تحليل سلوك العملاء وتقسيمهم (RFM Analysis) لمتجر تجزئة إلكتروني ضخم

في هذا المشروع، قمت بإجراء تحليل شامل وشديد الدقة لبيانات متجر تجزئة بريطاني شهير هادفاً إلى فهم سلوك العملاء وتحويل البيانات الصماء إلى استراتيجيات تسويقية ملموسة تزيد من المبيعات والولاء. الخطوات والمنهجية التي قمت بها: تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing): التعامل مع القيم المفقودة (Nulls)، إزالة السجلات المكررة، ضبط أنواع البيانات (داتا التواريخ)، واكتشاف وعزل القيم المتطرفة (Outliers) في كميات الطلبات لضمان دقة النتائج. بناء نموذج الـ RFM: تصنيف المستهلكين بناءً على 3 معايير رئيسية: Recency: حداثة تاريخ آخر عملية شراء. Frequency: معدل تكرار الشراء. Monetary: إجمالي حجم الإنفاق. تقسيم العملاء (Customer Segmentation): فرز وتوزيع العملاء إلى فئات واضحة بناءً على سلوكهم الشرائي. تحليل النزعات والاتجاهات (Trend Analysis): دراسة فترات الذروة وأكثر المنتجات طلباً. التحليل الإحصائي وبناء النماذج التنبؤية: اختبار نموذج الانحدار الخطي (Linear Regression) للتنبؤ بحجم إنفاق العملاء وتقييم كفاءته بدقة. 3. النتائج والمخرجات المحققة (Key Results & Insights) تقسيم العملاء: تبين أن 60% من قاعدة العملاء تقع في فئة "القمة والولاء الكامل" (Champions)، وهو مؤشر ممتاز، مع تحديد "فئات الخطر" (Risk) التي تحتاج إلى استهداف سريع لإعادتها. تحليل المواسم والدخل: اكتشاف أن شهر نوفمبر هو ذروة النشاط السنوي بأكثر من 5,500 فاتورة مبيعات تخطت قيمتها 1.5 مليون جنيه إسترليني. المنتجات الأكثر مبيعاً: تحديد المنتجات الأعلى طلباً بدقة مثل (WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER) بـ 4,036 طلبية. إحصائيات شاملة: تم تحليل ومعالجة بيانات تزيد عن 5,800 عميل من 41 دولة مختلفة بإجمالي مبيعات تجاوزت 11.2 مليون جنيه إسترليني. 4. المهارات والأدوات المستخدمة (Skills & Tags) تحليل البيانات (Data Analysis) تنظيف البيانات (Data Cleaning) نمذجة البيانات (RFM Modeling) تقسيم العملاء (Customer Segmentation) لغة بايثون (Python) بايب درايف / الباندا (Pandas) هندسة البيانات والتنبؤ (Linear Regression)