Customer Churn Analysis using Power BI

مشروع تحليل بيانات عملاء لشركة اتصالات (Customer Churn Analysis)، وكان الهدف الرئيسي هو فهم أسباب انسحاب العملاء وتقليل معدل الـ Churn باستخدام Power BI

- بدل ما أركز بس على الأرقام الظاهرية، تعمقت في سلوكيات العملاء (User Behavior)، وخرجت بـ 3 اكتشافات غير متوقعة غيرت شكل الحلول المقترحة:

1- فخ الـ "Unlimited Plan": اكتشفت إن العملاء المشتركين في باقات غير محدودة واستهلاكهم الفعلي أقل من 10GB هما الأكثر عرضة للانسحاب! السبب؟ بيحسوا إنهم بيدفعوا مقابل خدمة مش بيستفيدوا منها.

الحل المقترح: استباق العميل بـ "Down-selling" ذكي. نعرض عليهم باقات أنسب لاستخدامهم. خسارة جزء بسيط من الربح أفضل من خسارة العميل بالكامل (Customer Retention over Short-term Revenue).

2- الفجوة في المكالمات الدولية: لقيت شريحتين بيضيعوا مننا: عميل مشترك في باقة دولية ومبيستخدمهاش (فبيمشي عشان التكلفة)، وعميل بيعمل مكالمات دولية من غير باقة (فبيمشي عشان الفاتورة العالية).

الحل المقترح: Real-time Marketing. رسالة SMS فورية للعميل اللي بيجري مكالمة دولية تعرض عليه باقة توفيرية في لحظة الاحتياج (Contextual Offer).

3- نوع العقد وطريقة الدفع: البيانات أثبتت إن العملاء اللي بيستخدموا الشيكات الورقية (Paper Checks) والعقود الشهرية هما الأعلى في معدلات الهروب، بينما مستخدمي الـ Credit Card والعقود السنوية استقرارهم أعلى بكتير (6% فقط churn). الحل المقترح: تحفيز التحول الرقمي. تقديم عروض حصرية (زي شهر مجاني أو اشتراك Netflix) مقابل تفعيل الدفع التلقائي والالتزام بعقود سنوية.