通过540个小时的最佳数字教学，定制销售方案"

在竞争激烈的商业环境中，各机构都希望通过分析对话和趋势来详细了解消费者。因此，机器学习系统变得尤为重要。这是因为它可用于监测品牌跟踪社交网络上对公司的提及，以评估公众对其产品或服务的看法。因此，专家们可以制定全面的策略维护组织的正面形象并及时解决出现的任何问题。

面对这一现实，TECH正在设计了一门开创性的课程深入分析传播数据为策略决策服务。该课程将为学生提供最先进的识别和评估用户情绪的系统。此外，大纲还将强调利用大数据分析通信。因此，教学内容将涉及使用聊天机器人等工具自动解决问题。这门课程还将鼓励毕业生改善用户的数字体验，以建立用户忠诚度。此外，培训还将侧重于自动竞争对手监测和预测性竞争监控。

通过 Relearning的教学方法和多媒体资源，学生可以每周7天，每天24小时灵活地获取学习材料。该学位是100%在线提供的，这意味着学生可以按照自己的进度和时间安排进行学习。此外，特聘讲师都是通信人工智能领域的专家拥有丰富的工作和研究经验。这个专科文凭为市场营销专业人员提供了一个提高技能的独特机会。TECH以创新的形式和最新的内容提供严谨，高质量的教学。

你将能够预测市场趋势开发创新产品在竞争中脱颖而出"

这个通过人工智能进行商业关系的沟通与管理专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能在营销和传播领域的专家介绍案例研究的发展情况
• 本书的内容图文并茂，示意性强实用性强为专业实践所必需的学科提供了完整而实用的信息
• 实践练习包括自我评估以改善学习效果
• 特别强调创新的方法论
• 提供理论课程，专家解答问题争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以从任何联网的固定或移动设备上观看内容

创建交互式仪表板在一个地方动态可视化数据和指标"

该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验还有来自知名社会和著名大学的专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。 

你将使用最先进的预测分析技术来验证广告效果"

感谢革命性的Relearning方法，你将以最佳方式整合所有知识成功实现你所追求的结果"

这个专科文凭将重点关注人工智能营销流程的自动化和优化。该课程由3个模块组成，将利用机器学习策略解决数据集成和平台问题。这样，毕业生就能改进他们的广告活动，根据受众进行个性化的广告宣传。此外，这些材料还将为分析大量数据提供工具。这门课程还将强调在销售过程中应用人工智能，利用各种技术产生销售 线索。毕业生将能够预测客户需求从而开发出满足客户需求的产品。

这是一门完整而先进的课程可以让你在家中舒适地逐步，全面地学习"

模块 1. 利用人工智能自动化和优化营销流程

1.1. 通过Hubspot实现人工智能营销自动化

1.1.1. 基于人工智能的受众定位
1.1.2. 工作流程自动化
1.1.3. 持续优化在线活动

1.2. 在自动化营销策略中整合数据和平台

1.2.1. 多渠道数据统一与分析
1.2.2. 不同营销平台之间的互联
1.2.3. 实时数据更新

1.3. 使用Google Ads通过人工智能优化广告活动

1.3.1. 广告效果预测分析
1.3.2. 根据目标受众自动定制广告
1.3.3. 根据结果自动调整预算

1.4. 利用人工智能实现受众定制

1.4.1. 内容细分和定制
1.4.2. 定制内容推荐
1.4.3. 自动识别目标受众或同质群体

1.5. 通过人工智能实现客户响应自动化

1.5.1. 聊天机器人和机器学习
1.5.2. 自动生成答案
1.5.3. 自动解决问题

1.6. 人工智能在自动化和定制电子邮件营销中的应用

1.6.1. 电子邮件序列自动化
1.6.2. 根据偏好动态定制内容
1.6.3. 智能邮件列表细分

1.7. 通过Lexalytics社交网络和客户反馈中的人工智能情感分析

1.7.1. 评论中的自动情感监测
1.7.2. 定制的情绪反应
1.7.3. 预测性声誉分析

1.8. 通过Vendavo利用人工智能优化价格和促销 

1.8.1. 基于预测分析的自动价格调整
1.8.2. 根据用户行为自动生成优惠信息
1.8.3. 实时竞争和价格分析

1.9. 将人工智能整合到现有营销工具中

1.9.1. 将人工智能功能与现有营销平台相结合
1.9.2. 优化现有功能
1.9.3. 与客户关系管理系统整合

1.10. 营销领域人工智能自动化的趋势与未来

1.10.1. 人工智为了改善用户体验
1.10.2. 市场营销决策的预测方法
1.10.3. 对话式广告

模块 2. 用于决策的通信和营销数据分析

2.1. 通信数据分析的具体技术和工具和通过Google Analytics进行营销 4

2.1.1. 分析社交网络对话和趋势的工具
2.1.2. 识别和评估通信中情绪的系统
2.1.3. 利用大数据分析通信

2.2. 人工智能在海量营销数据分析中的应用像谷歌BigQuery

2.2.1. 自动海量数据处理
2.2.2. 识别行为模式
2.2.3. 优化数据分析算法

2.3. 利用人工智能进行数据可视化以及活动和传播报告的工具

2.3.1. 创建交互式 仪表盘
2.3.2. 自动生成报告
2.3.3. 活动结果的预测可视化

2.4. Quid人工智能在市场研究中的应用 

2.4.1. 自动处理调查数据
2.4.2. 自动识别受众群体
2.4.3. 预测市场趋势

2.5. 营销决策中的预测分析

2.5.1. 消费者行为预测模型
2.5.2. 活动绩效预测
2.5.3. 自动调整策略优化

2.6. 使用Meta的AI进行市场细分

2.6.1. 人口数据自动分析
2.6.2. 确定利益相关者
2.6.3. 动态定制优惠

2.7. 利用人工智能优化营销战略

2.7.1. 利用人工智能衡量渠道有效性
2.7.2. 策略性自动调整实现效果最大化
2.7.3. 策略情景模拟

2.8. AI通过GA4衡量营销投资回报率

2.8.1. 转换归因模型
2.8.2. 利用人工智能分析投资回报率
2.8.3. 客户终身价值估算

2.9. 利用人工智能进行数据分析的成功案例

2.9.1. 通过案例研究展示人工智能改善了成果
2.9.2. 成本和资源优化
2.9.3. 竞争优势和创新

2.10. 利用人工智能进行数据分析的挑战和伦理考虑

2.10.1. 数据和结果的偏差
2.10.2. 处理和分析敏感数据时的伦理考虑因素
2.10.3. 让人工智能模型透明化的挑战和解决方案

模块 3. 利用人工智能进行销售和创造销售 线索

3.1. 通过Salesforce人工智能在销售流程中的应用

3.1.1. 销售任务自动化
3.1.2. 预测性销售周期分析
3.1.3. 优化定价策略

3.2. 通过Hubspot利用AI开发潜在客户的技术和工具 

3.2.1. 自动识别线索
3.2.2. 用户行为分析
3.2.3. 招聘内容定制

3.3. 使用Hubspot通过AI进行线索评分

3.3.1. 自动评估潜在客户资格
3.3.2. 基于互动的线索分析
3.3.3. 线索 评分模型优化

3.4. 客户关系管理中的人工智能

3.4.1. 自动跟进改善客户关系
3.4.2. 为客户提供定制建议
3.4.3. 定制通信自动化

3.5. 销售虚拟助理的实施和成功案例

3.5.1. 销售支持虚拟助理
3.5.2. 改善客户体验
3.5.3. 优化转换和完成销售

3.6. 用人工智能预测客户需求

3.6.1. 采购行为分析
3.6.2. 动态报价细分
3.6.3. 定制推荐系统

3.7. 利用人工智能定制销售产品

3.7.1. 动态调整商业提案
3.7.2. 独家行为优惠
3.7.3. 制作定制包装

3.8. 利用人工智能进行竞争分析

3.8.1. 自动监测竞争对手
3.8.2. 自动比较价格分析
3.8.3. 预测性竞争监控

3.9. 将人工智能融入销售工具

3.9.1. 与客户关系管理系统兼容
3.9.2. 强大的销售工具
3.9.3. 销售平台中的预测分析技术

3.10. 销售创新与预测

3.10.1. 购物体验中的增强现实技术
3.10.2. 先进的销售自动化
3.10.3. 销售互动中的情商

抓住机会，了解这个学科的最新发展，将其应用于你的日常实践"