المشكلة: مواجهة التحدي الحرج المتمثل في فقدان العملاء المربحين (Churn) وتكلفة استبدالهم العالية.

الحل والأثر: تم تطوير حل تحليلي شامل يعتمد على Advanced Excel و Power Query لدمج وتحليل ثلاثة جداول بيانات معقدة (لإنشاء ميزات تحليلية جديدة مثل Credit Utilization Ratio). كشف التحليل عن أن قلة تفاعل العملاء و تكرار مكالمات خدمة العملاء (أكثر من 4 مرات) هما أقوى مؤشرات التنبؤ بفقدان العميل. الأثر: مكن هذا التحليل البنك من تطبيق حملات احتفاظ استباقية وموجهة نحو الشرائح عالية المخاطر (مثل العملاء منخفضي المنتجات)، بالإضافة إلى إعادة صياغة بروتوكولات خدمة العملاء لتقليل الإحباط، مما أدى إلى زيادة القيمة الدائمة للعميل (CLV).