RFM-Segmentation using Pandas

يقوم هذا المشروع بتنفيذ كود برمتجي بلغة بايثون لبناء نموذج تحليل وتقسيم العملاء المتقدم (RFM: Recency, Frequency, Monetary): مميزات وطريقة التنفيذ:الحداثة (Recency): تقسيم العملاء إلى 5 شرائح بناءً على تاريخ آخر عملية شراء، حيث تحظى المشتريات الأحدث بالدرجات الأعلى. التكرار (Frequency): حساب معدل تكرار الشراء وتقسيمه لـ 5 شرائح لمعرفة العملاء الأكثر ولاءً واستخدام طريقة method='first' لضمان معالجة دقيقة للقيم المكررة. القيمة المالية (Monetary): تصنيف إنفاق العملاء إلى 5 شرائح لتحديد العملاء الأكثر ربحية. الدمج والنتيجة: تجميع الدرجات الفردية لكل عميل لإنشاء مؤشر شامل (RFM_Score و RFM_Total) يُسهّل على فرق التسويق والمبيعات استهداف كل شريحة باستراتيجيات مخصصة.