نظام ذكي للتنبؤ بسلوك مغادرة العملاء (Customer Churn)

مشروع تحليل وتنبؤ بسلوك مغادرة العملاء (Customer Churn) في القطاع البنكي باستخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning). يهدف المشروع إلى مساعدة البنوك على التنبؤ بالعملاء المعرضين لترك الخدمة، مما يساهم في تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء وتقليل الخسائر.

يتضمن المشروع تحليلًا استكشافيًا للبيانات (EDA) لفهم الأنماط والعوامل المؤثرة في مغادرة العملاء، مثل العمر، الرصيد، عدد المنتجات البنكية، ومستوى النشاط. بعد ذلك تم تنفيذ مراحل تنظيف البيانات ومعالجتها، بالإضافة إلى بناء نماذج تصنيف مختلفة للتنبؤ بحالة العميل (مستمر أو مغادر).

تم استخدام عدة خوارزميات تعلم آلة ومقارنة أدائها للوصول إلى أفضل نموذج من حيث الدقة والكفاءة، حيث تُعد مشكلة الـ Churn من أهم تطبيقات الـ Machine Learning في المجال التجاري لما لها من تأثير مباشر على الأرباح واستمرارية العملاء .

كما يوفر المشروع رؤى تحليلية تساعد في فهم سلوك العملاء واتخاذ قرارات مبنية على البيانات (Data-Driven Decisions)، مثل تحديد العملاء الأكثر عرضة للمغادرة واتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ عليهم.