Churn Prediction Model

قمت بتطوير مشروع Churn Prediction Model بهدف التنبؤ بالعملاء المتوقع توقفهم عن استخدام الخدمة قبل حدوث ذلك، مما يساعد الشركات على تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء وتقليل الخسائر.

اعتمدت في المشروع على لغة Python لتحليل البيانات وبناء نموذج Machine Learning. بدأت بمرحلة تنظيف البيانات ومعالجتها، والتعامل مع القيم المفقودة وتحويل المتغيرات النصية إلى بيانات قابلة للتحليل، ثم قمت بعمل Exploratory Data Analysis لفهم سلوك العملاء والعوامل المؤثرة على الـ Churn.

استخدمت مكتبات مثل Pandas وNumPy لتحليل البيانات، وScikit-learn لبناء وتدريب النموذج، مع تجربة أكثر من Algorithm مثل Logistic Regression وRandom Forest لاختيار أفضل أداء. كما قمت بتقييم النموذج باستخدام Metrics مثل Accuracy وPrecision وRecall وConfusion Matrix للتأكد من كفاءته في التنبؤ.

وفي النهاية، تم استخدام النتائج لتحديد العملاء الأكثر عرضة للانسحاب، مع تقديم Insights تساعد فرق الـ Business وCustomer Success في اتخاذ إجراءات استباقية لتحسين رضا العملاء وزيادة معدل الاحتفاظ بهم.