نظام ذكي لتحليل سلوك المستهلك وتوقع نجاح الحملات التسويقية

يهدف هذا المشروع إلى استخدام تعلم الآلة (Machine Learning) وتحليل البيانات (Data Analysis) لفهم سلوك العملاء الشرائي ورفع كفاءة القرارات التسويقية عبر تحليل بيانات الحملات السابقة وتوقع استجابة العملاء المستقبليين. أبرز المهام التقنية المنفذة: تحليل واستكشاف البيانات (EDA): تنظيف ومعالجة بيانات العملاء والمشتريات لاستخراج أنماط سلوكية واضحة. التنبؤ باستجابة العملاء: بناء نماذج تصنيف (Classification Models) لتوقع العملاء الأكثر احتمالية للشراء أو التفاعل مع الحملات الجديدة. تقسيم العملاء (Customer Segmentation): استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف العملاء إلى مجموعات بناءً على القوة الشرائية والاهتمامات. تحسين الأداء (Model Optimization): ضبط وتطوير النماذج للوصول إلى أعلى دقة ممكنة في التوقعات لتقليل التكاليف التسويقية المهدرة. الأدوات المستخدمة: تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python مع الاعتماد على مكتبات Pandas للبيانات، و Scikit-learn للتعلم الآلي، و Matplotlib/Seaborn لتمثيل النتائج بيانياً.