطقة كلها.

وشيء صغير آخر يظهره الملف: في 32 من 100 صف، الصفحة العربية والصفحة الرئيسية عنوان واحد. أحيانا تكون هذه صفحة رئيسية عربية افتراضية. وأحيانا زر تبديل يغير الكلمات ويبقي الرابط، وهي الحالة التي اضطر العد إلى إخراجها من فحص النص. الملف لا يقول لك أيهما. عليك أن تفتح الموقع.

## ماذا وجدت البيانات فعلا؟

من أصل 88 صفحة عربية أمكن قراءتها كاملة، 42 فيها خلل واحد على الأقل يبعد العربية عن البحث أو عن إجابات الذكاء الاصطناعي. أي 48 بالمئة.

- 28 بلا hreflang، أي 32 بالمئة. لا يعرف جوجل أن الصفحتين العربية والإنجليزية محتوى واحد بلغتين. ويشرح جوجل كيف يربط hreflang النسخ اللغوية في توثيقه عن [النسخ المحلية](https://developers.google.com/search/docs/specialty/international/localized-versions).
- 23 تحمل عنوانا إنجليزيا على الصفحة العربية، أي 26 بالمئة.
- 9 لا عربية فيها قبل تشغيل جافاسكربت، أي 10 بالمئة. بالنسبة لزاحف يقرأ الصفحة الخام، هذا الموقع العربي فارغ.
- 8 من 94 صفحة في فحوص الزواحف ترفض زاحف ذكاء اصطناعي برسالة خطأ، أي 9 بالمئة. واحدة فقط من الثماني تقول ذلك في robots.txt.
- 3 تدل جوجل على الصفحة الإنجليزية بوصفها الأصل، أي 3 بالمئة.

أما تصميم الهاتف، وهو ما يلام عادة، فكان سليما في الغالب. 4 من 94 صفحة تنزاح جانبيا على الآيفون.

هذا السطر الأخير هو سبب العد. العد وضع الأخطاء في مكان آخر، في الأجزاء التي لا يراها أحد: وسم عنوان، وعنصر رابط، وقاعدة جدار حماية. تحليل البيانات في أفضل حالاته حين يثبت أنك أخطأت في مكان النظر.

## أين تتوقف البيانات؟

انظر إلى المواقع الثمانية التي ترفض زاحف ذكاء اصطناعي. البيانات دقيقة: الزاحف يطلب الصفحة، والخادم يرد برسالة خطأ، والمتصفح العادي يحصل على الصفحة. وواحد فقط من الثمانية يقول ذلك في robots.txt.

ما لا تستطيع البيانات أن تقوله هو إن كان أحد قد اختار ذلك. يقول المقال إن السبعة الباقية قاعدة جدار حماية لم يقررها أحد. هذه أقرب قراءة للدليل: القرار الذي تقصده يذهب إلى robots.txt، والإعداد الافتراضي الذي لم تنظر إليه يبقى في جدار الحماية. لكنها تبقى قراءة. رمز الحالة هو البيانات. والنية خلفه استنتاج، والطريقة الوحيدة لتحويله إلى حقيقة أن تسأل الشركة.

ورقم الإمارات مثله. 53 من 67 شركة ناشئة ممولة في الإمارات بلا موقع عربي. تستطيع أن تتخيل الأسباب. مشتروهم من المغتربين. مستثمروهم يقرؤون الإنجليزية. العربية على خارطة الطريق. لم نسأل. كل سبب من هذه يقود إلى قرار تصميم مختلف، والبيانات تعاملها كلها كصف واحد.

[مقارنة NN/g بين البحث النوعي والكمي](https://www.nngroup.com/articles/quant-vs-qual/) تقولها في سطر واحد: البيانات الكمية تستطيع أن تقول لك إن التصميم قد لا ينجح، لكنها لا تدل على المشكلات التي واجهها المستخدمون، ولا تقول لك ماذا تغير. وهذا حد المقال بالضبط. ينتهي بعرض، "إذا كان موقعك العربي ضمن الأرقام وأردت أن تعرف أين، راسلني"، لأن الخطوة التالية بعد العد هي دائما محادثة.

## كيف تعرف أين يتركك الناس في منتجك؟

فحص «مفكك» بيانات عامة. وأغلب تحليل البيانات في التصميم يدور حول أرقام منتجك أنت، والشكل واحد.

![شاشتان من لوحة البائع في Bysooq: لوحة بإجمالي المبيعات والزيارات والتحويل والطلبات، وشبكة المنتجات بالمخزون والأسعار](https://laithjunaidy.com/writing/design-process/bysooq-hifi.jpg)

*لوحة بائع صممتها لـ[Bysooq](https://laithjunaidy.com/ar/work/bysooq)، تجارة إلكترونية للعراق والأردن. تحت معدل التحويل يقع القمع: أضاف إلى السلة، ووصل إلى الدفع، وجلسات تحولت. الأرقام محتوى تصميم، وليست أرقام متجر حقيقي. المهم هو البنية.*

قمع كهذا هو أشهر شكل لبيانات ترك الطريق. كل خطوة تذكر كم شخصا وصلها. والخطوة التي يسقط فيها العدد أكثر هي حيث تنظر أولا.

هكذا أعمل.

1. اكتب السؤال قبل أن تفتح لوحة البيانات. "أين يترك عملاء البائعين الطريق بين السلة والدفع؟" سؤال. "لنلق نظرة على التحليلات" طريقة لإضاعة فترة بعد الظهر.
2. ثبت الفترة والمصدر. مدة واحدة، ومصدر بيانات واحد، تختارهما قبل أن تنظر. تغيير المدة حتى يبدو الرسم مثيرا هو نسخة لوحة البيانات من انتقاء عشرين موقعا تعرفها.
3. اكتب العدد والأساس لكل خطوة. ليس "الدفع سيئ". بل "من الذين وصلوا إلى الدفع هذا الشهر، دفع هذا العدد."
4. ابحث عن أكبر سقوط، لا عن كل سقوط. كل قمع يتسرب في كل خطوة. الخطوة التي تدرسها هي التي يخرج منها أكبر عدد.
5. اقرأ الصفوف الخام خلفها. افتح جلسات حقيقية، وطلبات حقيقية، وتذاكر حقيقية من تلك الخطوة. المتوسطات تخفي الشخص الذي حاول ثلاث مرات.
6. توقف واكتب أسئلة المقابلات. مخرج تحليل البيانات ليس إصلاحا. هو قائمة قصيرة بأشخاص تكلمهم وما تسألهم عنه.

الخطوة السادسة هي التي يتجاوزها الناس. القمع يقول إن كثيرين يتركون عند الدفع. ولا يقول إن كانت رسوم التوصيل قد فاجأتهم، أو طريقة الدفع غير موجودة، أو الصفحة بلغة خطأ، أو أنهم كانوا يقارنون الأسعار فقط. كل واحد من هذه شاشة مختلفة. اختر واحدا من غير أن تسأل، وأنت تصمم لتخمينك، مع رسم بياني يجعله يبدو بحثا.

## ماذا تفعل بسؤال لماذا؟

اذهب واحصل على جوابه من الناس.

في [وفرة](https://laithjunaidy.com/ar/writing/designing-wfrah)، التطبيق الذي صممناه لمربي الأغنام والماعز في الخليج، أعطى المربون الجواب نفسه بصوت عال: العلف غال، والمشترون يدفعون قليلا. لو اكتفيت بعد ما يقوله الناس، لكانت هذه نتيجتك. المقابلات كشفت ما تحته. كثير من المربين لا يستطيعون حساب الاحتياج الغذائي اليومي لقطيعهم من المعادلات، ولوم السوق جعل من السهل أن يغفلوا عن التغذية والإدارة. لذلك في التطبيق حاسبة تغذية تقوم بالحساب عنهم.

![شاشات تطبيق وفرة بالعربية: تقييم القطيع، واختيار الرأس، ولوحة التحكم](https://laithjunaidy.com/writing/wfrah/cover.jpg)

*[وفرة](https://laithjunaidy.com/ar/work/wfrah). حاسبة التغذية جاءت من المقابلات، لا من أي رقم.*

ترتيب العمل بسيط. تحليل البيانات يجد الأين ويحدد حجمه. والمقابلات تجد اللماذا. نص [مقابلة المستخدم](https://laithjunaidy.com/ar/store/user-interview) المبني على البيانات يسأل عن آخر مرة وصل فيها الشخص إلى تلك الخطوة بالضبط. و[خريطة التقارب](https://laithjunaidy.com/ar/store/affinity-map) تفرز ما قالوه، مع رمز مشارك على كل ملاحظة لتتبع كل محور إلى شخص. ثم يقول [بيان المشكلة](https://laithjunaidy.com/ar/store/problem-statement) ماذا تصلح ولمن، مع العدد من بياناتك كدليل على الحجم.

## كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات من غير أن تخدع نفسك؟

جعل الذكاء الاصطناعي هذه الطريقة أرخص بكثير. النموذج يقرأ ألف مراجعة تطبيق في دقيقة، ويفرز تذاكر الدعم في محاور، ويكتب أداة الجمع، ويكتب مسودة التقرير. والأدوات تتحرك بسرعة. [Show HN عن Graphene](https://news.ycombinator.com/item?id=49927295) في تشرين الأول 2026، وهي مجموعة أدوات لتحليل البيانات للايجنتات البرمجية، طرحت السؤال المفتوح بوضوح. سأل صانعوها إن كان ايجنت برمجي يستطيع الآن أن يقوم بمعظم عمل فريق BI، وأجابوا: تقريبا. يحتاجون إلى طبقة سياق "to ensure query correctness"، أي لضمان صحة الاستعلامات.

الصحة هي اللعبة كلها. النموذج الذي يخطئ قليلا في الاستعلام يعطيك رسما واثقا مع ذلك. والنموذج الذي تطلب منه تلخيص بحث سيكتب بسهولة "معظم المستخدمين" أو نسبة مدورة جاءت من لا مكان. المخرج يبدو منتهيا، والمنتهي ليس مثل الصحيح.

ما أبقى «مفكك» صادقا لم يكن نموذجا أذكى. كان مجموعة قواعد تجعل العمل قابلا للتحقق، وهي تنطبق على أي تحليل يلمسه الذكاء الاصطناعي.

اجعله يكتب كودا، لا استنتاجات. أداة الفحص ملف يجلب الصفحات ويسجل ما رآه. لا يقرر شيئا. اطلب من النموذج السكربت الذي يعد، ثم شغله بنفسك. السكربت يمكن قراءته وتشغيله من جديد. الفقرة لا.

اجعله يسجل المجهول. عبارة "measured, never guessed" موجودة في أول أسطر أداة الفحص لسبب. إن ملأ النموذج قيمة ناقصة بقيمة محتملة، صارت نتيجتك جزءا بيانات وجزءا خيالا، ولا تستطيع أن تعرف أي جزء.

اطلب الأساس لكل رقم. أي نسبة في ملخص كتبه الذكاء الاصطناعي تواجه سؤالين: من أصل كم، ومن أي ملف. إن لم يجب عن الاثنين، فاحذفها. لا استثناء للأرقام التي تبدو صحيحة.

افتح الصفوف الخام بنفسك. قبل أن تثق بمحور، اقرأ خمس مراجعات حقيقية فيه. وقبل أن تثق بعدد، افتح ثلاثة من المواقع التي عدها. عينة «مفكك» تجتاز هذا الاختبار: أعداد السعودية والإمارات في ملف CSV تطابق المقال.

أبق الترتيب وقاعدة التوقف خارج النموذج. يجب ألا يقرر النموذج أي السجلات يقرأ أو متى يتوقف. هذا أسهل مكان تتسلل منه نتيجة مريحة، وهو قرار يعود إليك.

انشر الطريقة إذا نشرت الرقم. أداة الفحص والعينة وملاحظات العينة موجودة بجانب المقال. هذا أقوى تحقق يوجد. إن أخطأت في شيء، يستطيع أي شخص أن يجده.

كتبت عن النصف الآخر من هذا في [هل يحل الذكاء الاصطناعي محل أبحاث المستخدمين](https://laithjunaidy.com/ar/writing/can-ai-replace-user-research): النموذج جيد في كتابة المسودات والفرز والتعداد، وسيئ في أن يكون مستخدمك. وتحليل البيانات هو المكان الذي يكون فيه أنفع وأخطر في الوقت نفسه، لأن المخرج أرقام، والناس يثقون بالأرقام من غير قراءتها.

## متى لا تبدأ بالبيانات؟

حين لا يوجد ما تقرأه بعد، أو حين تعد البيانات التي عندك الشيء الخطأ.

الفكرة الجديدة بلا منتج ليس لها جلسات تحللها. البيانات العامة قد تساعد: مواقع المنافسين، ومراجعات أقرب منتج، واللغة التي يستخدمها الناس في المنتديات. لكن البحث الأساسي هو المقابلات، ولا تنتظر أرقاما غير موجودة.

ست إجابات في استبيان إشارة، لا نتيجة. لا تحسب متوسطات بالكسور وتقدمها كنتيجة. قل ما توحي به واذهب واسأل.

المقياس قد يتتبع النتيجة الخطأ. النقرات، والوقت على الصفحة، والجلسات كلها قد ترتفع حين تكون الصفحة مربكة. إن كانت بياناتك تكافئ السلوك الخطأ، فالمزيد من التحليل يجعل المشكلة تبدو أدق فقط. حدد أولا ما يحاول المستخدم إنجازه، ثم اختر الرقم الذي يتتبعه.

قد يكتب الناس بلغة لا تقرؤها أدواتك جيدا. المراجعات العربية باللهجات، والحروف المختلطة، والإنجليزية المكتوبة بحروف عربية صعبة الفرز على الأدوات، ولن ترى الأخطاء إلا إذا قرأت المراجعات بنفسك. وهذا سبب من أسباب أن «مفكك» عد أشياء تقرؤها الآلة بدقة، الحروف العربية ورموز الحالة، وتجنب كل ما يحتاج نموذجا يخمن المعنى.

## كيف يبدو هذا في المرة القادمة؟

الطريقة تعمل بأي حجم. [العدد الأول من «مفكك»](https://laithjunaidy.com/ar/writing/taken-apart-shadcn-defaults) عمل على GitHub بدل المواقع: أكثر 150 مستودعا نجوما لـshadcn/ui، مع قراءة الخط واللون الأساسي من الكود. المستودع الذي لم نستطع قراءة الإشارة فيه حسبناه غير مقروء، ولم نخمنه، وهذا ترك 67 مستودعا لها خط مقروء. 59 من هذه الـ67 تستخدم Geist أو Inter. القواعد نفسها، والمصدر مختلف.

![رسم بياني لأكثر 150 مشروعا نجوما على shadcn/ui: 88 بالمئة تستخدم Geist أو Inter، و75 بالمئة لونها الأساسي محايد](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-1/chart.png)

*[العدد الأول من «مفكك»](https://laithjunaidy.com/ar/writing/taken-apart-shadcn-defaults). الأسس مطبوعة على الرسم: المستودعات المقروءة فقط، من غير تخمين.*

إذا أردت أن تجري نسختك، فالترتيب هو:

1. سؤال واحد تستطيع الإجابة عنه بالعد.
2. مصدر واحد، يقرأ بترتيب ثابت، مع قواعد مكتوبة لما يتأهل.
3. قاعدة توقف محددة مسبقا.
4. تعريفات مكتوبة قبل أول سجل.
5. أداة فحص أو استعلام يقيس ويسجل المجهول.
6. كل نتيجة على شكل عدد، وأساس، ونسبة.
7. مطابقة الملف المنشور مع الادعاء المنشور.
8. الطريقة والعينة منشورتان بجانب الرقم.
9. قائمة بالأشخاص الذين يجب أن تسألهم لماذا.

الخطوة الأخيرة هي التي تحول التحليل إلى تصميم. العد يقول لك إن 53 من 67 شركة ناشئة ممولة في الإمارات بالإنجليزية فقط. لم يحتج إلى صلاحية ولا إلى إذن من أحد. معرفة السبب تحتاج إلى محادثات، والسبب هو الذي سيقرر ما يجب أن يبنيه أي شخص.

## أسئلة شائعة

### ما تحليل البيانات في تجربة المستخدم؟

قراءة ما هو موجود أصلا قبل أن تبحث أو تصمم أي شيء جديد: التحليلات، وأقماع التحويل، والمبيعات، وتذاكر الدعم، وسجلات البحث، ومراجعات التطبيقات، والبيانات العامة. يظهر أين يترك الناس الطريق وكم شخصا يتأثر. وهو أرخص طريقة بحث، لذلك يأتي أولا، وينتهي بأسئلة للمقابلات، لا بإصلاح.

### ما الفرق بين تحليل البيانات والبحث الثانوي؟

يتداخلان. البحث الثانوي، أو المكتبي، هو جمع ما وجده الآخرون: التقارير، والدراسات، والأبحاث القديمة. وتحليل البيانات هو قراءة السجلات الخام بنفسك، أرقام منتجك أو البيانات العامة، وعد شيء ما. «مفكك» كان تحليل بيانات على بيانات عامة: تسلسل تمويل واحد، قرأناه بالترتيب، وصفحات عربية لـ100 شركة فحصتها أداة.

### هل تستطيع البيانات أن تقول لماذا يترك المستخدمون الطريق؟

لا. البيانات تظهر أين يخرج الناس وكم عددهم. ولا تستطيع أن تظهر ماذا كانوا يحاولون أن يفعلوا، أو ما الذي أربكهم، أو ماذا توقعوا. وNN/g تقول الشيء نفسه: البيانات الكمية تستطيع أن تقول لك إن شيئا لا ينجح، لكنها لا تقول ما المشكلات التي واجهها المستخدمون ولا ماذا تغير. استخدم البيانات لتختار من تقابل وماذا تسأل.

### كيف تحلل آراء العملاء بالذكاء الاصطناعي؟

أعط النموذج الآراء الخام، واطلب محاور مع ربط كل عنصر بمصدره، واطلب الأعداد مع أساسها. ثم اقرأ بنفسك خمسة عناصر حقيقية في كل محور، واحذف أي نسبة بلا عدد وبلا ملف، وتعامل مع النتيجة كأسئلة للمقابلات. الذكاء الاصطناعي سريع في الفرز. لكنه ليس مصدرا للحقيقة.

### ما حجم العينة المناسب؟

كبيرة بما يكفي للسؤال، ومحددة قبل أن تنظر. «مفكك» حدد قاعدته مسبقا: افحص كل شركة مؤهلة بالترتيب حتى تصل إلى 100 شركة لها نسخة عربية، وهذا احتاج 184 شركة. والعينة الصغيرة جدا، مثل ست إجابات في استبيان، قد تفيد كسبب لتذهب وتكلم الناس، لا كنتيجة بحد ذاتها.

### لماذا تنشر أداة الفحص والعينة؟

لأن الرقم الذي لا يستطيع أحد التحقق منه ادعاء، وليس نتيجة. نشر [scan.mjs](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/scan.mjs) و[sample.csv](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/sample.csv) و[طريقة سحب العينة](https://laithjunaidy.com/writing/taken-apart-2/SAMPLE.md) يعني أن أي شخص يستطيع أن يعيد الدراسة، أو يجد خطأ، أو يوسعها. نتائج كل شركة بقيت خاصة. النمط هو المقصود، لا قائمة أسماء.