تحليل تسرب العملاء من البنك بإستخدام الإكسل
تفاصيل العمل
? تحليل تسرب العملاء (Bank Churn Analysis باستخدام Excel)
? نظرة عامة على المشروع
يقوم هذا المشروع بتحليل تسرب العملاء (Customer Churn) لبنك أوروبي باستخدام Microsoft Excel.
يهدف التحليل إلى فهم سلوك العملاء، واكتشاف أنماط التسرب، وتحديد العوامل الرئيسية التي تؤدي إلى مغادرة العملاء للبنك.
تحتوي البيانات على 9,978 عميل، وتشمل الخصائص التالية:
• التقييم الائتماني (Credit Score)
• الدولة (Geography)
• الجنس (Gender)
• العمر (Age)
• الرصيد (Balance)
• عدد المنتجات (Number of Products)
• حالة النشاط (IsActiveMember)
• حالة التسرب (Exited)
________________________________________
?️ الأدوات المستخدمة
• Microsoft Excel
• Power Query
• Pivot Tables
• Pivot Charts
• تنظيف وتحويل البيانات (Data Cleaning & Transformation)
________________________________________
? نظرة على لوحة المعلومات (Dashboard)
تعرض لوحة المعلومات نظرة شاملة وسريعة عن حالة العملاء، مع التركيز على تحليل التسرب.
? المؤشرات الرئيسية (KPIs)
• إجمالي عدد العملاء
• معدل التسرب (Churn Rate)
• عدد العملاء المغادرين
• متوسط الرصيد
? تساعد هذه المؤشرات في إعطاء صورة سريعة عن حجم المشكلة وتأثيرها.
________________________________________
? الرسوم البيانية
• ? توزيع العملاء حسب الدولة
يوضح توزيع العملاء بين الدول ويساعد في تحديد المناطق ذات معدل التسرب الأعلى.
• ? توزيع العملاء حسب الجنس
يعرض نسبة الذكور والإناث لفهم الفروقات في السلوك.
• ? متوسط الرصيد حسب الدولة
يساعد في تحليل السلوك المالي للعملاء في كل منطقة.
________________________________________
? أهم النتائج (Insights)
• ألمانيا لديها أعلى معدل تسرب بين جميع الدول
• العملاء الذين يمتلكون رصيد بين (100,000 – 150,000) أكثر عرضة للتسرب
• العملاء غير النشطين يغادرون بنسبة أعلى بكثير
• العملاء الذين لديهم منتج واحد فقط أكثر عرضة للتسرب
• التسرب أكثر شيوعاً بين الفئة العمرية (28 – 47)
________________________________________
? القيمة العملية للمشروع
يساعد هذا التحليل البنك على:
• تحديد العملاء المعرضين للتسرب
• فهم الأسباب الرئيسية لمغادرة العملاء
• تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء
________________________________________
? الخلاصة
توفر هذه اللوحة معلومات واضحة تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات وتقليل معدل تسرب العملاء.