نظام ذكاء اصطناعي لتقسيم العملاء واستهدافهم (Customer Segmentation)

قمت في هذا المشروع بتطوير نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) لمساعدة الشركات والمتاجر الإلكترونية في فهم عملائها وتصنيفهم إلى شرائح تسويقية بدقة.

خطوات التنفيذ:

معالجة وتوحيد مقاييس البيانات (Standardization) للعملاء بناءً على العمر، الدخل السنوي، ومعدل الإنفاق.

استخدام خوارزمية (Elbow Method) رياضياً لتحديد العدد الأمثل لشرائح العملاء.

بناء وتدريب نموذج K-Means Clustering لتقسيم العملاء إلى فئات واضحة (مثل: عملاء ذوي دخل مرتفع وإنفاق عالي "VIP"، عملاء شباب، إلخ).

بناء لوحة بيانات مرئية (Dashboard) تتضمن رسوم بيانية ثلاثية الأبعاد (3D Scatter Plots) لتوضيح توزيع العملاء بشكل احترافي يسهل على متخذي القرار توجيه الحملات الإعلانية.

هذا المشروع يبرز القدرة على استخراج رؤى تجارية قيمة (Business Insights) من البيانات الخام باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.