دورة المبيعات والتسويق والذكاء الاصطناعي (AI)

الدرس 1 • نظرة عامة على مشهد أتمتة مبيعات B2B SaaS ومميزات المنتج

استكشف نظام بيئة أتمتة مبيعات B2B SaaS، وأنواع المنصات الرئيسية، وكيفية تمييز الموردين. تعلم تحليل مجموعات الميزات، والتسعير، والتكاملات، والموضع للكشف عن الفجوات والفرص في الأسواق المزدحمة.

الدرس 2 • كيفية تركيب البحث في شخصيات المشتري وحالات الاستخدام ذات الأولوية

ترجم البحث إلى شخصيات مشتري قابلة للتنفيذ وحالات استخدام عالية القيمة. ستقوم بهيكلة روايات الشخصيات، ورسم المهام المطلوبة، وتحديد سيناريوهات الأتمتة التي تربط قدرات المنتج بنتائج أعمال قابلة للقياس.

الدرس 3 • تحديد شرائح الهدف: الصناعة، وحجم الشركة، وشريحة الإيرادات، وأدوار المشتري

طور نهجًا منظمًا لتحديد شرائح الهدف حسب الصناعة، والحجم، والشريحة الإيرادية، وأدوار المشتري. تعلم كيفية دمج المدخلات الكمية والكيفية لتحديد أولويات الشرائح ذات الملاءمة القوية، والإلحاح، وإمكانية التوسع.

الدرس 4 • مصادر البيانات الشركاتية والتكنولوجية وطرق جمعها

تعلم كيفية الحصول على البيانات الشركاتية والتكنولوجية، وتقييمها، وجمعها لاستهداف B2B. نغطي الموردين، والمصادر العامة، وأدوات الإثراء، وممارسات البيانات الأخلاقية لبناء قواعد بيانات المحتملين الدقيقة والمتوافقة.

الدرس 1 • اكتشاف الجمهور بمساعدة الذكاء الاصطناعي: نمذجة الكلمات المفتاحية/المواضيع، إشارات النية، وتحليل فجوات المنافسين

استكشف كيف يكشف الذكاء الاصطناعي عن الجمهور عالي القيمة باستخدام نمذجة الكلمات المفتاحية والمواضيع، وإشارات النية، وتحليل المنافسين. تعلم ترجمة الرؤى إلى شرائح، وزوايا الرسائل، ولعب القنوات التي تحسن الكفاءة ومعدلات الفوز.

الدرس 2 • التقاط البيانات لكل قناة: معلمات التتبع، تصميم النموذج، تصنيف UTM، واعتبارات الخصوصية/الامتثال

أتقن التقاط البيانات عبر القنوات باستخدام التتبع القوي، والنماذج، والتصنيفات. ستصمم مخططات UTM، وتحسن النماذج للتحويل وجودة البيانات، وتضمن الخصوصية، والموافقة، والامتثال التنظيمي في كل سوق.

الدرس 3 • الإبداع والرسائل المولدة بالذكاء الاصطناعي: تصميم التلقيمات، دليل النبرة، استراتيجيات A/B، والحواجز

تعلم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد إبداعي وعلى العلامة التجارية ورسائل للإعلانات، وصفحات الهبوط، والندوات. ستصمم التلقيمات، وتحدد دليل النبرة والأسلوب، وتشغل اختبارات A/B منظمة، وتطبق حواجز للجودة والامتثال.

الدرس 4 • استخدام الجمهور التنبؤي/المشابه: المدخلات، التكوين، والقياس

افهم كيفية تصميم، وتكوين، وتقييم الجمهور التنبؤي والمشابه. ستحدد مدخلات البيانات، وتربط مصادر CRM وCDP، وتحدد الحواجز، وتقيس الرفع مقابل الاستهداف الأساسي عبر القنوات.

الدرس 1 • تنفيذ تسجيل العملاء المحتملين التنبؤي في CRM الشائعة: المدخلات المطلوبة، إشارات التدريب، والمعايرة

يوضح هذا القسم كيفية تنفيذ تسجيل العملاء المحتملين التنبؤي في CRM الرئيسية، بما في ذلك مدخلات البيانات المطلوبة، وعلامات التدريب، واختيار النموذج، والمعايرة، وكيفية مراقبة الأداء، والعدالة، والانحراف في بيئة مبيعات الإنتاج.

الدرس 2 • رسم أحداث السلوك والأوزان: مشاهدات الصفحات، تنزيلات المحتوى، طلبات العروض التوضيحية، تفاعلات البريد الإلكتروني

يشرح هذا القسم كيفية ترجمة السلوكيات الرقمية إلى أحداث مرجحة، من مشاهدات الصفحات إلى العروض التوضيحية، وكيفية معايرة تلك الأوزان باستخدام البيانات حتى تعكس تسجيلات السلوك النية الشرائية الحقيقية بدلاً من مؤشرات التفاعل الزائفة.

الدرس 3 • تشغيل التسجيلات: العتبات، انحلال التسجيل، وشرح التسجيل للمبيعات

يغطي هذا القسم كيفية تحويل التسجيلات الخام للعملاء المحتملين إلى إجراءات مبيعات باستخدام العتبات، وقواعد التوجيه، وانحلال التسجيل، وشروحات واضحة تساعد الممثلين على الثقة بالنموذج، وتعديل توقيت التواصل، وتقديم تعليقات تحسن جودة التسجيل.

الدرس 4 • تصميم إطار تسجيل عملاء محتملين هجين: السمات الشركاتية، السلوكية، والتفاعلية

يظهر هذا القسم كيفية تصميم إطار تسجيل هجين يمزج السمات الشركاتية، والسلوكية، والتفاعلية، مع موازنة القواعد البسيطة مع نماذج الذكاء الاصطناعي حتى تحصل الفرق على تسجيلات شفافة ومستقرة تتكيف مع البيانات الجديدة.

الدرس 1 • الذكاء الاصطناعي المحادثي على الموقع: تدفقات تأهيل الشات بوت، قواعد التسليم إلى المبيعات، وإثراء التقاط العملاء المحتملين

في هذا القسم ستصمم ذكاءً اصطناعيًا محادثيًا يؤهل الزوار، ويثري العملاء المحتملين، ويسلم بسلاسة إلى المبيعات. ستقوم بهيكلة تدفقات الحوار، وتحديد قواعد التوجيه، وتضمن جمع البوتات للبيانات المفيدة مع الحفاظ على تجربة بشرية.

الدرس 2 • مبادئ التخصيص: التقسيم، المحتوى الديناميكي، وقواعد التنسيق

يقدم هذا القسم مبادئ التخصيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأساسية: التقسيم، والمحتوى الديناميكي، وقواعد التنسيق. ستتعلم كيفية دمج البيانات، والنماذج، ومنطق الأعمال لتقديم تجارب متسقة وقابلة للتوسع عبر القنوات.

الدرس 3 • تصميم تدفقات تربية مدعومة بالذكاء الاصطناعي من 3-5 خطوات: المحفزات، الإيقاعات، والغرض لكل خطوة

هنا ستصمم تدفقات تربية قصيرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع محفزات واضحة، وإيقاعات، وأهداف. سترسم مراحل المشتري، وتحدد قواعد القرار، وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتكييف التوقيت، والمحتوى، والقناة مع السيطرة الدقيقة على القياس والتكرار.

الدرس 4 • تخصيص الموقع والإعلانات: تخصيص جانب الخادم أو العميل، محركات التوصية، واستراتيجيات الاستهداف مرة أخرى

يشرح هذا القسم كيفية تخصيص المواقع والإعلانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، من التكتيكات الجانب الخادم والعميل إلى محركات التوصية والاستهداف مرة أخرى. ستتعلم احتياجات البيانات، وخيارات الأدوات، وكيفية ربط التجارب بأهداف الإيرادات.

الدرس 1 • استخدام الذكاء الاصطناعي للتحليلات: التنبؤ التنبؤي، كشف الشذوذ، وأهمية الميزات لمحركات التحويل

ستتعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحليلات التسويق والمبيعات. تشمل المواضيع التنبؤ بالإيرادات، وكشف الشذوذ، وأهمية الميزات لكشف محركات التحويل، وتحديد أولويات الإجراءات، وتواصل الرؤى لأصحاب المصلحة.

الدرس 2 • الحوكمة والمراقبة: انحراف النموذج، التزامات أداء SLA، فحوصات جودة البيانات، وإيقاع التقرير

يركز هذا القسم على الحوكمة والمراقبة للذكاء الاصطناعي في الذهاب إلى السوق. ستدير انحراف النموذج، وتحدد التزامات أداء SLA، وتنفذ فحوصات جودة البيانات، وتضع إيقاعات التقرير التي تحافظ على توافق أصحاب المصلحة والامتثال.

الدرس 3 • التجربة والتحسين التكراري: تصميم الاختبار، مؤشرات التعلم، وقواعد الإيقاف

يغطي هذا القسم كيفية تصميم التجارب، واختيار مؤشرات التعلم، وتحديد قواعد الإيقاف. ستتعلم تشغيل اختبارات A/B ومتعددة المتغيرات، وتجنب التحيز، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع حلقات التحسين التكرارية.

الدرس 4 • نماذج الإسناد لرحلات B2B اللمس المتعدد: القائمة على القواعد، الاحتمالية، والمدعومة بالبيانات

يشرح هذا القسم إسناد اللمس المتعدد لرحلات B2B المعقدة. ستقارن النماذج القائمة على القواعد، والاحتمالية، والمدعومة بالبيانات، وتقيم التحيز واحتياجات البيانات، وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص الائتمان وتوجيه تخصيص الميزانية.