E-commerce customer behavior analysis

نظرة عامة على المشروع: يعد الحفاظ على العملاء الحاليين أقل تكلفة بكثير من اكتساب عملاء جدد. يهدف هذا المشروع إلى تطوير حل تقني متكامل يعتمد على ذكاء البيانات والتعلم الآلي (Machine Learning) لتحليل سلوك المتسوقين عبر الإنترنت والتنبؤ بالعملاء المحتمل مغادرتهم للمنصة قبل حدوث ذلك، مما يتيح للشركات اتخاذ إجراءات وقائية فورية. الأهداف الاستراتيجية: التحول الاستباقي: الانتقال من مرحلة رد الفعل بعد مغادرة العميل إلى مرحلة التنبؤ المبكر لمنع خسارته. تحسين العائد على الاستثمار (ROI): توجيه ميزانيات التسويق والعروض الترويجية بشكل أدق للعملاء "الأكثر عرضة للمغادرة". فهم تجربة المستخدم: تحديد النقاط والأسباب التي تؤدي إلى عدم رضا العملاء (مثل مشاكل الشحن، أو نقص العروض). المراحل الفنية للتنفيذ: معالجة البيانات الضخمة (Data Preprocessing): تنظيف البيانات وتوحيدها والتعامل مع القيم المفقودة لضمان دقة النتائج. التحليل الاستكشافي (EDA): استخراج أنماط الشراء وتحديد الروابط بين الخصائص الديموغرافية وسلوك العميل. بناء النماذج التنبؤية: تطوير واختبار عدة خوارزميات ذكاء اصطناعي (مثل Random Forest وGradient Boosting) للوصول إلى أعلى دقة ممكنة في التنبؤ. تقييم الأداء: قياس نجاح النموذج باستخدام معايير الدقة (Accuracy) والحساسية (Recall) لضمان موثوقية التنبؤات. القيمة التجارية المحققة: توفير خريطة طريق واضحة لصناع القرار حول كيفية تعزيز ولاء العملاء. تحديد العوامل الرئيسية المؤثرة على قرار العميل بالبقاء أو المغادرة. تقديم رؤى بيانات (Insights) تساعد في تحسين العمليات التشغيلية مثل الشحن، التغليف، وخدمة العملاء. التقنيات المستخدمة: لغة البرمجة: Python. المكتبات التقنية: Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn. المنهجية: تحليل البيانات المتقدم (Advanced Data Analytics) وتعلم الآلة.