Customer Churn Analysis

في هذا المشروع أقوم بتحليل بيانات Customer Churn KPI Dashboard بهدف فهم الأسباب الحقيقية وراء فقدان العملاء وتحويل البيانات إلى رؤى واضحة تساعد على اتخاذ قرارات أفضل.

أعتمد على تحليل مجموعة من العوامل المهمة مثل عمر العميل، الجنس، الولاية، نوع العقد، طريقة الدفع، عدد مكالمات خدمة العملاء، الرسوم الإضافية، واستهلاك البيانات. من خلال ربط هذه المتغيرات معًا يمكن فهم الصورة الكاملة لسلوك العملاء وتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا في قرار إلغاء الخدمة.

تعتمد عملية التحليل على البيانات الموجودة في ورقة Databel – Aggregate والتي تتضمن أهم الحقول المطلوبة لاستخراج المؤشرات الأساسية.

ما الذي يقدمه هذا التحليل؟

تنظيم البيانات وتحويلها إلى قصة واضحة توضح: من هم العملاء الأكثر عرضة للإلغاء، وما الأسباب المحتملة لذلك، ومتى يحدث هذا السلوك.

استخراج أهم مؤشرات الأداء مثل:

معدل إلغاء الاشتراك

متوسط الرسوم الشهرية

مدة اشتراك العميل

عدد مكالمات خدمة العملاء

الرسوم الإضافية

أنماط استهلاك البيانات (أقل من 5GB – من 5 إلى 10GB – أكثر من 10GB)

كما يتضمن المشروع لوحات معلومات تفاعلية تساعد على:

تحديد شرائح العملاء الأكثر عرضة للإلغاء

فهم الأسباب الرئيسية لفقدان العملاء

تحليل تأثير نوع العقد وطريقة الدفع

دراسة العلاقة بين مشكلات خدمة العملاء والإلغاء

تحليل سلوك العملاء أصحاب الاستهلاك العالي والمنخفض للبيانات

وفي النهاية يتم تقديم مجموعة من التوصيات العملية التي يمكن تطبيقها لتحسين معدل الاحتفاظ بالعملاء وتقليل الخسائر.

الهدف من هذا المشروع هو تحويل البيانات من مجرد أرقام إلى معلومات واضحة تدعم اتخاذ القرار وتساعد الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل.