تحليل سلوك العملاء للتنبؤ بتسرب العملاء في قطاع الاتصالات باستخدام التعلم الآلي

يركز هذا المشروع على استخدام تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) لتحليل بيانات العملاء في قطاع الاتصالات بهدف التنبؤ بمن هم أكثر عرضة للتسرب وتقليل هذه الظاهرة. يمثل تسرب العملاء تحديًا رئيسيًا لشركات الاتصالات، حيث يؤدي إلى خسائر في الإيرادات وزيادة تكاليف اكتساب عملاء جدد.

تم تحليل بيانات تاريخية historical data تشمل مدة الاشتراك، نوع العقود، استخدام الخدمات مثل الإنترنت والمكالمات، بالإضافة إلى الشكاوى ومشاكل الفواتير. بناءً على هذه البيانات، تم بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات مثل:

الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)

الغابات العشوائية (Random Forest)

الشبكات العصبية (Neural Networks)

تساعد هذه النماذج في تحديد العملاء الأكثر عرضة للتسرب. بناءً على نتائج التحليل، يتم اقتراح استراتيجيات للتفاعل مع هؤلاء العملاء، مثل تقديم عروض مخصصة أو تحسين جودة الخدمة لتعزيز ولائهم.

الأدوات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

المكتبات: Scikit-learn وTensorFlow

البيانات: بيانات العملاء التاريخية