تحليل بيانات عملاء شركة اتصالات (Databel) لخفض معدل الارتداد وتطوير استراتيجيات الاستبقاء

وصف العمل:

في هذا المشروع، قمت بإجراء تحليل شامل لبيانات شركة Databel للاتصالات، بهدف فهم الأسباب الحقيقية وراء رحيل العملاء (Churn) وتقديم حلول مبنية على البيانات لزيادة نسبة الولاء والاستمرارية.

أبرز المهام التي قمت بها:

تنظيف ومعالجة البيانات: التأكد من دقة البيانات والتعامل مع القيم المفقودة.

تحليل العوامل المؤثرة (Exploratory Data Analysis): اكتشاف العلاقة بين نوع العقد (Contract Type)، واستهلاك البيانات، والشكاوى الفنية وبين قرار العميل بترك الشركة.

تصميم لوحات البيانات (Dashboards): تحويل الأرقام المعقدة إلى رسوم بيانية تفاعلية تسهل على اتخاذ القرار.

النتائج والتوصيات: التوصل إلى أن العملاء ذوي العقود الشهرية هم الأكثر عرضة للارتداد، وتقديم توصيات لتحويلهم إلى عقود سنوية عبر عروض مخصصة.

الأدوات المستخدمة:

Power BI / Excel (حسب الأداة اللي استخدمتيها في المشروع).

Data Cleaning & Transformation.

GitHub لتوثيق الكود والخطوات.