تحليل بيانات ترجيح مغادرة العملاء (Churn Analysis) لشركة اتصالات - لوحة تحكم تفاعلية Power BI

في هذا المشروع، قمت بمعالجة تحدي حقيقي يواجه شركات الاتصالات وهو "معدل فقدان العملاء" (Churn Rate). قمت بتحليل بيانات شركة اتصالات في الولايات المتحدة لتحديد الأسباب الجوهرية التي تدفع العملاء لترك الخدمة، وتقديم حلول استراتيجية مبنية على البيانات لتقليل هذا المعدل وزيادة ولاء العملاء.

الأدوات المستخدمة (Tech Stack):

Power BI: لبناء لوحات تحكم تفاعلية وربط البيانات.

DAX & Power Query: لتنظيف البيانات وإنشاء مؤشرات أداء (KPIs) متقدمة.

Data Analysis: استخدام أساليب التحليل الاستكشافي (EDA) لتحديد الأنماط السلوكية.

أهم الإنجازات والنتائج (Key Deliverables):

تشخيص المشكلة: تحديد وصول معدل الـ Churn إلى 26%، وهو ما يتجاوز المعدل الطبيعي للصناعة (15-20%)، مما استدعى تدخلًا تحليليًا فوريًا.

تحديد المحركات الرئيسية (Churn Drivers): اكتشاف أن العروض المنافسة (Competitor Offers) وجودة الأجهزة هي السبب الأول لمغادرة العملاء.

تحليل العقود: وجدت أن العملاء ذوي العقود الشهرية (Monthly Contracts) هم الأكثر عرضة للمغادرة بنسبة كبيرة مقارنة بالعقود السنوية.

الارتباط العمري: رصد علاقة طردية بين تقدم العمر وزيادة احتمالية ترك الخدمة، مما ساعد في تخصيص استراتيجيات الاحتفاظ.

التوصيات الاستراتيجية المقدمة (Actionable Insights):

تحويل العقود: صياغة مقترح لتحويل عملاء العقود الشهرية إلى سنوية عبر حوافز وعروض مخصصة لتقليل التذبذب.

تحليل المنافسين: التوصية بتحسين عروض الأجهزة والباقات لمواجهة إغراءات الشركات المنافسة التي كانت السبب الرئيسي في فقدان العملاء.

تحسين استهداف المجموعات: اكتشاف أن العملاء المنفردين (Single users) لديهم معدل مغادرة أعلى من المجموعات، مما يفتح فرصاً لعروض الـ "Family Plans".