Machine Learning Model Training - تدريب نموذج ذكاءاصطناعي لفهم العملاء بعمق

Customer Segmentation – مشروع تقسيم العملاء باستخدام التعلم الآلي

تم تنفيذ هذا المشروع لبناء نموذج ذكي قادر على تحليل سلوك العملاء وتقسيمهم إلى مجموعات مميزة، اعتمادًا على تقنيات متقدمة في التعلم الآلي وهندسة الميزات (Feature Engineering). يهدف هذا النموذج إلى تمكين الشركات من فهم شرائح عملائها بدقة واتخاذ قرارات تسويقية ذكية مخصصة لكل فئة.

مميزات المشروع:

تحليل شامل للبيانات لاستخراج الأنماط السلوكية والشرائية للعملاء.

? هندسة ميزات احترافية تم فيها إنشاء خصائص مشتقة جديدة تعزز من جودة النموذج ودقته، مثل متوسط الإنفاق، وتكرار الشراء، ومؤشرات القيمة طويلة المدى.

? تدريب نموذج تعلم غير مراقب (Unsupervised Learning) باستخدام خوارزمية K-Means لتجميع العملاء حسب تشابه سلوكهم.

تقييم أداء النموذج باستخدام تقنيات مثل Elbow Method وSilhouette Score لضمان أفضل عدد مجموعات (Clusters).

استخدام مخططات بيانية تفاعلية لتفسير النتائج وتوضيح خصائص كل شريحة من شرائح العملاء.

قابلية التوسع لاستخدام النموذج في حملات التسويق المستهدفة وتحليل الولاء وتحسين تجربة العملاء.

هذا المشروع يُعد خطوة عملية مهمة نحو استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم العملاء بشكل أعمق، ويساعد الشركات على تخصيص العروض وتحسين الأداء التسويقي بشكل ملموس.