Персонализируйте предложение по продажам с помощью 540 часов лучшего цифрового обучения"

В условиях жесткой конкуренции учреждения стремятся анализировать разговоры и тенденции, чтобы лучше понять потребителей. По этой причине системы машинного обучения получили особое распространение. Это связано с их применением для мониторинга брендов, отслеживания упоминаний о компаниях в социальных сетях для оценки восприятия обществом их продуктов или услуг. Таким образом, специалисты могут разрабатывать комплексные стратегии для поддержания положительного имиджа организаций и своевременно решать возникающие проблемы.

Столкнувшись с этой реальностью, TECH разрабатывает инновационную программу, которая будет посвящена анализу коммуникационных данных для принятия стратегических решений. В рамках программы студенты познакомятся с самыми современными системами выявления и оценки эмоций пользователей. Кроме того, в учебном плане особое внимание уделяется использованию больших данных для анализа коммуникаций. В соответствии с этим  в дидактическом материале будут рассматриваться вопросы автоматического решения проблем с помощью таких инструментов, как чат-боты. Программа также будет поощрять студентов к улучшению цифрового опыта пользователей с целью повышения их лояльности. Кроме того, обучение будет сосредоточено на автоматизированном мониторинге конкурентов и предиктивном наблюдении за ними.

Педагогическая методология Relearning в сочетании с мультимедийными ресурсами позволяет студентам получать доступ к учебным материалам 24 часа в сутки, 7 дней в неделю и в гибком режиме. Эта программа проводится на 100% в режиме онлайн, что означает, что студенты могут учиться в своем собственном темпе и по своему собственному расписанию. Кроме того, ведущие преподаватели являются экспертами в области искусственного интеллекта в коммуникации и имеют большой опыт работы и исследований. Курс профессиональной подготовки — это уникальная возможность для специалистов по маркетингу повысить свою квалификацию. Благодаря инновационному формату и современному содержанию, TECH предлагает строгое и качественное обучение.

Вы сможете предсказывать тенденции на рынке и разрабатывать инновационные продукты, которые выделят вас среди конкурентов"

Данный Курс профессиональной подготовки в области коммуникаций и управления коммерческими отношениями с помощью искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в области маркетинга и коммуникаций
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет полную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Создавайте интерактивные дашборды для динамической визуализации данных и показателей в одном месте"

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

Вы будете использовать самые передовые методы прогнозной аналитики для проверки эффективности ваших объявлений"

Благодаря революционной методологии Relearning вы оптимально интегрируете все знания, чтобы успешно достичь результатов, к которым вы стремитесь"

Этот Курс профессиональной подготовки сосредоточится на автоматизации и оптимизации маркетинговых процессов с помощью ИИ. Программа состоит из 3 модулей, в которых рассматриваются вопросы интеграции данных и платформ с использованием стратегий машинного обучения. Таким образом, студенты смогут улучшить свои рекламные кампании, персонализируя их в соответствии с аудиторией. Кроме того, материалы предоставят инструменты для анализа больших объемов данных. В программе также будет сделан акцент на применении ИИ в продажах, использовании техник для генерации лидов. Студенты смогут делать прогнозы относительно потребностей клиентов, чтобы разрабатывать продукты, отвечающие этим потребностям.

Полная и передовая программа, которая позволит вам развиваться, не выходя из дома"

Модуль 1. Автоматизация и оптимизация маркетинговых процессов с помощью ИИ

1.1. Автоматизация маркетинга с помощью искусственного интеллекта в Hubspot

1.1.1. Таргетирование аудитории на основе ИИ
1.1.2. Автоматизация  workflows или рабочих процессов
1.1.3. Постоянная оптимизация онлайн-кампаний

1.2. Интеграция данных и платформ в автоматизированные маркетинговые стратегии

1.2.1. Анализ и унификация многоканальных данных
1.2.2. Взаимосвязь между различными маркетинговыми платформами
1.2.3. Обновление данных в режиме реального времени

1.3. Оптимизация рекламных кампаний с помощью ИИ в Google Ads

1.3.1. Предиктивный анализ эффективности объявлений
1.3.2. Автоматическая персонализация объявлений в соответствии с целевой аудиторией
1.3.3. Автоматическая корректировка бюджета на основе результатов

1.4. Персонализация аудитории с помощью ИИ

1.4.1. Сегментация и персонализация контента
1.4.2. Персонализированные рекомендации по содержанию
1.4.3. Автоматическая идентификация аудиторий или однородных групп

1.5. Автоматизация ответов клиентам с помощью ИИ

1.5.1. Чат-боты и машинное обучение
1.5.2. Автоматическая генерация ответов
1.5.3. Автоматическое решение проблем

1.6. ИИ в email-маркетинге для автоматизации и персонализации

1.6.1. Автоматизация последовательностей электронных писем
1.6.2. Динамическая персонализация контента в соответствии с предпочтениями
1.6.3. Интеллектуальная сегментация списков рассылки

1.7. Анализ настроения с помощью искусственного интеллекта в социальных сетях и отзывах клиентов с помощью Lexalytics

1.7.1. Автоматический мониторинг настроения в комментариях
1.7.2. Персонализированные ответы на эмоции
1.7.3. Предиктивный анализ репутации

1.8. Оптимизация цен и рекламных акций с помощью искусственного интеллекта с помощью Vendavo 

1.8.1. Автоматическая корректировка цен на основе предиктивной аналитики
1.8.2. Автоматическая генерация предложений, адаптированных к поведению пользователей
1.8.3. Анализ конкурентов и цен в режиме реального времени

1.9. Интеграция ИИ в существующие маркетинговые инструменты

1.9.1. Интеграция возможностей ИИ с существующими маркетинговыми платформами
1.9.2. Оптимизация существующего функционала
1.9.3. Интеграция с CRM-системами

1.10. Тенденции и будущее автоматизации ИИ в маркетинге

1.10.1. ИИ для улучшения пользовательского опыта
1.10.2. Предиктивный подход к принятию маркетинговых решений
1.10.3. Разговорный маркетинг

Модуль 2. Анализ коммуникационных и маркетинговых данных для принятия решений

2.1. Специальные технологии и инструменты для анализа коммуникационных и маркетинговых данных Google Analytics 4

2.1.1. Инструменты для анализа разговоров и тенденций в социальных сетях
2.1.2. Системы для выявления и оценки эмоций в коммуникациях
2.1.3. Использование больших данных для анализа коммуникаций

2.2. Применение ИИ для анализа больших объемов маркетинговых данных таких как Google BigQuery

2.2.1. Автоматическая обработка больших данных
2.2.2. Выявление поведенческих моделей
2.2.3. Оптимизация алгоритмов анализа данных

2.3. Инструменты для визуализации данных и создания отчетов о кампаниях и коммуникациях с использованием ИИ

2.3.1. Создание интерактивных приборных панелей
2.3.2. Автоматическое создание отчетов
2.3.3. Прогнозируемая визуализация результатов кампании

2.4. Применение ИИ в маркетинговых исследованиях с помощью Quid 

2.4.1. Автоматическая обработка данных опросов
2.4.2. Автоматическое определение сегментов аудитории
2.4.3. Прогнозирование тенденций развития рынка

2.5. Предиктивная аналитика в принятии маркетинговых решений

2.5.1. Предиктивные модели поведения потребителей
2.5.2. Прогнозирование эффективности кампаний
2.5.3. Автоматическая настройка стратегической оптимизации

2.6. Сегментация рынка с помощью ИИ через Meta

2.6.1. Автоматизированный анализ демографических данных
2.6.2. Определение заинтересованных сторон
2.6.3. Динамическая персонализация предложений

2.7. Оптимизация маркетинговой стратегии с помощью ИИ

2.7.1. Использование ИИ для измерения эффективности каналов
2.7.2. Стратегическая автоматическая настройка для достижения максимальных результатов
2.7.3. Моделирование стратегических сценариев

2.8. ИИ в измерении ROI с помощью GA4

2.8.1. Модели атрибуции конверсии
2.8.2. Анализ ROI с помощью ИИ
2.8.3. Оценка пожизненной ценности клиента

2.9. Успешные кейсы в аналитике данных с использованием ИИ

2.9.1. Демонстрация на конкретных примерах того, как ИИ улучшил результаты
2.9.2. Оптимизация затрат и ресурсов
2.9.3. Конкурентное преимущество и инновации

2.10. Проблемы и этические аспекты в аналитике данных ИИ

2.10.1. Предвзятость данных и результатов
2.10.2. Этические соображения при обработке и анализе конфиденциальных данных
2.10.3. Проблемы и решения, позволяющие сделать модели ИИ прозрачными

Модуль 3. Продажи и привлечение клиентов с помощью искусственного интеллекта

3.1. Применение искусственного интеллекта в процессе продаж с помощью Salesforce

3.1.1. Автоматизация задач по продажам
3.1.2. Предиктивный анализ цикла продаж
3.1.3. Оптимизация ценовых стратегий

3.2. Техники и инструменты для генерации лидов с помощью искусственного интеллекта через Hubspot 

3.2.1. Автоматизированная идентификация лидов
3.2.2. Анализ поведения пользователей
3.2.3. Персонализация контента для рекрутинга

3.3. Скоринг лидов с помощью ИИ с использованием Hubspot

3.3.1. Автоматизированная оценка квалификации лидов
3.3.2. Анализ лидов на основе взаимодействия
3.3.3. Оптимизация скоринговой модели лидов

3.4. ИИ в управлении взаимоотношениями с клиентами

3.4.1. Автоматизированные последующие действия для улучшения отношений с клиентами
3.4.2. Персональные рекомендации для клиентов
3.4.3. Автоматизация персонализированных коммуникаций

3.5. Внедрение и истории успеха виртуальных помощников в продажах

3.5.1. Виртуальные помощники для поддержки продаж
3.5.2. Улучшение клиентского опыта
3.5.3. Оптимизация конверсии и закрытие продаж

3.6. Прогнозирование потребностей клиентов с помощью искусственного интеллекта

3.6.1. Анализ покупательского поведения
3.6.2. Динамическая сегментация предложений
3.6.3. Системы персонализированных рекомендаций

3.7. Персонализация торгового предложения с помощью ИИ

3.7.1. Динамическая адаптация коммерческих предложений
3.7.2. Эксклюзивные поведенческие предложения
3.7.3. Создание персонализированных пакетов

3.8. Конкурентный анализ с помощью ИИ

3.8.1. Автоматизированный мониторинг конкурентов
3.8.2. Автоматизированный сравнительный анализ цен
3.8.3. Предиктивное наблюдение за конкурентами

3.9. Интеграция ИИ в инструменты продаж

3.9.1. Совместимость с CRM-системами
3.9.2. Расширение возможностей инструментов продаж
3.9.3. Предиктивная аналитика в платформах продаж

3.10. Инновации и прогнозы в сфере продаж

3.10.1. Дополненная реальность в процессе покупки
3.10.2. Расширенная автоматизация продаж
3.10.3. Эмоциональный интеллект при взаимодействии в продажах

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"