Credit Card Customer Churn

يهدف هذا المشروع إلى تحليل وفهم أسباب تسرب العملاء (Churn) في شركات الاتصالات باستخدام تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة. يشمل المشروع استكشاف العوامل التي تؤثر على مغادرة العملاء، بناء نماذج تنبؤية لتحديد العملاء المعرضين للتسرب، وتقديم توصيات عملية لتحسين الاحتفاظ بالعملاء.

أهداف المشروع:

تحليل بيانات العملاء لاكتشاف الأنماط والعوامل المؤثرة في التسرب.

بناء نموذج تنبؤي باستخدام خوارزميات تعلم الآلة مثل Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, XGBoost وغيرها.

تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، معامل الارتباط (AUC-ROC)، وF1-Score.

تقديم توصيات عملية لشركات الاتصالات للحد من تسرب العملاء وتحسين تجربة المستخدم.

المنهجية:

استكشاف البيانات (EDA):

تحليل إحصائي لوصف البيانات وفهم توزيع المتغيرات.

إنشاء تصورات بيانية لاكتشاف الأنماط مثل التوزيعات، الارتباطات، والمقارنات بين العملاء المستمرين والمغادرين.

تنظيف البيانات ومعالجتها:

التعامل مع القيم المفقودة واستبدالها بطريقة مناسبة.

ترميز البيانات الفئوية وتحجيم الميزات الرقمية إذا لزم الأمر.

بناء النموذج التنبؤي:

اختيار النموذج المناسب بناءً على طبيعة البيانات.

تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار.

تدريب النموذج وضبط المعلمات للوصول إلى أفضل أداء.

تقييم النموذج:

استخدام مقاييس الأداء لمقارنة النماذج المختلفة واختيار الأفضل.

تفسير نتائج النموذج لفهم العوامل الأكثر تأثيرًا على تسرب العملاء.

التوصيات والاستنتاجات:

تقديم حلول لتحسين تجربة العملاء وتقليل معدلات التسرب.

اقتراح استراتيجيات تسويقية تعتمد على تحليل البيانات.

التطبيقات العملية:

تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء من خلال تقديم عروض مخصصة.

تطوير أنظمة تحذير مبكر لتنبيه فرق خدمة العملاء بشأن العملاء المعرضين للتسرب.

تحسين برامج الولاء والخدمات بناءً على احتياجات العملاء المستهدفين.

هذا المشروع سيوفر فهماً أعمق لسلوك العملاء وسيساعد شركات الاتصالات على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتعزيز تجربة المستخدم وتقليل معدلات التسرب.