تصميم وبناء نظام ذكي متكامل للتنبؤ بمغادرة العملاء ومنع خسارتهم في التجارة الإلكترونية

قمت بتطوير وبناء خط إنتاج ذكي ومتكامل للتنبؤ بدقة بمعدلات مغادرة وإلغاء اشتراك العملاء (Customer Churn Prediction)، وذلك بهدف مساعدة شركات التجارة الإلكترونية على اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على عملائها وزيادة الأرباح. أبرز ما قمت بتنفيذه في هذا المشروع: معالجة البيانات وهندسة الميزات المتقدمة: قمت بمعالجة البيانات المعقدة واستخلاص مؤشرات مبتكرة مثل القيمة الحالية التقريبية للعميل (LTV Proxy)، ومؤشر رضا الإنفاق (Satisfaction Spend Score) لرفع دقة النموذج التنبؤية. حل مشكلة عدم توازن البيانات: تعاملت بذكاء وصرامة مع مشكلة عدم التوازن الشديد في فئات البيانات (Severe Class Imbalance) عبر تطبيق تقنيات توليد البيانات الاصطناعية المتقدمة (SMOTE) لضمان عدم انحياز النموذج. بناء النماذج الذكية وتحسينها: قمت بتدريب وتحسين خوارزميات التعلم الآلي القوية مثل (LightGBM) و(XGBoost) و(CatBoost) باستخدام خوارزميات التحسين الذكية (Particle Swarm Optimization & Optuna)، مع التركيز بالكامل على رفع معدل الاستدعاء (Recall) لضمان اكتشاف كل عميل محتمل مغادرته. تحليل البقاء وتفسير النماذج (XAI): أجريت تحليلاً بارامترياً متقدماً للبقاء (Survival Analysis)، ودمجت أدوات تفسيرية نماذج الذكاء الاصطناعي العالمية مثل (SHAP) و(LIME) لتقديم تقارير دقيقة واضحة تشرح أسباب اتخاذ النموذج لقراراته، وتحويلها إلى توصيات استراتيجية قابلة للتنفيذ تدعم نمو الأعمال. الأدوات والتقنيات المستخدمة: بايثون (Python)، سكيت ليرن (Scikit-Learn)، لايت جي بي إم (LightGBM)، إكس جي بوست (XGBoost)، كاتب بوست (CatBoost)، أوبتيونا (Optuna)، أدوات (SHAP/LIME)، تنظيف البيانات ومعالجتها بمكتبات (Pandas/NumPy).