تحليل وتجزئة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجيات التسويق

تحليل سلوك العملاء وتجزئتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات العملاء وتجزئتهم إلى مجموعات ذكية بناءً على أنماط الشراء، بهدف مساعدة الشركات على تحسين استراتيجياتها التسويقية واستهداف الفئات الأنسب بدقة أكبر. المهام الأساسية: تنظيف ومعالجة البيانات: التعامل مع القيم المفقودة واكتشاف وتصحيح القيم الشاذة لضمان جودة التحليل. تحليل استكشافي للبيانات (EDA): استخدام الإحصاءات والتصورات البيانية لفهم سلوك العملاء وتوزيعهم. تطبيق خوارزميات التجميع (Clustering): بناء نماذج باستخدام K-Means، Hierarchical Clustering، وDBSCAN لتحديد مجموعات العملاء. تصور النتائج: عرض التجزئة بوضوح باستخدام Scatter Plots وDendrograms لتسهيل تقييم التصنيفات. تحليل الأداء: قياس جودة التجزئة باستخدام Silhouette Score وElbow Method لاختيار أفضل عدد من المجموعات. التقنيات والأدوات المستخدمة: Python | Pandas | NumPy | Matplotlib | Seaborn | Scikit-learn مشروع عملي مثالي للشركات الراغبة في تعزيز استراتيجياتها التسويقية باستخدام حلول ذكية مبنية على الذكاء الاصطناعي.