وصف المشروع:
قمت بتحويل بيانات مبيعات سنوية ضخمة إلى رؤى استراتيجية قابلة للتنفيذ باستخدام نموذج RFM (Recency, Frequency, Monetary). يهدف المشروع إلى فهم سلوك 287 عميلاً بدقة وتصنيفهم لبناء خطط تسويقية مخصصة.

ما قدمته في المشروع:
معالجة البيانات (SQL): دمج بيانات 12 شهراً، وتنظيفها، واستخدام دوال مثل NTILE وCASE لبرمجة منطق التقسيم.
حساب مقاييس RFM: تحديد مدى حداثة الشراء، التكرار، والقيمة المالية لكل عميل.
تصنيف العملاء (Segmentation): تقسيم العملاء إلى فئات (مثل: Champions، At Risk، Hibernating) بناءً على درجاتهم الإجمالية.
لوحة بيانات تفاعلية (Dashboard): تصميم واجهة بصرية في Power BI توضح توزيع العملاء، عدد كل فئة، والـ RFM Cells لتسهيل اتخاذ القرار.

النتيجة: تمكين أصحاب الأعمال من تحديد العملاء الأكثر ولاءً واستهداف العملاء المعرضين للفقدان بعروض مخصصة لرفع معدل الاستبقاء (Retention Rate).