في هذا المشروع، قمت بتصميم وبناء لوحة تحكم تفاعلية متقدمة باستخدام أداة Power BI لتحليل بيانات عملاء شركة اتصالات (7,043 عميلاً)، بهدف دراسة ظاهرة تسرب العملاء (Customer Churn) وتحديد الأسباب الرئيسية وراء مغادرتهم للخدمة، مما يساعد الشركة على وضع استراتيجيات فعالة للحفاظ عليهم.
أبرز مزايا ومراحل العمل في المشروع:
إعداد وتجهيز البيانات: تنظيف البيانات وهيكلتها عبر Power Query للتعامل مع المتغيرات المختلفة (نوع العقد، طريقة الاتصال بالإنترنت، والفترات الزمنية).
حساب مؤشرات الأداء الاستراتيجية (KPIs) باستخدام DAX:
إجمالي عدد العملاء المستهدفين بالدراسة (7,043 عيلاً).
تحديد معدل التسرب الإجمالي بدقة وهو (26.54% Churn Rate).
حساب الأثر المالي المباشر للتسرب، حيث بلغت الإيرادات المفقودة ($3.68M Lost Revenue).
حساب متوسط فترة بقاء العملاء الذين غادروا الشركة (17.98 شهراً).
التحليل البصري وسرد قصص البيانات (Data Storytelling):
تحليل فترات البقاء (Tenure Group): أظهر خط الاتجاه أن أعلى نسبة تسرب تحدث في السنة الأولى للعميل (0-12 شهر) بنسبة 47.44%، ثم تنخفض تدريجياً مع زيادة الولاء.
تحليل العقود (Contract Type): كشف المخطط الدائري أن العملاء أصحاب العقود الشهرية (Month-to-Month) هم الأكثر تسرباً بنسبة ساحقة بلغت 77.57%.
أسباب المغادرة (Churn Category): أظهر الرسم البياني الأفقي أن خسارة العملاء لصالح المنافسين (Competitor) كانت السبب الأول بـ 841 عميلاً، يليه عدم الرضا عن الخدمة (Dissatisfaction).
نوع الإنترنت: تبين أن عملاء الألياف الضوئية (Fiber Optic) لديهم أعلى معدل تسرب بنسبة 40.72%.
مقارنة التكلفة الشهرية: كشف التحليل الإحصائي أن العملاء الذين غادروا كانوا يدفعون متوسط تكلفة شهرية أعلى ($73.50) مقارنة بالعملاء المستمرين ($61.94).
الفلاتر الديناميكية (Slicers): إضافة فلاتر لتصفية البيانات بناءً على نوع الإنترنت أو نوع العقد لتسهيل الاستعلام الفوري.
الأدوات المستخدمة:
Power BI (DAX, Power Query, Advanced Visualization)
Microsoft Excel
