تحليل RFM باستخدام بايثون لتصنيف العملاء وزيادة الأرباح
سأقوم بإجراء تحليل RFM (Recency, Frequency, Monetary) باستخدام بايثون لمساعدتك في تصنيف العملاء، تحسين استراتيجيات التسويق، وزيادة المبيعات بناءً على البيانات.
ماذا سأقدم لك؟
تحليل RFM باستخدام pandas، numpy، seaborn، matplotlib
تصنيف العملاء إلى:
العملاء الأكثر قيمة (VIPs)
العملاء المحتملون للنمو
العملاء المفقودون
العملاء غير النشطين
استخدام تحليل رباعي (Quartile-based segmentation) لتحديد سلوك العملاء
تمثيلات بصرية احترافية تساعد في تحسين استراتيجيات التسويق
تطبيق على بيانات تصل إلى 50,000 صف للحصول على رؤى دقيقة
تحليل دقيق باستخدام بايثون – الاعتماد على مكتبات متقدمة مثل pandas وnumpy وseaborn لضمان دقة النتائج.
تصنيف العملاء باحترافية – تقسيم العملاء إلى فئات واضحة مثل العملاء المميزين (VIPs)، العملاء المحتملين، والعملاء غير النشطين.
تقارير مفصلة – تقديم تقرير شامل يتضمن التحليل الإحصائي، التوصيات العملية، والرسوم البيانية التوضيحية.
مخططات ورسوم بيانية احترافية – تمثيل البيانات بشكل مرئي لتسهيل فهم الأنماط السلوكية للعملاء.
تسليم النتائج بصيغ متعددة – يمكنك الحصول على البيانات في ملف Excel، تقرير PDF، أو Dashboard تفاعلية باستخدام Streamlit.
تحليل مخصص حسب احتياجاتك – إمكانية تخصيص التحليل بناءً على متطلباتك الخاصة.
دعم فني واستشارات – تقديم توضيحات حول النتائج والإجابة على أي استفسارات
ملف Excel يحتوي على بيانات العملاء بعد تحليل RFM، بما في ذلك القيم المحسوبة لكل عميل وتصنيفهم ضمن الفئات المختلفة.
تقرير PDF مفصل يتضمن وصفًا لنتائج التحليل، المخططات البيانية، والتوصيات العملية لتحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات.
مخططات ورسوم بيانية احترافية توضح توزيع العملاء وفقًا لتحليل RFM وتساعد في فهم الأنماط السلوكية للعملاء.
كود بايثون المستخدم في التحليل إذا كنت ترغب في مراجعة الكود أو إعادة تشغيله على بيانات جديدة.
Dashboard تفاعلية باستخدام Streamlit (اختياري) لعرض التحليل بشكل تفاعلي يمكّنك من استكشاف البيانات بسهولة.
اضافة dashboard تفاعلية
5.00
|
|
زيادة في حجم البيانات ب عدد 50 الف صف
5.00
|
اضافة dashboard تفاعلية
5.00
|
|
زيادة في حجم البيانات ب عدد 50 الف صف
5.00
|