Customer Churn Analysis

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات العملاء لتحديد الأسباب الرئيسية لترك الخدمة (Churn) وتقديم رؤى بيانية تساعد الشركات على تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء. أبرز المهام التي قمت بها: نمذجة البيانات (Data Modeling): استخدمت Power Pivot لربط جداول البيانات المختلفة وإنشاء علاقات فعالة، مما سمح بتحليل أعمق وأسرع. تحليل الأسباب (Root Cause Analysis): صممت رسومًا بيانية توضح أسباب الانسحاب، حيث تبين أن "عروض المنافسين الأفضل" كانت السبب الأبرز بنسبة تتجاوز 16%. التحليل الديموغرافي: ربطت بين معدلات الانسحاب والفئات العمرية، حيث أظهر التحليل أن فئة الكبار (Seniors) هم الأكثر عرضة لترك الخدمة بنسبة 38.22%. تحليل المنافسين: أضفت قسمًا خاصًا لمقارنة نقاط قوة المنافسين التي تجذب العملاء (مثل الأجهزة الأفضل أو سرعة التحميل). التفاعلية: اللوحة تدعم خاصية التصفية (Slicers) للسماح للمستخدم بالتنقل بين فئات العملاء والخطط البياناتية المختلفة بسهولة.