تقسيم العملاء باستخدام RFM Analysis | فهم سلوك العملاء وزيادة المبيعات

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات العملاء باستخدام نموذج RFM (Recency, Frequency, Monetary) بهدف تقسيم العملاء إلى فئات مختلفة بناءً على سلوكهم الشرائي، مما يساعد في تحسين استراتيجيات التسويق وزيادة العائد. ما الذي تم تنفيذه: تم تنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل، ثم إنشاء متغيرات RFM والتي تشمل Recency (آخر عملية شراء)، وFrequency (عدد مرات الشراء)، وMonetary (قيمة المشتريات)، وبعد ذلك تم حساب RFM Scores لكل عميل، ثم تطبيق Rule-Based Segmentation لتقسيم العملاء إلى فئات مثل High-Value Customers وLoyal Customers وAt Risk وLost Customers، بالإضافة إلى إنشاء Visualizations لعرض النتائج مثل Bar Charts وHeatmaps. النتائج: تم تحديد الفئات الأكثر قيمة، واكتشاف العملاء المعرضين للفقد، وفهم سلوك العملاء داخل كل Segment بشكل واضح. القيمة العملية: يساعد هذا التحليل في تحسين الحملات التسويقية، واستهداف العملاء بشكل أدق، وزيادة معدل الاحتفاظ بالعملاء، وتعظيم الأرباح من العملاء الحاليين. الأدوات المستخدمة: Python وPandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn.