تحليل مغادرة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي

هل تواجه شركتك مشكلة في فقدان العملاء ولا تعرف السبب؟ في هذا المشروع قمت ببناء نظام ذكي يعتمد على تحليل البيانات والتعلم الآلي للتنبؤ بالعملاء الذين من المحتمل أن يغادروا الشركة قبل حدوث ذلك فعليًا — مما يساعد على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة للحفاظ على العملاء وزيادة الأرباح. ما الذي قمت به: تحليل شامل لبيانات العملاء لاكتشاف الأنماط والعوامل المؤثرة في قرار المغادرة. تنظيف ومعالجة البيانات واكتشاف القيم الشاذة لضمان جودة التحليل. استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل: الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) الغابة العشوائية (Random Forest) تقييم النموذج باستخدام مقاييس احترافية مثل مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) ومنحنى ROC-AUC لقياس الأداء بدقة. تحسين عتبة التنبؤ للوصول إلى أفضل توازن بين الدقة والحساسية. النتائج: الوصول إلى نموذج تنبؤي قادر على تحديد العملاء المعرّضين للمغادرة بدقة عالية. اكتشاف أن وجود خطة دولية وعدد مكالمات خدمة العملاء هما من أهم المؤشرات على احتمالية مغادرة العميل. تقديم رؤية عملية يمكن لأي إدارة تسويق أو خدمة عملاء الاعتماد عليها لتقليل معدل فقد العملاء وتحسين رضاهم. الأدوات والتقنيات: Python | Pandas | NumPy | Matplotlib | Seaborn | Scikit-learn يمكنني تنفيذ تحليل مشابه مخصص لبيانات شركتك لمساعدتك في توقّع سلوك العملاء وتحسين قراراتك التسويقية بالاعتماد على البيانات والذكاء الاصطناعي.