تقسيم العملاء وتحليل سلوكهم الشرائي باستخدام الذكاء الاصطناعي (Customer Segmentation using Machine Learning)
تفاصيل العمل
قاعدة التسويق الذهبية تقول: "إذا حاولت بيع كل شيء للجميع، فلن تبيع شيئاً لأحد". المشكلة التي تواجه معظم الشركات هي التعامل مع جميع العملاء بنفس الطريقة، مما يؤدي لإهدار ميزانية التسويق وخسارة العملاء المهمين.
في هذا المشروع، لم أعتمد على التحليل التقليدي، بل استخدمت خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) لفهم السيكولوجية الشرائية للعملاء، وتحديد من هو "العميل الوفي" ومن هو "العميل المعرض للمغادرة".
>التحدي (The Challenge): العميل كان يمتلك بيانات آلاف المعاملات، لكنه يفتقد للرؤية:
- من هم العملاء الذين يشترون بكثرة لكنهم يكثرون من إلغاء الطلبات (Costly Customers)؟
- كيف نميز بين العميل "الخامل" والعميل "الغاضب"؟
- التحليل التقليدي (RFM) لم يكن كافياً لكشف هذه الأنماط الدقيقة.
>الحل التقني المتقدم (What I Did): قمت بدمج قوة Python مع روعة Power BI لبناء نموذج تقسيم متطور:
- هندسة الخصائص (Advanced Feature Engineering): لم أكتفِ بـ RFM المعتاد، بل طورت نموذجاً جديداً يشمل (CFMT) لتحليل سلوك الإلغاء (Cancellation Behavior) وحساب "متوسط الوقت بين الشراء" (Interpurchase Time).
- التعلم الآلي (K-Means Clustering): استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقسيم العملاء إلى 3 مجموعات دقيقة بناءً على سلوكهم الفعلي وليس الافتراضي.
- لوحة تحكم تفاعلية: عرض النتائج على Power BI لتمكين فريق التسويق من استخراج قائمة إيميلات كل شريحة بضغطة زر.
>القيمة المضافة (Business Impact) - النتائج: النموذج نجح في تحديد 3 شرائح حاسمة لتوجيه الاستراتيجية:
- المجموعة الذهبية ولكن الخطرة (High-Value but Risk-Prone): عملاء يشترون بمبالغ ضخمة لكن معدل إلغائهم للطلبات مرتفع. (التوصية: تحسين خدمة ما بعد البيع لهم).
- العملاء المتوازنون (Balanced & Satisfied): عملاء أوفياء بمعدل إلغاء منخفض جداً. (التوصية: برامج ولاء للحفاظ عليهم).
- منخفضو التفاعل (Low Engagement): عملاء نشاطهم نادر. (التوصية: حملات إعادة استهداف Reactivation Campaigns).
>الأدوات والتقنيات:
- Python (Machine Learning): Scikit-Learn (K-Means), Pandas for Data Manipulation.
- Power BI: لتحويل مخرجات الـ AI إلى تقارير تفاعلية.
- Statistical Analysis: RFMT & CFMT Modeling.