آموزش هوش مشتری و تجزیه و تحلیل برای Omni-Channel

Customer Intelligence and Analytics for Omni-Channel

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: دیدگاه مدیریتی در هوش مصنوعی، فناوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، بازاریابی Omni-Channel/Customer Centric Engagement را تقویت کرد. اصول بازاریابی دیجیتال، اتوماسیون بازاریابی و CRM برای جذب، حفظ و تعمیق روابط با مشتری. بهترین شیوه ها در اجرای یک محیط داده های بزرگ و تجزیه و تحلیل. نحوه و زمان استفاده از داده ها، تجزیه و تحلیل و فناوری برای اندازه گیری برنامه های بازاریابی و جذب مشتریان. برای اثبات ارزش برنامه های بازاریابی، معیارهای بازاریابی و KPI را تدوین کنید. تبدیل شدن به یک مصرف کننده خوب از تجزیه و تحلیل و علم داده برای بازاریابی و تعامل با مشتری. ابزارها و مهارت هایی را که یک شرکت برای تعامل و یادگیری از مشتریان از طریق اتوماسیون نیاز دارد، توصیه کنید. هوش مصنوعی و سایر فناوری‌های بازاریابی که بازاریابی Omni-Channel را خودکار و قدرتمند می‌کنند. اصول حریم خصوصی و اولویت مشتری بهترین شیوه ها و روندها را در موارد زیر نشان می دهد: تحلیل سفر، وضوح هویت، تست A/B، باغ های باز و داده های بزرگ. پیش نیازها: درک اولیه از بازاریابی مبتنی بر داده و مقداری قرار گرفتن در معرض تجزیه و تحلیل یا علم داده داشته باشید. درک اولیه از بازاریابی یا فروش و تجربه مشتری داشته باشید.

بخش‌های بازاریابی به روشی مشتری‌محورتر برای جذب مشتری رفته‌اند. سازمان بخش بازاریابی از تمرکز صرفاً برند، محصول یا کانال به نقش قوی تر مباشر وفادار ارتباط با مشتری تغییر کرده است. بازاریابان در نهایت به اهمیت و قدرت شکل دادن به تعامل با مشتری و ضرورت ایجاد ارزش برای مشتریان خود پی برده اند. برای رویارویی با این چالش، بازاریابان نیاز به درک بهتری از تعاملات مشتری دارند.

این دوره کاربردی به متخصصین بازاریابی، CRM، فروش و تجزیه و تحلیل کمک می کند تا مهارت ها و شایستگی های موجود و تحول آفرین مورد نیاز برای رقابت در عصر دیجیتال مشتری محورتر را توسعه دهند. یک چارچوب هوش استراتژیک، شایستگی‌ها در بینش مشتری، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی، برنامه‌ریزی سناریو، رسانه‌های دیجیتال و اجتماعی، هوش تجاری و آزمایش را با هم پیوند می‌دهد تا تجربه مرتبط‌تری از Omni-Channel برای مشتری ایجاد کند.

این یک دوره استراتژی با بحث مفصل در مورد "چگونگی" و عناصر اجرایی راه اندازی یک سیستم عصبی دیجیتال و تحلیلی برای یک شرکت است، اما بر درک کلی افراد، فرآیندها و فناوری های مورد نیاز برای ساخت تاکید دارد. یک تابع اطلاعاتی مشتری مبتنی بر داده این دوره انواع تجزیه و تحلیل، علوم داده، هوش مصنوعی و Martech را از منظر مدیریت/کاربر و مصرف کننده مورد بحث قرار می دهد، اما یک دوره ریاضی محاسباتی یا روش های آماری یا یک دوره برنامه نویسی در این رشته ها نیست. هدف کمک به بازاریابان، تحلیلگران و مدیران در ایجاد مهارت‌های چند رشته‌ای است که به آن‌ها اجازه می‌دهد نقاط را به هم متصل کرده و به طور کلی تمرین‌کنندگان قوی‌تری باشند.


سرفصل ها و درس ها

به هوش مشتری و تجزیه و تحلیل برای Omni-Channel خوش آمدید Welcome to Customer Intelligence and Analytics for Omni-Channel

  • بیوگرافی مربی Instructor's Bio

  • بررسی اجمالی دوره Overview of the Course

  • تعریف هوش مشتری Definition of Customer Intelligence

داده ها Data

  • معرفی Introduction

  • داده ها بنیاد است Data is the Foundation

  • استراتژی داده تعریف شده است Data Strategy Defined

  • استراتژی داده و هوش تجاری Data Strategy and Business Intelligence

  • استراتژی داده و حاکمیت Data Strategy and Governance

  • اطلاعات بزرگ Big Data

  • باغ‌های باز و دریاچه‌های داده Open Gardens and Data Lakes

تجزیه و تحلیل و تجسم Analytics and Visualizations

  • تجزیه و تحلیل برای هوش مشتری Analytics for Customer Intelligence

  • حاکمیت تجزیه و تحلیل Analytics Governance

  • توابع شامل تجزیه و تحلیل Functions Comprise Analytics

  • مورد تجاری برای هوش مشتری Business Case for Customer Intelligence

  • انواع تجزیه و تحلیل Types of Analytics

  • فرآیند مدیریت سفر Journey Management Process

  • گزینه های اندازه گیری بازاریابی Marketing Measurement Options

  • تنظیم KPI و معیارها Setting KPIs & Metrics

  • تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده Predictive Analytics

  • تصادفی بودن Randomness

  • انواع تجزیه و تحلیل و داده کاوی Types of Analytics and Data Mining

  • مدل سازی بهینه سازی Optimization Modeling

  • سوالات برای مدلسازان داده – قسمت 1 Questions for Data Modelers – Part 1

  • سوالات برای مدل سازان داده – قسمت 2 Questions for Data Modelers – Part 2

  • مروری بر تکنیک های رایج مدل سازی Overview of Common Modeling Techniques

  • تفاوت علم داده و مدل سازی آماری Differences of Data Science & Statistical Modeling

  • تقسیم بندی Segmentation

  • تجسم داده و کسب درآمد - بخش 1 Data Visualization & Monetization – Part 1

  • تجسم داده ها: توجه به طراحی Data Visualization: Design Consideration

  • تجسم داده ها: اصول طراحی Data Visualization: Design Principles

  • تجسم داده ها - داشبوردها Data Visualization – Dashboards

  • کسب درآمد از داده ها Data Monetization

اتوماسیون بازاریابی Marketing Automation

  • اتوماسیون بازاریابی Marketing Automation

  • از مورد اتوماسیون بازاریابی استفاده کنید Use Case of Marketing Automation

  • گردش کار کمپین Campaign Workflows

  • وضوح هویت Identity Resolution

بازاریابی دیجیتال و تجزیه و تحلیل Digital Marketing and Analytics

  • بازاریابی دیجیتال و تجزیه و تحلیل Digital Marketing and Analytics

  • تکامل از اینترنت به دیجیتال Evolution from the Internet to Digital

  • انواع دیجیتال مارکتینگ Types of Digital Marketing

  • بررسی رسانه های اینترنتی: رسانه های پولی Internet Media Review: Paid Media

  • بازاریابی ویدئویی و ویروسی Video and Viral Marketing

  • تجزیه و تحلیل وب Web Analytics

  • مدیریت برچسب/کد نویسی منبع Tag Management/Source Coding

  • ردیابی/کدهای منبع: ادامه مدیریت برچسب Tracking/Source Codes: Continuation of Tag Management

  • بازاریابی موبایل و تجزیه و تحلیل موبایل Mobile Marketing and Mobile Analytics

  • هوش اجتماعی: تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی Social Intelligence: Social Media Analytics

حریم خصوصی و ترجیحات Privacy and Preferences

  • حریم خصوصی مشتری و ترجیحات Customer Privacy and Preferences

  • برخی از روش‌ها برای مصرف‌کننده‌پسندتر هستند Certain Practices are More Consumer Friendly

هوش مصنوعی در بازاریابی Artificial Intelligence in Marketing

  • هوش مصنوعی با استفاده از داده های بزرگ Artificial Intelligence Powered by Big Data

  • هوش مصنوعی با استفاده از داده های بزرگ: قسمت 2 Artificial Intelligence Powered by Big Data: Part 2

روندهای فعلی و آینده Current and Future Trends

  • روند در هوش مشتری و تجزیه و تحلیل Trends in Customer Intelligence and Analytics

پاداش اضافی AdditIonal Bonus

  • طرحی برای توسعه قابلیت ها Blueprinting for Capabilities Development

  • برنامه ریزی تجزیه و تحلیل و تجزیه و تحلیل نسل بعدی Analytics Planning and Next Generation Analytics

  • تست A/B در بازاریابی دیجیتال A/B Testing in Digital Marketing

  • نقشه برداری سفر و تجزیه و تحلیل Journey Mapping and Analytics

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش هوش مشتری و تجزیه و تحلیل برای Omni-Channel
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
4.5 hours
55
Udemy (یودمی) udemy-small
27 شهریور 1398 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
128
4.2 از 5
ندارد
دارد
دارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Dr Tony Branda, MBA, PhD Dr Tony Branda, MBA, PhD

مدیر اجرایی و مدرس برتر تجزیه و تحلیل دیجیتال و بازاریابی

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.