نظام التنبؤ بتوقف العملاء باستخدام التعلم الآلي (Churn Prediction)

نظام ذكاء اصطناعي متكامل للتنبؤ بالعملاء المحتمل توقفهم عن استخدام خدمات البنك، مما يمكّن الشركات من اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على العملاء.

البيانات والنطاق:

• تحليل 10,000 عميل بنكي

• 18 خاصية (demographics, account info, behavioral data)

• معدل توقف 20.4%

المميزات التقنية:

Feature engineering متقدم (Box-Cox transformation, outlier detection)

مقارنة 3 خوارزميات (Random Forest, SVM, XGBoost)

Hyperparameter optimization باستخدام GridSearchCV

معالجة البيانات غير المتوازنة (class balancing)

Pipeline production-ready كامل

النتائج:

• دقة XGBoost: 84.6%

• Average Precision: 72.1%

• ROC AUC: 87.2%

• يتنبأ بـ 60.8% من العملاء الذين سيتوقفون فعلاً

التطبيقات العملية:

البنوك والمؤسسات المالية

شركات الاتصالات

خدمات الاشتراكات (SaaS, streaming)

التجارة الإلكترونية

المشروع يتضمن:

• Pipeline modular كامل

• Data validation شامل

• Model comparison

• Comprehensive evaluation metrics

• Ready للاستخدام في الإنتاج