Customer Intelligence System

طورت نظام Machine Learning متكامل لمساعدة الشركات على فهم العملاء واتخاذ قرارات أفضل بالاعتماد على البيانات.

يتضمن المشروع:

* تقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوكهم الشرائي باستخدام K-Means Clustering.

* التنبؤ باحتمالية مغادرة العميل (Churn Prediction) ومقارنة عدة نماذج للتصنيف.

* بناء نظام لتقديم توصيات بالمنتجات المناسبة للعملاء.

* تحليل النتائج وتحويل مخرجات النماذج إلى مؤشرات يمكن استخدامها في قرارات الاحتفاظ بالعملاء والاستهداف.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python وPandas وScikit-learn، مع التركيز على تنظيف البيانات، تجهيزها، بناء النماذج، تقييم الأداء، وتحليل النتائج.

حقق أفضل نموذج للتنبؤ بالـChurn وهو XGBoost قيمة F1-score بلغت 0.711، كما تم تقسيم العملاء إلى ثلاث مجموعات رئيسية: Champions وNormal Customers وLost Customers.