Marketing Data Analysis Project

Customer Segmentation and Campaign Response Analysis
In this project, I worked on understanding how customers behave, finding out who the best ones are, and predicting who might respond to future marketing campaigns.
________________________________________
Goals:
• Understand how customers shop
• Find the most valuable customers
• Predict who will respond to offers
• Help businesses make better marketing decisions
________________________________________
Key Questions:
1. How do we group customers based on how often and how recently they shop and how much they spend (RFM)?
2. Who are our best customers?
3. Can we guess who will respond to a campaign?
4. How can we make our campaigns more effective?
________________________________________
How I did it:
• Used Power BI to clean data and build visuals
• Used Python to build a prediction model
• Used Power BI’s built-in clustering tool to group customers by spending and income
• Ran descriptive and predictive analysis to answer key questions
________________________________________
Results:
• Found top customers: R=5, F=5
• Campaign acceptance rate: 28.84%
• Predicted 94 would respond — 54 actually did
• Customer groups:
o Group A: High income and spend a lot
o Group B: Spend moderately — can grow
o Group C: Spend less — need motivation
________________________________________
Recommendations:
• Focus on best customers with special offers
• Re-target others with custom deals
• Create loyalty programs to keep good customers
• Use insights to plan future campaigns wisely
________________________________________
Let’s connect if you’re into data or marketing — happy to chat!
Visit 👉 ormita.netlify.app
________________________________________
________________________________________
🇸🇦 تحليل العملاء واستجابتهم للحملات التسويقية
في هذا المشروع، ركزت على فهم سلوك العملاء، وتحديد الأفضل منهم، والتنبؤ بمن سيستجيب لعروض الحملات التسويقية.
________________________________________
أهداف المشروع:
• فهم عادات الشراء عند العملاء
• معرفة العملاء الأكثر قيمة
• التنبؤ بمن سيستجيب للعروض
• دعم فرق التسويق باتخاذ قرارات أفضل
________________________________________
الأسئلة اللي جاوبنا عليها:
1. كيف نقسم العملاء حسب نشاطهم الشرائي (الحداثة، التكرار، والإنفاق)؟
2. من هم أفضل العملاء عندنا؟
3. هل ممكن نتوقع مين راح يستجيب للحملات؟
4. كيف نحسن نتائج حملاتنا التسويقية؟
________________________________________
• كيف أجبت على هذه الأسئلة؟
• استخدمت Power BI لتنظيف البيانات وإنشاء رسوم توضيحية
• استخدمت Python لبناء نموذج تنبؤي
• استخدمت أداة التجميع في Power BI لتقسيم العملاء حسب الدخل والإنفاق
• سويت تحليلات وصفية وتنبؤية للحصول على نتائج واضحة
________________________________________
النتائج:
• حددنا العملاء المميزين (R=5، F=5)
• نسبة الاستجابة للحملة: 28.84%
• توقعنا 94 يستجيبون، فعلياً 54 فقط استجابوا
• مجموعات العملاء:
o A: دخل عالي وإنفاق عالي
o B: إنفاق متوسط — في فرصة ينمون
o C: إنفاق قليل — يحتاجون تحفيز
________________________________________
توصيات:
• ركز على العملاء المميزين بعروض خاصة
• حفّز الباقين بعروض مخصصة
• أنشئ برامج ولاء تكافئ العملاء المنتظمين
• استخدم البيانات لتخطيط الحملات القادمة بذكاء
________________________________________
تواصل معي إذا كنت مهتم بالبيانات أو التسويق، سعيد أشارك أفكاري!
زور موقعي 👉 ormita.netlify.app
________________________________________
DataScience #CustomerSegmentation #PredictiveAnalytics #MarketingStrategy #PowerBI #MachineLearning #BusinessIntelligence #DataVisualization #DigitalMarketing #DataDriven #CRM #CustomerAnalytics #MarketingAnalytics #DataProjects #Analytics

#تحليل_البيانات #ذكاء_اعمالي #تحليل_تنبؤي #استراتيجية_التسويق #البيانات #تسويق_رقمي #تصور_البيانات #تحليلات_العملاء #باور_بي_آي #تعلم_الآلة #تجزئة_العملاء #تحليلات_تسويقية #مشاريع_بيانات

Видео Marketing Data Analysis Project канала Mohamed Sameer