Customer Segmentation Analysis – MySQL & Power BI

? هدف المشروع:

تحليل سلوك العملاء خلال الفترة (2018–2020) لدعم استراتيجيات التسويق وتحسين التفاعل مع العملاء.

? الأدوات المستخدمة:

MySQL، Power BI

? تجهيز وتنظيف البيانات:

MySQL:

- فحص القيم المفقودة والتأكد من جودة البيانات.

- مراجعة وتصحيح أنواع البيانات.

- إنشاء أعمدة جديدة مثل: الحالة التعليمية، الحالة الاجتماعية، وتاريخ الانضمام.

Power BI:

- استيراد البيانات وتنظيفها بإزالة الأعمدة غير الضرورية.

- إنشاء أعمدة محسوبة مثل: الفئة العمرية، فئة الشراء، وفئة الإنفاق.

- استخدام Measures سريعة لاستخراج مؤشرات قابلة للتحليل.

? أهم النتائج:

- أغلب العملاء ضمن فئة الدخل المتوسط مع إنفاق منخفض.

- العديد من الحملات التسويقية لم تحقق استجابة عالية، مما يبرز فرصة لتحسين الاستهداف.

- الفئة العمرية من 41 إلى 60 سنة تساهم بأكبر نسبة في إجمالي الإنفاق.

- نسبة كبيرة من العملاء ضمن الفئات المعرضة لفقدانهم أو العملاء العاديين، مما يشير إلى أهمية استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

? قبل وبعد التحليل:

قبل: لم تكن تقسيمات العملاء أو أولويات الاستهداف واضحة، وكانت الحملات التسويقية غير موجهة بشكل فعال.

بعد: تم تقسيم العملاء بناءً على الدخل والإنفاق ومستوى التفاعل، مع تحديد العملاء ذوي القيمة العالية والعملاء المعرضين للفقد، مما ساعد في تحسين استراتيجيات التسويق، وزيادة التفاعل، وتعزيز الاحتفاظ بالعملاء.