Customer Segmentation

يهدف هذا العمل إلى تحليل البيانات السلوكية والديموغرافية والمعاملاتية للعملاء لتحديد مجموعات (شرائح) مميزة من العملاء. يتم بناء هذه الشرائح بطريقة تسمح بفهم احتياجات وتفضيلات كل مجموعة، وبالتالي تطوير استراتيجيات تسويق موجهة (Targeted Marketing) أكثر فعالية وربحية.

المواصفات الرئيسية للعمل:

الهدف: تقسيم قاعدة العملاء إلى شرائح ذات معنى لتحسين دقة التسويق، وتخصيص العروض، وتعظيم القيمة الدائمة للعميل (CLV).

نوع البيانات المستخدمة:

بيانات ديموغرافية: العمر، الجنس، الموقع، الدخل.

بيانات سلوكية: سلوك التصفح على الموقع، التفاعل مع الحملات التسويقية، استخدام المنتج.

بيانات معاملاتية (RFM): حداثة الشراء (Recency)، تكرار الشراء (Frequency)، والقيمة النقدية (Monetary) للمعاملات.

مخرجات العمل:

نماذج الشرائح: تحديد وتسمية ووصف دقيق لكل شريحة عميل (مثل: "العملاء ذوي القيمة العالية المتكررون"، "العملاء الجدد المحتملون"، "العملاء المعرضون للخطر").

ملخصات الخصائص: تحليل الخصائص المميزة لكل شريحة (ماذا يشترون؟ متى؟ كم ينفقون؟).

توصيات الاستراتيجية: اقتراحات محددة لكيفية استهداف كل شريحة (رسائل تسويقية مخصصة، عروض منتجات، قنوات اتصال مفضلة).

طريقة التنفيذ والأدوات المستخدمة

1. الأدوات والبرامج المستخدمة:

الفئةالأداة/البرنامجالوصف والاستخدام

لغة البرمجةPython (بايثون) أو Rتستخدم في تنظيف البيانات، تحويل الميزات (Feature Engineering)، وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي.

المكتبات الإحصائية/التعلم الآليScikit-learn (في بايثون)لتطبيق خوارزميات التجزئة مثل تجميع كيه-متوسط (K-Means Clustering)، أو التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering)، أو DBSCAN.

تحليل البيانات والمعالجةPandas و NumPy (في بايثون)لمعالجة البيانات وتشكيلها وإجراء العمليات الحسابية اللازمة (مثل حساب درجات RFM).

التصور والتقاريرMatplotlib، Seaborn (في بايثون)، أو Tableau / Power BIلإنشاء رسوم بيانية توضيحية لخصائص الشرائح ونتائج التجميع، وإنشاء لوحات معلومات تفاعلية.

قواعد البياناتSQL (Structured Query Language)لسحب وتجميع البيانات الأولية من أنظمة إدارة قواعد البيانات (مثل MySQL، PostgreSQL).

Export to Sheets

2. خطوات التنفيذ التفصيلية:

أ. جمع البيانات ومعالجتها (Data Collection & Preprocessing)

سحب البيانات: استخراج البيانات المطلوبة (بيانات المعاملات، بيانات العميل، سجلات التفاعل) باستخدام استعلامات SQL.

تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة (Imputation)، إزالة السجلات المكررة، وتوحيد تنسيق البيانات.

هندسة الميزات (Feature Engineering): إنشاء متغيرات جديدة ذات دلالة تسويقية. المثال الأبرز هو حساب متغيرات RFM (الحداثة، التكرار، القيمة النقدية) لكل عميل.

ب. تطبيق نموذج التجزئة (Segmentation Model Application)

تحليل استكشافي للبيانات (EDA): إجراء تحليل إحصائي للبيانات لفهم توزيع الخصائص والعلاقات بينها.

اختيار الخوارزمية: في الغالب، يتم البدء بـ تجميع كيه-متوسط (K-Means) لأنه فعال وسهل التفسير، خصوصاً بعد تحديد عدد الشرائح الأمثل باستخدام طريقة المرفق (Elbow Method) أو معامل الصورة الظلية (Silhouette Score).

التدريب والتجميع: تطبيق الخوارزمية على البيانات لتجميع العملاء في مجموعات.

ج. تحليل وتفسير الشرائح (Cluster Analysis & Interpretation)

توصيف الشرائح: فحص الخصائص المتوسطة لكل شريحة (متوسط قيمة R، F، M، متوسط العمر، إلخ).

تسمية الشرائح: إطلاق أسماء وصفية وواضحة على كل شريحة تعكس سلوكها أو قيمتها للشركة (مثال: "المخلصون"، "المترددون"، "المتحولون الجدد").

التحقق من الصحة: التأكد من أن الشرائح الناتجة متجانسة داخلياً ومتباينة خارجياً.

د. التوصيات والتصور (Recommendations & Visualization)

تطوير الاستراتيجيات: صياغة توصيات تسويقية محددة لكل شريحة. على سبيل المثال:

لشريحة "العملاء المعرضون للخطر": حملات إعادة استهداف تركز على الخصومات المغرية.

لشريحة "المخلصون ذوو القيمة العالية": برنامج ولاء خاص، وعروض حصرية على المنتجات الجديدة.

تصور النتائج: إنشاء لوحات معلومات ورسوم بيانية (مثل الرسوم البيانية الدائرية والمبعثرة) لتوضيح حجم كل شريحة وخصائصها الرئيسية بطريقة سهلة الفهم للإدارات غير التقنية.

المهارات والقيمة المضافة

يبرز هذا العمل مهاراتي في النقاط التالية:

الكفاءة التحليلية والإحصائية: القدرة على اختيار وتطبيق الأساليب الإحصائية (مثل RFM) وخوارزميات التعلم الآلي (K-Means) بشكل صحيح.

مهارات البرمجة المتقدمة (Python): استخدام مكتبات متخصصة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة.

الرؤية التجارية: عدم الاقتصار على التحليل التقني، بل تحويل نتائج التجزئة إلى رؤى قابلة للتنفيذ ذات تأثير مباشر على أهداف العمل (مثل زيادة معدلات التحويل أو تقليل تسرب العملاء).

سرد البيانات (Data Storytelling): القدرة على تقديم النتائج المعقدة في شكل قصص وتوصيات واضحة ومقنعة للإدارة.