الحقيبة التدريبية
التحليل التنبؤي لأداء الحملات الإعلانية عبر أدوات الذكاء الاصطناعي
خمسة أيام (25 ساعة تدريبية)
تتضمن الحقيبة الملفات التالية:
- شرائح العرض PowerPoint
- دليل المدرب Word
- مذكرة المتدرب Word
- أوراق العمل Word
- الدليل التعريفي للحقيبة Word
- الاختبار القبلي والبعدي Word
- استمارة تقييم دورة تدريبية Word
جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل
الهدف العام:
- تمكين المشاركين من استخدام تقنيات التحليل التنبؤي وأدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الحملات الإعلانية الرقمية، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية، وتحسين القرارات التسويقية بناءً على البيانات الذكية.
الأهداف التفصيلية:
- التعرف على مفهوم التحليل التنبؤي ودوره في التسويق الرقمي
- اكتساب مهارات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الإعلانية
- فهم كيفية بناء النماذج التنبؤية لتوقع سلوك العملاء ونتائج الحملات
- تحليل مؤشرات الأداء KPIs باستخدام Power BI وGoogle Analytics وأدوات الذكاء الاصطناعي
- تطوير استراتيجيات تسويق قائمة على البيانات والتنبؤ الذكي
الفئة المستهدفة:
- مدراء وأخصائيو التسويق الرقمي والإعلان
- محللو البيانات والمخططون الاستراتيجيون
- مطورو الحملات الإعلانية في Google Ads وMeta Ads
- رواد الأعمال المهتمون بتحليل الأداء التسويقي
المحاور التدريبية:
اليوم التدريبي الأول: مدخل إلى التحليل التنبؤي والذكاء الاصطناعي في التسويق
الجلسة التدريبية الأولى: المفاهيم الأساسية للتحليل التنبؤي Predictive Analytics
- الفرق بين التحليل الوصفي والتحليل التنبؤي والتحليل المتقدم
- أهمية التنبؤ في دعم القرارات التسويقية الذكية
- حالات واقعية لتطبيق التحليل التنبؤي في الحملات الرقمية
الجلسة التدريبية الثانية: أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل الأداء
- استعراض أدوات Google AI وPower BI وPython Analytics
- ربط بيانات Google Ads وGoogle Analytics بأنظمة التحليل الذكي
- تمرين عملي لتحليل بيانات أولية واستخلاص الأنماط
اليوم التدريبي الثاني: جمع وتحليل البيانات الإعلانية
الجلسة التدريبية الأولى: مصادر بيانات الحملات الرقمية
- البيانات الواردة من Google Ads وMeta Ads وYouTube وTikTok Ads
- آليات جمع البيانات باستخدام واجهات API والتقارير الذكية
- ورشة عمل لتوحيد مصادر البيانات في ملف تحليلي واحد
الجلسة التدريبية الثانية: تنظيف البيانات ومعالجتها
- استخدام Excel وPower Query في تنظيف البيانات ومعالجتها
- دمج البيانات وتحويلها قبل البدء بالتحليل
- تمرين عملي لتجهيز قاعدة بيانات لحملة إعلانية حقيقية
اليوم التدريبي الثالث: بناء النماذج التنبؤية للأداء الإعلاني
الجلسة التدريبية الأولى: منهجيات التحليل التنبؤي في الإعلانات
- خوارزميات التنبؤ مثل Regression وClassification وForecasting
- تحليل التوجهات والمواسم في أداء الحملات الإعلانية
- تطبيق عملي لبناء نموذج تنبؤ باستخدام Power BI
الجلسة التدريبية الثانية: الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالنتائج
- استخدام Google Ads AI وChatGPT في تحليل الأنماط المستقبلية
- تحليل العوامل المؤثرة في معدل النقر CTR ومعدل التحويل Conversion
- ورشة عمل لتصميم نموذج توقع للأداء الإعلاني
اليوم التدريبي الرابع: تقييم الأداء والتحسين الذكي
الجلسة التدريبية الأولى: مؤشرات الأداء الرئيسية للحملات الإعلانية
- تحليل مؤشرات CPC وCPA وCTR وROAS ومعدل التفاعل
- بناء لوحات تحكم ذكية باستخدام Power BI وData Studio
- تمرين عملي لقراءة تقارير الأداء ودعم اتخاذ القرار
الجلسة التدريبية الثانية: التحسين المستمر باستخدام الذكاء الاصطناعي
- دور الخوارزميات التكيفية في التحسين الآلي للأداء
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في اختبارات A/B وتجريب الإعلانات
- نشاط جماعي لتصميم خطة تحسين أداء حملة تسويقية
اليوم التدريبي الخامس: المشروع التطبيقي واستشراف المستقبل الإعلاني
الجلسة التدريبية الأولى: المشروع التدريبي التطبيقي للتحليل التنبؤي
- إعداد نموذج تحليلي متكامل لأداء حملة رقمية واقعية
- عرض المشاريع ومناقشة النتائج التحليلية
- تقديم التغذية الراجعة وتوصيات التطوير
الجلسة التدريبية الثانية: مستقبل التحليل الإعلاني بالذكاء الاصطناعي
- تطور تحليلات Google Ads Performance Max
- التوجهات الحديثة في Predictive AI Marketing
- توصيات لتحسين الاستراتيجيات التسويقية باستخدام التحليل التنبؤي