تحليل حملات التسويق البنكي باستخدام Tableau

ظرة عامة على الحملة (Overview)

تتضمن:

عدد العملاء.

عدد المكالمات.

متوسط المكالمات لكل عميل.

معدل الاشتراك (Subscription Rate).

مقارنة المشتركين وغير المشتركين

تحليل الخصائص الديموغرافية للعملاء (Customer Demographics)

تحليل العلاقة بين الاشتراك وكل من:

الفئة العمرية.

الحالة الاجتماعية.

مستوى التعليم.

نوع الوظيفة.

يساعد هذا القسم في:

تحديد الفئات الأكثر قابلية للاشتراك.

توجيه الحملات المستقبلية بدقة أعلى.

السلوك المالي للعملاء (Financial Behavior)

تحليل تأثير:

القروض.

قروض الإسكان.

امتلاك بطاقة ائتمان.

امتلاك منزل.

لمعرفة:

أي نوع من العملاء أكثر قابلية للاشتراك في المنتجات البنكية.

أداء الحملة التسويقية (Campaign Performance)

يشمل:

كفاءة طرق التواصل (هاتف، جوال، غير معروف).

مدة المكالمة (قصيرة – متوسطة – طويلة).

تأثير الحملات السابقة (نجاح – فشل – أخرى).

يساعد في:

معرفة أفضل أسلوب تواصل.

تحديد الوقت الأمثل للمكالمات.

تحسين استراتيجية الحملات القادمة.

Data Preparation & Data Modeling

قبل بناء أي داشبورد أو تحليل، تم تنفيذ مرحلة إعداد البيانات بشكل احترافي لضمان دقة النتائج وقوة النموذج التحليلي.

1. تنظيف البيانات (Data Cleaning)

تم العمل على:

إزالة القيم الفارغة أو غير المنطقية في الأعمدة الأساسية.

توحيد القيم النصية (مثل job, marital, education, contact).

التأكد من صحة أنواع البيانات (أعمار، مدد المكالمات، عدد المحاولات، إلخ).

معالجة القيم غير المعروفة (unknown) بطريقة لا تؤثر على التحليل.

2. تحويل البيانات (Data Transformation)

تم إنشاء أعمدة مشتقة لتحسين التحليل، مثل:

Subscription Flag لتحويل y/n إلى قيم تحليلية.

تصنيف الأعمار إلى فئات (Age Groups).

تصنيف مدة المكالمات (Short – Medium – Long).

تصنيف العملاء حسب وجود قروض أو قروض إسكان.

3. Data Modeling

تم بناء نموذج بيانات قوي داخل Tableau يشمل:

جداول أبعاد (Dimensions) مثل:

العملاء

الوظائف

الحالة الاجتماعية

التعليم

جدول وقائع (Fact Table) يحتوي على:

المكالمات

نتائج الحملة

مدد الاتصال

الاشتراكات

العلاقات بين الجداول تم تصميمها بطريقة Star Schema لتحسين الأداء ودقة الحسابات.