عمل عروض تقديميه

فكرة المشروع

يهدف هذا المشروع إلى تحليل سلوك عملاء التجارة الإلكترونية وبناء Customer Personas (شخصيات العملاء) باستخدام تقنيات التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Machine Learning)، لمساعدة شركات التجزئة على فهم عملائها بشكل أعمق وتحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات.

? أهداف المشروع

تقسيم العملاء إلى مجموعات متشابهة بناءً على سلوكهم الشرائي

اكتشاف أنماط خفية في بيانات العملاء بدون استخدام تسميات مسبقة

إنشاء Customer Personas تساعد في:

الاستهداف التسويقي

تحسين تجربة العميل

زيادة المبيعات والاحتفاظ بالعملاء

? البيانات المستخدمة

تم الاعتماد على بيانات التجارة الإلكترونية، والتي تشمل:

عدد مرات الشراء

قيمة المشتريات

تكرار الشراء

أنواع المنتجات

سلوك العميل داخل المنصة

وتم تنفيذ:

تنظيف البيانات (Data Cleaning)

معالجة القيم الناقصة والشاذة

توحيد القيم (Normalization / Scaling)

? المنهجية التحليلية

تم استخدام Unsupervised Machine Learning نظرًا لعدم وجود تصنيفات جاهزة للعملاء، وتشمل الخطوات:

Exploratory Data Analysis (EDA)

لفهم طبيعة البيانات واكتشاف الأنماط الأولية

Feature Engineering

اختيار المتغيرات الأكثر تأثيرًا في سلوك العملاء

Clustering Techniques

K-Means Clustering

تحديد العدد الأمثل للمجموعات باستخدام Elbow Method / Silhouette Score

Customer Segmentation

تقسيم العملاء إلى شرائح متشابهة

Customer Persona Creation

توصيف كل مجموعة من حيث:

السلوك الشرائي

القيمة المالية

مستوى النشاط

?️ الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python

Pandas – NumPy

Scikit-learn

Matplotlib / Seaborn

Machine Learning

Unsupervised Learning

Clustering Algorithms

Data Visualization

عرض وتحليل نتائج التقسيم