تحليل سلوك العملاء لتحسين استراتيجيات التسويق باستخدام بايثون (Customer Behavior Analysis with Python)

هذا المشروع يهدف إلى استخدام تقنيات التحليل البياني المتقدم لاستخلاص رؤى معمقة حول سلوك العملاء وتوجهاتهم، مما يساعد الشركات والمؤسسات في تحسين استراتيجيات التسويق وزيادة فعالية الحملات. تم تحليل مجموعة من البيانات التي تشمل الدخل، الحالة الاجتماعية، المستوى التعليمي، استجابة العملاء للحملات التسويقية، بالإضافة إلى أنماط الإنفاق عبر قنوات البيع المختلفة.

الأهداف:

• تحليل التوزيع العمري: تم دراسة توزيع الأعمار بين العملاء لتحديد الفئات العمرية الأكثر تأثيرًا في معدلات الإنفاق، مما يساهم في تحديد الفئات المستهدفة بدقة.

• دراسة العلاقة بين الحالة الاجتماعية والدخل: باستخدام رسومات بيانية مثل "boxplots"، تم تحليل كيفية تأثير الدخل والحالة الاجتماعية على سلوك الإنفاق، لتوفير رؤى هامة حول الفئات ذات القوة الشرائية الأعلى.

• تحليل استجابة الحملات التسويقية: تم تتبع استجابة العملاء لحملات تسويقية متعددة لتحديد الحملات الأكثر تأثيرًا وفاعلية في جذب العملاء.

• تحليل الإنفاق عبر القنوات المختلفة: تم قياس وتقييم إجمالي المشتريات عبر قنوات متعددة مثل الإنترنت، الكتالوج، والمتاجر لتحديد القناة الأكثر استخدامًا والأكثر ربحية.

النتائج:

• تحسين الفهم حول العلاقة بين الدخل، التعليم، والحالة الاجتماعية وتأثيرها على سلوك الإنفاق لدى العملاء.

• تحديد الحملات التسويقية الأكثر نجاحًا، مما يساعد الشركات على تحسين استراتيجياتها وزيادة عوائد الاستثمار.

• تحليل سلوك الإنفاق عبر القنوات المختلفة، مما يعزز اتخاذ قرارات استراتيجية حول استراتيجيات التوزيع.

التقنيات المستخدمة:

• Python باستخدام مكتبات pandas وseaborn وMatplotlib لتحليل البيانات وتصوير النتائج.

• تطبيق التحليلات الإحصائية مثل التوزيع البياني وتحليل الارتباطات لفهم العلاقات بين المتغيرات.

• استخدام أنواع مختلفة من الرسوم البيانية مثل المخططات الصندوقية، الرسوم البيانية للتوزيع، والمخططات التفاعلية لعرض النتائج بشكل مرئي ومبسط.

تواصل معي الآن لنبدأ تحليل بياناتك واكتشاف رؤى جديدة تدعم قراراتك الاستراتيجية!