Customer Segmentation Using Clustering for Targeted Marketing

قمت بتطوير مشروع لتحليل وتقسيم العملاء باستخدام تقنيات التعلم غير الموجّه (Unsupervised Learning)، بهدف تجميع العملاء في مجموعات متشابهة بناءً على سلوكهم الشرائي وخصائصهم المختلفة.

تم إجراء مراحل معالجة البيانات بدءًا من تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة، ثم تطبيق خوارزمية K-Means Clustering لتحديد الشرائح المختلفة من العملاء وتحليل خصائص كل مجموعة.

ساعد المشروع في فهم أنماط العملاء وتحديد الفئات الأكثر قيمة، مما يساهم في تحسين استراتيجيات التسويق واتخاذ القرارات المبنية على البيانات.

المهام المنفذة:

Data Cleaning & Preprocessing

Feature Selection

Data Normalization

تطبيق K-Means Clustering

تحديد العدد الأمثل للمجموعات باستخدام Elbow Method

تحليل نتائج التجميع

إنشاء Visualizations لعرض الشرائح المختلفة

التقنيات المستخدمة:

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Matplotlib

Seaborn

Jupyter Notebook

النتيجة:

تم تقسيم العملاء إلى مجموعات واضحة ذات خصائص متشابهة، مما يساعد الشركات على استهداف العملاء بشكل أكثر فعالية وتحسين الحملات التسويقية.