نظام تجزئة العملاء الذكي (Data-Driven Customer Segmentation)

تم تحليل وتصنيف العملاء إلى 5 مجموعات استراتيجية بناءً على خوارزمية K-Means، وكانت النتائج كالتالي:

المجموعة الخضراء (أعلى - يسار): ذوو دخل منخفض ولكن إنفاقهم مرتفع. هؤلاء هم "الزبائن المخلصون" الذين يجب العناية بهم ببرامج مكافآت وتخفيضات مستمرة.

المجموعة السماوية/البنفسجية (أسفل - يمين): ذوو دخل مرتفع ولكن إنفاقهم منخفض. هؤلاء يمثلون "فرصة ضائعة"، يجب استهدافهم بحملات تسويقية جذابة لرفع معدل إنفاقهم.

المجموعة الأرجوانية (أسفل _ يسار): دخل منخفض وإنفاق منخفض. هؤلاء زبائن عابرون، لا يفضل تركيز الجهد التسويقي الأكبر عليهم.

المجموعة الحمراء (منتصف): دخل متوسط وإنفاق متوسط. يمثلون الشريحة الأكبر والقاعدة الأساسية للمتجر، الحفاظ عليهم يضمن استقرار المبيعات.

المجموعة الزرقاء (أعلى - يمين): دخل مرتفع وإنفاق مرتفع. هؤلاء هم الزبائن الـ VIP، يجب تقديم خدمات حصرية وتجربة تسوق مميزة لهم.

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي (Unsupervised Learning) يهدف إلى تحليل قواعد بيانات العملاء وتصنيفهم إلى مجموعات بناءً على سلوكهم الشرائي ودخلهم السنوي. يساعد هذا المشروع الشركات في تحديد الفئات المستهدفة بدقة وتخصيص الحملات التسويقية لزيادة العائد على الاستثمار (ROI).

ما الذي قدمته في هذا المشروع؟

1. معالجة البيانات الأولية (Cleaning & Processing).

2. استكشاف البيانات بصرياً لتحديد الأنماط.

3. استخدام "طريقة المرفق" والمخطط الشجري لتحديد عدد العناقيد المثالي.

4. استخراج النتائج النهائية في ملف CSV جاهز للاستخدام من قبل قسم التسويق.