تصنيف العملاء (Customer Segmentation)
تجميع العملاء إلى فئات متشابهة لاستهداف تسويقي أفضل
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية تجميع العملاء إلى فئات متشابهة لاستهداف تسويقي أفضل. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متوسطويستغرق تقريباً 2-3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحديد أهداف تجزئة العملاء - زيادة ROI للحملات التسويقية بنسبة 30%. فهم القطاعات المتوقعة: VIP Customers, Frequent Buyers, Occasional Shoppers, At-Risk Customers. تحديد استراتيجية مختلفة لكل segment. دراسة حالات ناجحة من شركات التجزئة الكبرى.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
تحميل Online Retail/Mall Customers Dataset. استكشاف المتغيرات: Customer ID, Purchase History, Spending Amount, Frequency, Recency, Demographics. تحليل RFM (Recency-Frequency-Monetary). رسم Distribution plots للإنفاق والتردد. تحديد الأنماط الشرائية الموسمية.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
حساب متغيرات RFM لكل عميل. معالجة القيم المفقودة والشاذة. Feature Engineering: Average Order Value, Days Since Last Purchase, Purchase Categories. تطبيق Feature Scaling باستخدام StandardScaler أو MinMaxScaler. إزالة الـ outliers الشديدة التي قد تشوه النتائج.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
تطبيق K-Means Clustering مع تجربة K من 2 إلى 10. استخدام Elbow Method و Silhouette Score لاختيار K الأمثل. تجربة DBSCAN للكشف عن الـ Outliers. تطبيق Hierarchical Clustering ورسم Dendrogram. استخدام PCA لتقليل الأبعاد وتصور الـ Clusters في 2D/3D.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
حساب Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, Calinski-Harabasz Score لكل نموذج. تحليل Cluster Profiles: ما هي خصائص كل segment؟ تسمية الـ Clusters بأسماء ذات معنى (VIP, Frequent, Occasional, At-Risk). حساب حجم كل cluster ونسبته من إجمالي العملاء. مقارنة Clusters مع البيانات التاريخية للتحقق من المنطقية.
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
إنشاء Dashboard تفاعلي بـ Plotly/Dash يعرض الـ Segments. رسم Cluster Profiles بـ Radar Charts. إنشاء تقرير تسويقي مفصل لكل segment مع استراتيجية مخصصة. بناء نظام تصنيف تلقائي للعملاء الجدد. توثيق Insights و Recommendations للفريق التسويقي.