customer segmentation
تفاصيل العمل
? تحليل سلوك العملاء: كيف نكتشف "العملاء الذهبيين" (VIPs) باستخدام البيانات؟
في مشاريع التجارة الإلكترونية (E-commerce)، قاعدة البيانات ليست مجرد أرقام، بل هي "سلوك بشري". التحدي الأكبر للشركات ليس "كم بعنا؟"، بل "من الذي يشتري؟ ولماذا توقف البعض؟".
يسعدني مشاركة مشروعي الرابع والأخير في سلسلة تحليل البيانات، وهو مشروع تطبيقي كامل (End-to-End) لتقسيم العملاء باستخدام منهجية RFM Analysis.
?️ الرحلة التقنية (Technical Workflow):
1️⃣ تنظيف البيانات (Python & Pandas):
التعامل مع ملف بيانات ضخم (400,000+ سجل) لمتجر تجزئة بريطاني. قمت بكتابة سكربت Python لمعالجة القيم المفقودة، واستبعاد الطلبات المرتجعة (Negative Quantities) لضمان دقة التحليل.
2️⃣ مخزن البيانات (Data Warehousing - MySQL):
بدلاً من التحليل المباشر، قمت ببناء قاعدة بيانات SQL وتخزين البيانات النظيفة، ثم إنشاء SQL Views معقدة لحساب مؤشرات RFM لكل عميل:
Recency: منذ متى كان آخر شراء؟
Frequency: كم مرة اشترى العميل؟
Monetary: كم أنفق إجمالاً؟
3️⃣ التحليل البصري (Power BI & DAX):
استخدام معادلات DAX لتقسيم العملاء ديناميكياً إلى شرائح (Segments):
? VIP: عملاء ذوو إنفاق عالٍ وشراء حديث.
⚠️ Lost: عملاء لم يشتروا منذ فترة طويلة (يحتاجون لحملات استعادة).
✅ Active: عملاء نشطون حالياً.
? النتيجة:
لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard) تمكن فريق التسويق من تحديد الفئة المستهدفة بضقة، وفهم التوزيع الجغرافي للمبيعات.
? رابط المشروع والكود (Python + SQL) على GitHub:
? لمشاهدة معرض أعمالي الكامل (Portfolio):
#DataAnalytics #CustomerSegmentation #RFM #Python #SQL #PowerBI #Ecommerce #DataEngineering #WaelAnalytics