توقع خسارة العملاء (Customer Churn Prediction) هو عملية تحليل بيانات العملاء للتنبؤ بمن قد يغادر الخدمة أو يتوقف عن التعامل مع الشركة. يساعد هذا التنبؤ الشركات في اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على العملاء وتحسين استراتيجيات التسويق والاحتفاظ.
المهام الرئيسية:
️ جمع وتنظيف وتحليل بيانات العملاء من مصادر مختلفة
️ تطبيق تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) لبناء نماذج توقع مغادرة العملاء
️ استخدام تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لاكتشاف الأنماط والعوامل المؤثرة في خسارة العملاء
️ تنفيذ نماذج مثل Logistic Regression، Random Forest، XGBoost، Neural Networks
️ تحسين دقة النماذج باستخدام تحليل الميزات (Feature Engineering) وتقنيات تحسين النموذج (Hyperparameter Tuning)
️ إنشاء لوحات تحكم تفاعلية لتوضيح نتائج التنبؤات والتوصيات باستخدام Power BI أو Tableau
التقنيات والأدوات المستخدمة:
Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost)
SQL لاستخراج البيانات وتحليلها
Power BI أو Tableau لإنشاء تقارير ولوحات تفاعلية
EDA، Feature Engineering، Model Evaluation
الفائدة من المشروع:
تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء
تقليل خسارة الإيرادات بسبب مغادرة العملاء
تحسين الحملات التسويقية واستهداف العملاء المعرضين للمغادرة
جاهز للعمل على مشروعك وتحليل بيانات العملاء لتقديم أفضل الحلول الاستباقية!
هل ترغب في تخصيص الوصف أكثر وفقًا لاحتياجاتك أو إضافة تفاصيل إضافية؟
| اسم المستقل | Salah M. |
| عدد الإعجابات | 0 |
| عدد المشاهدات | 4 |
| تاريخ الإضافة |
