قم بتخصيص عرض المبيعات من خلال 540 ساعة من أفضل التدريس الرقمي"

في سياق الأعمال الذي يتسم بالقدرة التنافسية، تسعى المؤسسات إلى تحليل المحادثات والاتجاهات لفهم المستهلكين بالتفصيل. لهذا السبب، اكتسبت أنظمة التعلم الآلي أهمية خاصة. يرجع ذلك إلى تطبيقه لمراقبة العلامات التجارية، وبالتالي تتبع الإشارات إلى الشركات على الشبكات الاجتماعية لتقييم تصور الجمهور لمنتجاتها أو خدماتها. بالتالي، يمكن للأخصائيين وضع استراتيجيات شاملة للحفاظ على الصورة الإيجابية للمؤسسات ومعالجة أي مشاكل تنشأ في الوقت المناسب.

في مواجهة هذا الواقع، تقوم TECH بتطوير برنامج رائد يتعمق في تحليل بيانات الاتصالات لاتخاذ القرارات الإستراتيجية. سيقدم المنهج الدراسي للطلاب أحدث الأنظمة لتحديد وتقييم مشاعر المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك، سيركز المنهج الدراسي على موقع البيانات الضخمة لتحليل الاتصالات. تماشيًا مع هذا، سيتناول المحتوى التعليمي حل المشكلات تلقائيًا باستخدام أدوات مثل Chatbots. سيعمل البرنامج أيضًا على تشجيع الخريجين على إجراء تحسينات في تجارب المستخدمين الرقمية، من أجل بناء ولاء العملاء. من ناحية أخرى، سيركز التدريب على المراقبة الآلية للمنافسين والمراقبة التنافسية التنبؤية.

تسمح المنهجية التربوية لإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)، إلى جانب موارد الوسائط المتعددة، للطلاب بالوصول إلى المواد التعليمية 24 ساعة في اليوم، 7 أيام في الأسبوع، وبطريقة مرنة. يتم تدريس هذا المؤهل العلمي 100% عبر الإنترنت، مما يعني أنه يمكن للطلاب التعلم بالسرعة التي تناسبهم ووفقًا لجدولهم الزمني. بالإضافة إلى ذلك، فإن المعلمين المميزين هم خبراء في الذكاء الاصطناعي في الاتصالات ولديهم خبرة واسعة في العمل والبحث. تعد شهادة الخبرة الجامعية هذه فرصة فريدة لمحترفي التسويق لتحسين مهاراتهم. بفضل التنسيق المبتكر والمحتوى المحدث، تقدم TECH تعليمًا صارمًا وعالي الجودة.

ستكون قادرًا على التنبؤ بالاتجاهات السائدة في السوق لتطوير منتجات مبتكرة تميزك عن منافسيك“.

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية هذه في التواصل وإدارة العلاقات التجارية من خلال الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء الذكاء الاصطناعي في التسويق والاتصال
يجمع المحتوى الرسومي والتخطيطي والعملي البارز الذي تم تصميمه به معلومات كاملة وعملية عن تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية.
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

قم بإنشاء لوحات معلومات تفاعلية لعرض البيانات والمقاييس ديناميكيًا في مكان واحد"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

ستجري التحليلات التنبؤية الأكثر تقدمًا للتحقق من أداء إعلاناتك.

بفضل منهج إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) الثوري، سوف تقوم بدمج كل المعرفة بطريقة مثالية لتحقيق النتائج التي تبحث عنها بنجاح.

ستركز شهادة الخبرة الجامعية هذه على أتمتة عمليات التسويق وتحسينها باستخدام الذكاء الاصطناعي. تتألف الخطة الدراسية من 3 وحدات، وستتناول كلاً من تكامل البيانات والمنصات باستخدام استراتيجيات التعلم الآلي. بهذه الطريقة، سيتمكن الخريجون من تحسين حملاتهم الإعلانية وتخصيصها وفقًا للجماهير. بالإضافة إلى ذلك، ستوفر المواد أدوات لتحليل كميات كبيرة من البيانات. سيؤكد البرنامج أيضًا على تطبيق الذكاء الاصطناعي أثناء المبيعات، باستخدام تقنيات لتوليد العملاء المحتملين (Leads). سيكون الخريجون قادرين على التنبؤ باحتياجات العملاء لتطوير المنتجات التي تستجيب لهم.

برنامج كامل ومتطور يسمح لك بالتقدم التدريجي والكامل، وأنت مرتاح في منزلك"

وحدة 1. أتمتة وتحسين عمليات التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.1.    أتمتة التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام Hubspot
1.1.1.    تجزئة الجماهير بناءً على الذكاء الاصطناعي
2.1.1.    أتمتة سير العمل (Workflows) أو سير العمل
.3.1.1.    الاستغلال الأمثل المستمر للحملات عبر الإنترنت
2.1.    دمج البيانات والمنصات في استراتيجيات التسويق الآلي
1.2.1.    تحليل وتوحيد البيانات المتعددة القنوات
2.2.1.    الترابط بين منصات التسويق المختلفة
3.1.1.    تحديث البيانات في الوقت الفعلي
3.1.    تحسين الحملات الإعلانية باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال Google Ads
1.3.1.    التحليل التنبؤي لأداء الإعلانات
2.3.1.    تخصيص الإعلانات تلقائيًا وفقًا للجمهور المستهدف
3.3.1.    التسوية التلقائية للميزانية على أساس النتائج
4.1.    تخصيص الجمهور باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.4.1.    تجزئة المحتوى وتخصيصه
2.4.1.    توصيات المحتوى الشخصي
3.4.1.    التعرف التلقائي على الجماهير أو المجموعات المتجانسة
5.1.     أتمتة استجابات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.5.1.    روبوتات الدردشة (Chatbots) والتعلم الآلي
2.5.1.    التوليد التلقائي للاستجابات
3.5.1.    الحل التلقائي للمشاكل
6.1.    الذكاء الاصطناعي في التسويق عبر البريد الإلكتروني للأتمتة والتخصيص
1.6.1.    أتمتة تسلسل البريد الإلكتروني
2.6.1.    تخصيص المحتوى الديناميكي وفقًا للتفضيلات
3.6.1.    تجزئة القائمة البريدية الذكية
7.1.    تحليل المعنويات باستخدام الذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي وتعليقات العملاء من خلال تحليلات Lexalytics
1.7.1.    المراقبة التلقائية للمشاعر في التعليقات
2.7.1.    الاستجابات الشخصية للعواطف
3.7.1.    تحليل السمعة التنبؤية
8.1.    تحسين الأسعار والعروض الترويجية باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال Vendavo 
1.8.1.    تعديل الأسعار تلقائيًا بناءً على التحليل التنبؤي
2.8.1.    الإنشاء التلقائي للعروض التي تتكيف مع سلوك المستخدم
3.8.1.    التسعير في الوقت الحقيقي والتحليل التنافسي
9.1.    دمج الذكاء الاصطناعي في أدوات التسويق الحالية
1.9.1.    تكامل قدرات الذكاء الاصطناعي مع منصات التسويق الحالية
2.9.1.    تحسين الوظائف الحالية
3.9.1.    التكامل مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM).
10.1.    اتجاهات ومستقبل الأتمتة مع الذكاء الاصطناعي في التسويق
1.10.1.    الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم
2.10.1.    النهج التنبؤي في القرارات التسويقية
3.10.1.    الإعلان الحواري
وحدة 2. تحليل بيانات الاتصالات والتسويق لاتخاذ القرار
2.1.    تقنيات وأدوات محددة لتحليل بيانات الاتصالات والتسويق باستخدام Google Analytics 4
1.2.1.    أدوات لتحليل المحادثات والاتجاهات على الشبكات الاجتماعية
2.2.1.    أنظمة لتحديد وتقييم العواطف في التواصل
3.2.1.    استخدام البيانات الضخمة (Big Data) لتحليل الاتصالات
2.2.    تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات الضخمة التسويقية مثل Google BigQuery
2.2.2.    المعالجة التلقائية للبيانات الضخمة
2.2.2.    التعرف على الأنماط السلوكية
3.2.2.    تحسين الخوارزميات لتحليل البيانات
3.2.    أدوات لتصور البيانات وإعداد التقارير (Reporting) عن الحملات والاتصالات باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.3.2.    إنشاء لوحات المعلومات (dashboards) التفاعلية
2.3.2.    توليد التقرير التلقائي
3.3.2.    التصور التنبؤي لنتائج الحملة
4.2.    تطبيق الذكاء الاصطناعي في أبحاث السوق من خلال Quid 
1.4.2.    المعالجة التلقائية لبيانات المسح
2.4.2.    التحديد التلقائي لشرائح الجمهور
3.4.2.    التنبؤ بالاتجاهات في السوق
5.2.    التحليل التنبؤي في التسويق لاتخاذ القرار
1.5.2.    النماذج التنبؤية لسلوك المستهلك
2.5.2.    توقعات أداء الحملة.
3.5.2.    تعديل التحسين الاستراتيجي التلقائي
6.2.    تجزئة السوق باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام Meta
1.6.2.    التحليل الآلي للبيانات الديموغرافية
2.6.2.    تحديد مجموعات المصالح
3.6.2.    تخصيص العرض الديناميكي
7.2.    تحسين استراتيجية التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.7.1.    استخدام الذكاء الاصطناعي لقياس فعالية القناة
2.7.1.    التعديل التلقائي الاستراتيجي لتحقيق أقصى قدر من النتائج
3.7.1.    محاكاة السيناريوهات الاستراتيجية
8.2.    الذكاء الاصطناعي في قياس عائد الاستثمار التسويقي باستخدام GA4
1.8.2.    نماذج إحالة التحويل
2.8.2.    تحليل العائد على الاستثمار باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.8.2.    تقدير القيمة الدائمة للعميل أو قيمة العميل
9.2.    حالات النجاح في تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.9.2.    العرض التوضيحي من خلال الحالات العملية التي أدى فيها الذكاء الاصطناعي إلى تحسين النتائج
2.9.2.    تحسين التكاليف والموارد
3.9.2.    المزايا التنافسية والابتكار
10.2.    التحديات والاعتبارات الأخلاقية في تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.10.2.    التحيز في البيانات والنتائج
2.10.2.    الاعتبارات الأخلاقية في إدارة وتحليل البيانات الحساسة
3.10.2.    التحديات والحلول لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي شفافة
وحدة 3. المبيعات وتوليد العملاء المحتملين (leads) المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.3.    تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية المبيعات باستخدام Salesforce
.1.1.3.    أتمتة مهام المبيعات
2.1.3.    التحليل التنبؤي لدورة المبيعات
3.1.3.    تحسين استراتيجيات التسعير
3.2.    تقنيات وأدوات توليد العملاء المحتملين باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال Hubspot 
1.2.3.    التحديد الآلي للآفاق
2.1.3.    تحليل سلوك المستخدم
3.1.3.    تخصيص المحتوى للتوظيف
3.3.    تسجيل النتائج باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام Hubspot
1.3.3.    التقييم الآلي لمؤهلات العملاء المحتملين (Leads)
2.3.3.    تحليل العملاء المحتملين (Leads) القائمة على التفاعل
3.3.3.    تحسين نموذج تسجيل (Scoring) العملاء المحتملين (Leads)
4.3.    الذكاء الاصطناعي في إدارة علاقات العملاء
1.4.3.    التتبع الآلي لتحسين العلاقات مع العملاء.
2.4.3.    توصيات شخصية للعملاء
3.4.3.    أتمتة الاتصالات الشخصية
5.3.    تنفيذ حالات النجاح للمساعدين الافتراضيين في المبيعات
1.5.3.    مساعدين افتراضيين لدعم المبيعات
2.5.3.    تحسين تجربة العملاء
3.5.3.    تحسين التحويلات وإغلاق المبيعات
6.3.    التنبؤ باحتياجات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.6.3.    تحليل السلوك الشرائي
2.6.3.    تجزئة العرض الديناميكي
3.6.3.    أنظمة التوصية الشخصية
7.3.    تخصيص عرض المبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.7.3.    التكيف الديناميكي للمقترحات التجارية
2.7.3.    عروض حصرية على أساس السلوك
3.7.3.    إنشاء حزم شخصية
8.3.    تحليل المنافسة باستخدام الذكاء الاصطناعي
1.8.3.    الرصد الآلي للمنافسين
2.8.3.    التحليل المقارن الآلي للأسعار
3.8.3.    المراقبة التنافسية التنبؤية
9.3.    تكامل الذكاء الاصطناعي في أدوات المبيعات
1.9.3.    التوافق مع نظم إدارة العلاقة مع العملاء (CRM).
2.9.3.    تعزيز أدوات البيع
3.9.3.    التحليل التنبؤي في منصات المبيعات
10.3.    الابتكارات والتنبؤات في مجال المبيعات
1.10.3.    الواقع المعزز في تجربة التسوق
2.10.3.    أتمتة المبيعات المتقدمة
3.10.3.    الذكاء العاطفي في التعاملات البيعية

اكتشف منهجية Relearning (منهجية إعادة التعلم)، وهي نظام يتخلى عن التعلم الخطي التقليدي ليأخذك عبر أنظمة التدريس التعليم المرتكزة على التكرار: إنها طريقة تعلم أثبتت فعاليتها بشكل كبير، لا سيما في المواد الدراسية التي تتطلب الحفظ"