LoyaltyLogic

LoyaltyLogic: نظام ذكاء اصطناعي مبتكر لتحليل سلوك العملاء والتنبؤ بخطر الإلغاء

LoyaltyLogic هو مشروع ذكي يهدف إلى دعم استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي. يعتمد النظام على نماذج تعلم الآلة المتقدمة مثل CatBoost لتحديد العملاء الأكثر عرضة لإلغاء اشتراكاتهم، مع تقديم رؤى دقيقة وقابلة للتفسير تعزز من ولاء العملاء وتحسن الأداء التجاري.

الإنجازات الرئيسية:

• مقارنة أداء النماذج: تم اختبار عدة نماذج تعلم آلي مثل Logistic Regression, XGBoost, LightGBM، وتم اختيار CatBoost كأفضل نموذج بناءً على الدقة وقابلية التفسير.

• Feature Engineering :

• معالجة البيانات الفئوية: باستخدام تقنيات مثل One-Hot Encoding و Label Encoding لتحويلها إلى بيانات رقمية.

• Scaling: تقييس البيانات العددية باستخدام Standard Scalar لتحسين أداء النماذج.

• معالجة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data): باستخدام تقنيات مثل Oversampling و SMOTE لضمان توزيع أفضل بين الفئات.

• إضافة ميزات جديدة: استخراج ميزات مشتقة من البيانات لتحسين التنبؤ.

• تحليل قابل للتفسير: يتيح النظام للمستخدمين فهم العوامل التي تؤثر على قرار العملاء، مما يساعد الشركات على تحسين خدماتها ومنتجاتها.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

• نماذج تعلم الآلة المتقدمة: CatBoost، Gradient Boosting، LightGBM وغيرها.

• معالجة البيانات.

• التقييم المتقدم: تحليل شامل باستخدام Metrics مثل F1 Score، ROC-AUC، ودقة التنبؤ لاختيار أفضل نموذج.

• التعامل مع البيانات غير المتوازنة: تحسين التوزيع بين الفئات باستخدام تقنيات إعادة التوزيع Resampling و SMOTE.

أثر المشروع:

LoyaltyLogic يمثل نقلة نوعية في استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم استراتيجيات الأعمال. يُسهم المشروع في تعزيز رضا العملاء وتقليل معدلات الإلغاء، مما يبرز إمكانيات الذكاء الاصطناعي في حل التحديات التجارية وتحقيق نمو مستدام.