المقدمة:

تم تصميم هذا البرنامج التدريبي من قبل Global Horizon Training Center لتمكين المشاركين من فهم كيفية استخدام أدوات تحليل البيانات وتقنيات التعلم الآلي لتحسين التفاعل مع العملاء وتعزيز الولاء وتجربة المستخدم. مع ازدياد حجم البيانات وتنوع مصادرها، بات من الضروري للمؤسسات تبني حلول ذكية تساعد في فهم سلوك العملاء، التنبؤ باحتياجاتهم، وتقديم تجارب مخصصة تعزز من القيمة المؤسسية والعلاقات طويلة الأمد. يستعرض البرنامج أدوات تحليل البيانات الحديثة وخوارزميات التعلم الآلي التي يمكن دمجها ضمن أنظمة إدارة العلاقة مع العملاء (CRM) لتطوير تواصل أكثر فعالية.

أهداف البرنامج:

بنهاية هذا البرنامج، سيتمكن المشاركون من:

• فهم المفاهيم الأساسية لتحليل البيانات والتعلم الآلي في سياق خدمة العملاء

• استخدام التحليلات التنبؤية لفهم سلوك العملاء واتخاذ قرارات تسويقية فعّالة

• تطوير نماذج تعلم آلي لتحسين تخصيص الخدمات وزيادة التفاعل

• دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مع استراتيجيات التسويق والعلاقات العامة

• قياس فعالية تفاعل العملاء وتحسين الأداء العام من خلال مؤشرات واضحة

منهجية التدريب:

• محاضرات تفاعلية مدعومة بدراسات حالة حقيقية

• تطبيقات عملية باستخدام أدوات تحليل البيانات (مثل: Power BI، Python، Excel المتقدم)

• مناقشات جماعية وتمارين تحليلية

• عروض تقديمية فردية وجماعية حول نتائج النماذج التحليلية

• أدوات تقييم وقياس الأثر التطبيقي للمهارات المكتسبة

الأثر المؤسسي:

• تعزيز قدرة المؤسسة على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات

• رفع مستوى الرضا والولاء لدى العملاء من خلال التفاعل المخصص

• تحسين استهداف الحملات التسويقية وتقليل التكاليف

• دعم الابتكار المؤسسي في مجال إدارة تجربة العملاء

• تسريع تبني ثقافة البيانات والتحليلات الذكية داخل المؤسسة

الفئات المستهدفة:

• مدراء ومختصو التسويق وتجربة العملاء

• محللو البيانات ومنسقو قواعد البيانات

• مسؤولو أنظمة CRM والتحول الرقمي

• العاملون في تطوير الأعمال وخدمة العملاء

• مطورو الاستراتيجيات الرقمية والابتكار المؤسسي

المحاور التدريبية

اليوم الأول: مدخل إلى تحليل البيانات وخدمة العملاء

• أهمية البيانات في تعزيز التفاعل مع العملاء

• أنواع البيانات ومصادرها (بيانات داخلية وخارجية)

• أدوات تحليل البيانات المستخدمة في التسويق وخدمة العملاء

• دراسات حالة حول تحليل البيانات في بيئات خدمية

اليوم الثاني: التحليلات التنبؤية وسلوك العملاء

• تقنيات التحليل التنبؤي وأساسياتها

• بناء نماذج التنبؤ بسلوك العملاء (Churn، Upsell، Cross-sell)

• أدوات تحليل سلاسل السلوك والتفاعلات

• دراسة حالة: تطبيق نموذج تنبؤي في قطاع التجزئة أو الخدمات

اليوم الثالث: التعلم الآلي في خدمة العملاء

• مقدمة في التعلم الآلي والإشراف على النماذج (Supervised vs Unsupervised)

• خوارزميات شائعة (Decision Trees، Random Forest، K-Means، وغيرها)

• تطبيقات التعلم الآلي في تخصيص العروض وتوصيات المنتجات

• تطوير نموذج تعلم آلي باستخدام أدوات مرئية أو تعليمية

اليوم الرابع: تكامل البيانات مع استراتيجيات التفاعل

• ربط النماذج التحليلية مع أنظمة CRM ووسائل التواصل

• تطوير استراتيجيات تفاعل ذكي بناءً على البيانات

• تخصيص المحتوى وتوقيته وتحسين تجربة المستخدم

• أتمتة التفاعل مع العملاء من خلال نماذج ذكية

اليوم الخامس: تنفيذ وتحليل الأداء

• مؤشرات قياس التفاعل الفعّال مع العملاء (Engagement KPIs)

• استخدام لوحات التحكم (Dashboards) لتحليل الأداء

• تقديم المشاريع التحليلية النهائية من قبل المتدربين

• وضع خطة عمل لتطبيق ما تم تعلمه داخل الم ؤسسة