Customer Intelligence & Churn Prediction System

حوّل بيانات عملائك إلى قرارات ذكية تمنع خسارة عملائك!

هل تخسر شركتك عملاء دون معرفة الأسباب؟ هل تريد اكتشاف العملاء الأكثر عرضة لإلغاء اشتراكاتهم قبل فقدانهم؟

في هذا المشروع، قمت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ بفقدان العملاء (Customer Churn Prediction)، يساعد الشركات على تحليل سلوك عملائها، واكتشاف أنماط المغادرة، وتحديد العملاء الذين يحتاجون إلى اهتمام أكبر.

ماذا يقدم النظام؟

- **التنبؤ بمغادرة العملاء:** تحليل بيانات العملاء وتقدير احتمالية إلغاء اشتراكاتهم باستخدام نماذج Machine Learning.

- **اكتشاف أنماط سلوك العملاء:** تحليل بيانات الاشتراكات والمدفوعات ومدة التعامل مع الشركة لاكتشاف الأنماط المرتبطة بمغادرة العملاء.

- **مقارنة واختيار النماذج:** تجربة عدة خوارزميات للتعلم الآلي ومقارنة أدائها للوصول إلى نموذج مناسب للمشكلة.

- **تحليل أسباب المخاطر:** استخدام تقنيات SHAP لتوضيح أهم الخصائص المرتبطة بارتفاع مخاطر مغادرة العملاء.

- **تحسين قرارات الاحتفاظ بالعملاء:** ضبط عتبة التنبؤ لتحقيق توازن أفضل بين اكتشاف العملاء المعرضين للمغادرة وتقليل الإنذارات الخاطئة.

- **تحليل مجموعات كبيرة من العملاء:** إمكانية رفع ملف بيانات والعمل على توقع مخاطر المغادرة لعدة عملاء دفعة واحدة.

- **لوحة تحكم تفاعلية:** عرض التوقعات والمؤشرات والنتائج من خلال واجهة مبنية باستخدام Streamlit.

### التقنيات المستخدمة

Python | Machine Learning | Scikit-learn | XGBoost | Pandas | NumPy | SHAP | Streamlit | Data Visualization

### القيمة التي يقدمها المشروع

بدلاً من انتظار مغادرة العميل ثم محاولة استعادته، يمنح النظام الشركة رؤية استباقية تساعدها على تحديد أولويات التدخل، وتوجيه عروض الاحتفاظ إلى العملاء الأكثر احتياجًا للاهتمام، ودعم القرارات المبنية على البيانات.

**المشروع مبني باستخدام مجموعة بيانات IBM Telco Customer Churn، ويعرض تطبيقًا عمليًا لتوظيف الذكاء الاصطناعي في حل مشكلة تجارية حقيقية.**