تحليل متقدم لسلوك العملاء وتقسيمهم (Customer Segmentation) باستخدام خوارزمية K-Means Clustering في Python.
تفاصيل العمل
أقدم هذا المشروع المتكامل في علم البيانات (Data Science) الذي يهدف إلى تحويل البيانات السلوكية لعملاء مركز تجاري إلى رؤى أعمال استراتيجية قابلة للتنفيذ. استخدمت تقنيات التعلّم الآلي غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) لتطبيق خوارزمية K-Means Clustering، مما يمثل حلاً فعالاً لمشكلة التخصيص غير الكفء لميزانية التسويق. المنهجية الفنية والتحليل المقارن بدأ العمل بـ التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) لمجموعة بيانات العملاء (200 صف)، حيث تم التأكد من سلامة البيانات واختيار المتغيرات الرئيسية: 'Annual Income (k$)' و**'Spending Score (1-100)'**. ولضمان دقة النموذج، تم تطبيق StandardScaler من مكتبة Scikit-learn لتوحيد مقياس هذه الميزات قبل التجميع. تميز هذا المشروع بنهج تحليل النماذج المقارن، حيث تم اختبار نموذجين مختلفين لـ K-Means: K=10 و K=6. تم تقييم كلا النموذجين باستخدام طريقة الكوع (Elbow Method)، مع التركيز على القيمة التفسيرية (Interpretability) للشرائح. وقد أظهر نموذج K=6 أفضل توازن بين التماسك الداخلي للمجموعات ووضوح الخصائص التجارية، مما جعله الخيار الأنسب لتقديم استراتيجية تسويقية فعالة. النتائج والقيمة التجارية المستخلصة باستخدام نموذج K=6، نجحت في تحديد ست شرائح عملاء (6 Distinct Segments)، لكل منها نمط إنفاق ودخل فريد. هذه الشرائح ليست مجرد أرقام، بل هي مجموعات ذات خصائص محددة يمكن استهدافها بشكل استراتيجي. على سبيل المثال، تم تحديد شرائح ذات قيمة عالية (High-Value) تحتاج إلى برامج ولاء خاصة، وشرائح ذات إنفاق حذر تحتاج إلى محفزات قوية. هذه النتائج تمكن المركز التجاري من: تخصيص الميزانيات التسويقية بكفاءة أعلى. تطوير حملات تسويق شخصية (Personalized Marketing Campaigns) لتعزيز قيمة عمر العميل (CLV). اتخاذ قرارات إدارة علاقات العملاء (CRM) بناءً على دليل بياناتي قوي. الأدوات والمهارات هذا المشروع يبرز كفاءتي في لغة Python واستخدام المكتبات الأساسية في المجال: Pandas و NumPy لمعالجة البيانات، وScikit-learn لتطبيق الخوارزميات (K-Means, StandardScaler)، بالإضافة إلى Matplotlib و Seaborn لـ التصور البياني المتقدم لنتائج التجميع. خبرتي في النمذجة المتقدمة والمقارنة بين النماذج هي ضمان لتقديم حلول بيانات موثوقة وموجهة نحو تحقيق الأهداف التجارية.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل