نموذج التنبؤ بمعدل التسرب و مغادرة العملاء (Churn Prediction Model)

لهدف من المشروع:

تطوير نموذج تنبؤ يستخدم البيانات التاريخية للعملاء للتنبؤ بمدى احتمالية مغادرة العملاء (Churn) لشركة أو خدمة معينة. يساعد هذا النموذج الشركات على تحديد العملاء الأكثر عرضة للتسرب واتخاذ الإجراءات المناسبة للاحتفاظ بهم، مما يعزز الإيرادات ويحسن رضا العملاء.

المراحل الأساسية للمشروع:

جمع البيانات:

جمع بيانات العملاء من مصادر مختلفة (مثل قواعد البيانات، الأنظمة الإدارية، أو أدوات تحليل العملاء).

بيانات يمكن أن تشمل:

العمر، الجنس، الموقع.

بيانات المعاملات (الشراء، الاشتراكات).

تاريخ الانضمام وفترة التفاعل مع الشركة.

الشكاوى أو التقييمات.

بيانات استخدام الخدمة (مثل الوقت المستغرق، عدد العمليات).

تنظيف البيانات:

إزالة القيم المفقودة أو المتكررة.

توحيد الأنماط والتأكد من سلامة البيانات.

معالجة البيانات غير المتوازنة (إذا كانت نسبة العملاء الذين تسربوا منخفضة جدًا).

اختيار الميزات (Feature Selection):

تحديد المتغيرات الأكثر أهمية للتنبؤ بالتسرب (مثل انخفاض الاستخدام، تغيير عادات العملاء).

استخدام أدوات مثل التحليل الإحصائي أو تقنيات التعلم الآلي لتقليص الميزات.

بناء النموذج:

اختيار خوارزمية التعلم الآلي المناسبة (مثل Decision Trees، Random Forest، أو Neural Networks).

تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار (Train/Test Split).

تدريب النموذج على بيانات التدريب وضبطه لتحسين الأداء.

تقييم النموذج:

استخدام معايير مثل دقة التنبؤ (Accuracy)، الدقة (Precision)، الاسترجاع (Recall)، ومقياس F1.

تحليل مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) لفهم الأداء بشكل أعمق.

نشر النموذج:

إنشاء واجهة برمجية (API) لتمكين الإدارات من استخدام النموذج في التنبؤ بمعدل التسرب.

دمج النموذج مع لوحة تحكم توفر تقارير دورية عن العملاء المعرضين لخطر التسرب.

التطبيق العملي:

تخصيص استراتيجيات تسويق للعملاء المعرضين للتسرب (خصومات، عروض حصرية).

إرسال إشعارات أو رسائل ترويجية للحفاظ على العملاء.