نظام بيانات وذكاء تنبؤيSME

تحليل بقاء واستمرار العملاء

مشروع متكامل مبني على Jupyter Notebook لتحليل معدل دوران العملاء والتنبؤ بمدى بقائهم باستخدام نماذج إحصائية متطورة.

العميل الشريكشركات الاتصالات والخدمات الرقمية والمصرفية

العام والموسم٢٠٢٦

الدور والمسؤوليةتحليل البيانات الإحصائية

المجال الرئيسيPredictive Analytics

التحدي ونقاط الألم

⚠

صعوبة معرفة الأسباب أو العوامل الأساسية التي تؤدي إلى مغادرة العملاء للخدمة مبكراً لوضع خطط تحسين دقيقة.

✓

تطوير نموذج إحصائي بسيط يدرس بيانات المشتركين لتوقع نسب الاستمرارية وتحديد أبرز التحديات التي تواجههم.

✔حساب منحنيات استمرارية العملاء بناءً على فترات اشتراكهم.

✔تحديد العوامل الأكثر تأثيراً على مغادرة المشتركين.

✔تقدير القيمة الاستثمارية التقريبية للمشترك على المدى الطويل.

✔إعداد تقارير دورية بالعملاء الذين قد يحتاجون لدعم إضافي لتحسين تجربتهم.

البنية والتقنيات (Tech Stack):

PythonJupyterLifelinesPandasScikit-LearnMatplotlib

في ينوف، نسعد بالحديث مع المبادرين السعوديين وأصحاب الأعمال لوضع الحلول التقنية الأكثر عملية وملاءمة لأهدافهم التجارية.