Customer Churn Predictor

هذا المشروع عبارة عن نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يهدف إلى تحديد العملاء المحتمل توقفهم عن استخدام خدمات الشركة قبل حدوث ذلك. يعتمد النظام على تحليل سلوكيات العملاء، أنماط الشراء، والتفاعل مع الدعم الفني لتحويل البيانات الصماء إلى "إنذار مبكر" يساعد الإدارة على اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على عملائها.

المميزات التقنية للمشروع:

هندسة الميزات (Feature Engineering): استخلاص مؤشرات قوية مثل (معدل تكرار الشراء، مدة البقاء، الشكاوى، وطريقة الدفع).

التعامل مع البيانات غير المتوازنة (Imbalanced Data): استخدام تقنيات مثل SMOTE لضمان دقة التنبؤ بالفئة الأقل (العملاء الذين غادروا فعلاً).

النمذجة التنبؤية: مقارنة واختبار عدة خوارزميات مثل Logistic Regression و Random Forest للوصول لأعلى دقة (Accuracy) وأفضل معدل استدعاء (Recall).

تحليل الأسباب (Churn Drivers): تحديد أهم العوامل التي تؤدي لرحيل العملاء (مثل: ارتفاع السعر، أو ضعف جودة الخدمة في منطقة معينة).

القيمة المضافة لصاحب العمل (Business Value)

زيادة الأرباح: من خلال تقليل نسبة الـ Churn Rate، مما ينعكس مباشرة على استقرار الدخل.

توجيه العروض التسويقية: بدلاً من إرسال خصومات للجميع، يمكن استهداف العملاء "المعرضين للخطر" فقط، مما يوفر ميزانية التسويق.

تحسين تجربة العميل: فهم نقاط الألم (Pain Points) التي تجعل العملاء يغادرون والعمل على حلها.