تحليل قيمة العملاء باستخدام نموذج RFM لتطوير استراتيجيات التسويق وزيادة الأرباح

نظرة عامة على المشروع يركّز المشروع على تطبيق تحليل RFM (الحداثة، التكرار، والقيمة المالية) لتقسيم عملاء متجر إلكتروني وفقًا لأنماط الشراء والتفاعل، بهدف تحديد العملاء ذوي القيمة العالية وقياس ولائهم ودعم القرارات التسويقية المبنية على البيانات. منهجية التنفيذ: جمع البيانات ومعالجتها: تم استيراد بيانات المبيعات من Excel باستخدام Pandas وNumPy، وتنظيفها بإزالة السجلات دون رقم عميل وتحويل التواريخ لصيغة زمنية صحيحة، مع إنشاء متغير TotalPrice لحساب إجمالي الإنفاق لكل عملية شراء. هندسة الخصائص (RFM): تم حساب مؤشرات الحداثة (Recency) بعدد الأيام منذ آخر شراء، التكرار (Frequency) بعدد المشتريات، والقيمة المالية (Monetary) بإجمالي الإنفاق، باستخدام groupby وعمليات التجميع. تقييم وتقسيم العملاء: استُخدم qcut لتصنيف العملاء من 1 إلى 4 في كل بعد وإنشاء رموز RFM_Segment وقيمة كلية RFM_Score، مع تقسيمهم إلى: العملاء المخلصون، المحتملون، المحتاجون للاهتمام، والمعرضون للخطر. التحليل البصري والرؤى: تم استخدام Matplotlib وSeaborn لعرض توزيع الشرائح ومستويات الإنفاق واستخلاص رؤى عملية لتحسين التسويق وزيادة الولاء. الأدوات: Python • Pandas • NumPy • Matplotlib • Seaborn • Excel النتائج: تحديد العملاء الأعلى قيمة، كشف غير النشطين لإعادة تنشيطهم، وبناء إطار تحليلي لتوجيه الجهود التسويقية بفعالية. أثبت تحليل RFM قدرته على تحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية تدعم قرارات تسويقية دقيقة وتعزز قيمة العميل طويلة المدى. :Project Overview This project applies RFM Analysis (Recency, Frequency, Monetary value) to segment e-commerce customers based on purchasing and engagement patterns. The goal is to identify high-value and loyal customers and support data-driven marketing decisions. :Methodology Data Preparation: Imported sales data from Excel using Pandas and NumPy; cleaned by removing missing customer IDs, converting dates, and creating TotalPrice to calculate total spending per transaction. Feature Engineering: Calculated Recency (days since last purchase), Frequency (number of purchases), and Monetary (total spend) using grouping and aggregation functions. Customer Segmentation: Applied qcut to assign scores (1–4) for each metric, combining them into RFM_Score and RFM_Segment. Customers were classified into: Loyal, Potential, Needs Attention, and At-Risk groups. Visualization & Insights: Used Matplotlib and Seaborn to visualize segment distributions and spending trends, generating actionable insights to refine marketing strategies and improve loyalty. :Tools & Technologies Python · Pandas · NumPy · Matplotlib · Seaborn · Excel Dataset :Key Findings Identified high-value customers driving most revenue. Detected inactive customers for reactivation campaigns. Built a data-driven framework to optimize marketing priorities and spending. :Conclusion RFM analysis effectively transformed raw data into strategic customer insights, enabling evidence-based marketing decisions that boost loyalty and long-term value.