Customer Churn Analysis & Retention Strategy | تحليل تسرب العملاء باستخدام Python

دراسة وتحليل شامل لبيانات العملاء (أكثر من 5,000 سجل) لتحديد الأسباب الرئيسية التي تؤدي إلى تسرب العملاء (Churn) وتراجع نسبة الاحتفاظ بهم، مع تقديم حلول واستراتيجيات عملية مبنية على البيانات.

🎯 الأهداف والنتائج الرئيسية:

تحليل أكثر من 5,000 سجل عميل: معالجة البيانات واستكشاف العوامل المؤثرة على قرار العميل بالمغادرة.

اكتشاف شرائح الخطر (High-risk Segments): تحديد الشريحة التي تعاني من معدل تسرب يصل إلى 25% وتحليل الخصائص المشتركة بين أفرادها.

التحليل التنبؤي والتصنيف (Segmentation & Predictive Insights): تقسيم العملاء بناءً على سلوكهم الشرائي ومدى تفاعلهم للتنبؤ بالعملاء المعرضين للمغادرة مستقبلاً.

بناء استراتيجيات الاحتفاظ (Retention Strategies): تقديم توصيات توجيهية لإدارة التسويق لزيادة ولاء العملاء وتقليل معدل التسرب.

🛠️ الأدوات والمهارات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy): لتنظيف البيانات وهيكلتها واحتساب المؤشرات.

Data Visualization (Matplotlib, Seaborn): لبناء المخططات البيانية وتسهيل قراءة سلوك الشرائح.

Exploratory Data Analysis (EDA): لاستخراج الأنماط غير الظاهرة داخل البيانات.