Churn Dashboard

قمت بتصميم Dashboard متكاملة باستخدام Tableau لتحليل Customer Churn ودراسة العوامل المؤثرة على فقدان العملاء من خلال 3 صفحات تحليلية تشمل نظرة عامة على العملاء، سلوك العملاء، والتحليل المالي.

شملت البيانات 440,832 عميلًا، منهم 249,999 عميلًا متسربًا، بنسبة Churn بلغت حوالي 56.7% مقابل 43.3% Retention، مع متوسط عمر للعملاء المتسربين بلغ 42 عامًا.

أظهر تحليل سلوك العملاء أن ارتفاع عدد مكالمات الدعم يرتبط بقوة بالتسرب؛ حيث ارتفعت النسبة من حوالي 30% للعملاء أصحاب 0–1 مكالمة إلى 95% عند 5 مكالمات، ووصلت إلى 100% عند 6 مكالمات فأكثر.

كما أظهر تحليل آخر تفاعل أن نسبة Churn ارتفعت إلى 67% لدى العملاء الذين مر وقت أطول منذ آخر تفاعل، مقارنة بحوالي 49% للفترات الأقصر.

وعلى مستوى العقود، أظهر التحليل أن فئة Monthly Contracts سجلت نسبة Churn مرتفعة وصلت إلى 100% في البيانات المعروضة، مقارنة بالعقود السنوية والربع سنوية.

وفي الجانب المالي، بلغ Revenue Churn Rate نحو 48.6%، بينما بلغ متوسط إنفاق العميل المتسرب حوالي $541.3، ومتوسط تأخر الدفع 15 يومًا.

كما أظهر تحليل تأخير الدفع أن نسبة Churn وصلت إلى 100% لدى العملاء ذوي فترات التأخير الأعلى، مقارنة بحوالي 47% عند التأخير 10–20 يومًا.

شملت لوحة المعلومات أيضًا تحليل Churn حسب العمر، الجنس، مدة الاشتراك، نوع الاشتراك، استخدام الخدمة، إجمالي الإنفاق، مكالمات الدعم وآخر تفاعل مع العميل.

الأدوات والمهارات: Tableau، Data Analysis، Data Visualization، Customer Churn Analysis، Business Intelligence، Dashboard Design، KPI Analysis.