تقسيم العملاء (Customer Segmentation) باستخدام Machine Learning

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات عمليات الشراء وتقسيم العملاء إلى مجموعات متشابهة باستخدام خوارزمية K-Means Clustering، بهدف فهم سلوك العملاء ومساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تسويقية أكثر دقة.

اعتمد المشروع على تحليل بيانات العملاء، واختيار السمات المناسبة، ثم تطبيق خوارزمية التجميع لاكتشاف الشرائح المختلفة بناءً على أنماط الشراء.

أبرز ما تم تنفيذه:

- تنظيف البيانات ومعالجتها قبل التحليل.

- إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA).

- اختيار السمات المناسبة لعملية التقسيم.

- تحديد العدد الأمثل للمجموعات باستخدام أساليب مثل Elbow Method.

- تطبيق خوارزمية K-Means لتقسيم العملاء.

- تحليل خصائص كل شريحة واستخلاص رؤى تساعد في تحسين الاستراتيجيات التسويقية.

التقنيات المستخدمة:

- Python

- Pandas

- NumPy

- Scikit-learn

- Matplotlib

- Jupyter Notebook

يساعد هذا النوع من التحليلات الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل، وتخصيص الحملات التسويقية، وتحسين تجربة العملاء وزيادة معدلات الاحتفاظ بهم.