التنبؤ بانقطاع العملاء والتحليل السلوكي (Customer Churn Prediction)

الدور الوظيفي: مطور تعلم آلي رئيسي (Lead Machine Learning Developer). مجالات التركيز: تنقيب البيانات (Data Mining)، هندسة الميزات (Feature Engineering)، وذكاء الأعمال (Business Intelligence). المشكلة: ارتفاع معدل دوران العملاء (Customer Turnover) في مجموعة بيانات قائمة على الخدمات، والتي تتضمن ميزات معقدة تشمل (البيانات الديموغرافية، أنماط الاستخدام، وسجلات مكالمات الخدمة). الحل: تطوير خط إنتاج (ML Pipeline) متكامل من البداية للنهاية لتحديد العملاء المعرضين لخطر المغادرة. تم تنفيذ تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لاكتشاف الارتباطات الخفية، واستخدام تقنيات معالجة مسبقة متقدمة للتعامل مع المتغيرات الفئوية (Categorical Variables). الأدوات المستخدمة: Python, Pandas, Seaborn, Scikit-learn. النتائج الرئيسية: تقديم نموذج تنبؤي بمعدل استدعاء (Recall) عالٍ، مما أتاح للشركة اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على العملاء.