Customer Churn Executive Dashboard

تصميم وتطوير لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Microsoft Power BI لتحليل سلوك العملاء ودراسة معدلات تسرّبهم من البنك، بهدف تحديد العوامل والخصائص المرتبطة بقرار مغادرة العملاء، والتعرف على الفئات الأكثر عرضة للتسرّب، بما يساعد الإدارة على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات وتحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

تتكون اللوحة من صفحتين بتصميم موحّد، مع فلاتر تفاعلية وأزرار للتنقل بين الصفحات.

الصفحات الرئيسية

1. تحليل الائتمان والمنتجات

تحليل العملاء وفقًا لفئات التصنيف الائتماني (Credit Score Tier).

عرض إجمالي العملاء (1,000) ومتوسط التصنيف الائتماني (766.24).

متابعة عدد العملاء المتسرّبين (252) وفقًا للفلاتر المحددة.

مقارنة إجمالي الأرصدة بين حاملي بطاقات الائتمان وغير الحاملين.

تحليل معدلات التسرّب حسب عدد المنتجات المصرفية.

مقارنة معدلات التسرّب بين فئات التصنيف الائتماني المختلفة.

2. التحليل الديموغرافي والمالي

تحليل العملاء حسب الدولة والنوع والفئة العمرية.

متابعة إجمالي أرصدة العملاء المتسرّبين (185.59M).

عرض إجمالي أرصدة العملاء (764.99M).

قياس نسبة الأرصدة المرتبطة بالعملاء المتسرّبين (24.26%).

مقارنة معدلات التسرّب بين الدول، مع تسجيل ألمانيا أعلى معدل بنسبة 32.44%.

تحليل التسرّب حسب النوع، حيث تمثل الإناث 60.37% من إجمالي العملاء المتسرّبين.

تحديد الفئات العمرية الأكثر عرضة للتسرّب، مع تسجيل الفئة من 51 إلى 60 عامًا أعلى معدل بنسبة 56.21%.

دراسة العلاقة بين مدة التعامل مع البنك ومعدلات التسرّب.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Microsoft Power BI

DAX Measures

Data Modeling

Data Analysis

Interactive Dashboards

Power BI Slicers & Navigation Buttons

Customer Analytics

Customer Churn Analysis

Data Visualization & Storytelling

النتائج والقيمة المضافة

ساهمت لوحة المعلومات في تقديم رؤية تحليلية واضحة حول أنماط تسرّب العملاء، وتحديد أبرز الشرائح التي تحتاج إلى اهتمام أكبر، ومن أهم النتائج:

ارتفاع معدل التسرّب في ألمانيا مقارنة بالدول الأخرى.

زيادة احتمالية التسرّب لدى الفئة العمرية من 51 إلى 60 عامًا.

ارتفاع معدلات التسرّب بين العملاء الذين يمتلكون 3 أو 4 منتجات.

تحديد الفئات الأكثر مساهمة في إجمالي العملاء المتسرّبين.

رصد أرصدة بقيمة 185.59 مليون مرتبطة بالعملاء المتسرّبين.

الهدف النهائي: تمكين الإدارة من فهم سلوك العملاء، وتحديد عوامل التسرّب، والاستفادة من المؤشرات التحليلية في تطوير استراتيجيات فعالة للاحتفاظ بالعملاء وتقليل الخسائر المالية.