تحليل شامل لبيانات العملاء من حيث حداثة الشراء (Recency)، تكرار الشراء (Frequency)، والقيمة المالية (Monetary) لفهم القيمة الحقيقية لكل عميل.

الاعتماد على خوارزميات تعلم آلي (Machine Learning) مثل K-Means Clustering لضمان تقسيم العملاء بناءً على أنماط حقيقية لا مجرد توقعات.

لا أقدم مجرد أرقام، بل أقدم لك توصيات تسويقية لكل فئة (مثلاً: كيف تستهدف العميل "المعرض للفقد" ليعود للشراء مجدداً).

تحويل الجداول الصعبة إلى رسوم بيانية ملونة وواضحة (Bar Charts & Pie Charts) تسهل عليك فهم توزيع عملائك بلمحة واحدة.

في حال طلب الكود المصدري، ستحصل على ملف Jupyter Notebook منظم، مشروح بالكامل، وقابل لإعادة الاستخدام مع بيانات جديدة مستقبلاً.

الالتزام التام بموعد التسليم مع تقديم تقرير نهائي يركز على النتائج التي تهمك لزيادة مبيعاتك.

إجراء تحليل RFM Analysis (Recency, Frequency, Monetary) لتصنيف العملاء.

تسليم ملف الكود المصدري (Jupyter Notebook .ipynb) منظماً بالكامل

تسليم تقرير بصيغة PDF يحتوي على قائمة بالعملاء مقسمين إلى 3فئات أساسيه مثل ( الأوفياء ، المعرضون للفقد ، الأبطال)