الحقيبة التدريبية
توصيات المنتجات باستخدام الخوارزميات الذكية
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 تصميم وتطبيق أنظمة توصية ذكية للمنتجات والخدمات باستخدام الخوارزميات وتقنيات الذكاء الاصطناعي، بما يسهم في تحسين تجربة العملاء، وزيادة معدلات الشراء، ورفع كفاءة التسويق الرقمي الموجّه.
الأهداف التفصيلية:
- فهم مفهوم أنظمة التوصية الذكية ودورها في التسويق الرقمي.
- التعرّف على أنواع خوارزميات التوصية التعاونية والمعتمدة على المحتوى والأنظمة الهجينة.
- تحليل البيانات السلوكية للمستخدمين لبناء توصيات مخصصة عالية الدقة.
- استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحسين جودة التوصيات.
- تصميم نظام توصية ذكي متكامل للمنتجات أو الخدمات الرقمية.
- قياس أداء خوارزميات التوصية وتحسينها عبر نماذج التحليل التنبؤي.
- تطبيق التخصيص الفائق في تجربة العميل باستخدام أنظمة الذكاء الذاتي.
- استشراف مستقبل تقنيات التوصية في التسويق الرقمي والتجارة الإلكترونية.
الفئة المستهدفة:
- مدراء وأخصائيو التسويق الإلكتروني والتجارة الرقمية.
- محللو البيانات ومهندسو الذكاء الاصطناعي.
- مطورو المتاجر الإلكترونية والمواقع التسويقية.
- رواد الأعمال والمستشارون في إدارة التجربة الرقمية.
الأساليب التدريبية:
- المحاضرات التفاعلية المدعومة بعروض مرئية.
- ورش العمل التطبيقية لتحليل البيانات وتنفيذ الخوارزميات.
- التطبيق العملي على أدوات الذكاء الاصطناعي في التسويق الإلكتروني.
- تحليل دراسات حالة عالمية لأنظمة توصية ناجحة.
- جلسات المناقشات الجماعية لتبادل الخبرات والرؤى المستقبلية.
مخرجات البرنامج:
- القدرة على تصميم وتطوير أنظمة توصية ذكية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- تحليل بيانات العملاء لتخصيص تجربة تسويقية متكاملة.
- بناء استراتيجيات تسويق رقمي قائمة على التحليل التنبؤي.
- تطوير ميزة تنافسية عبر تقديم توصيات دقيقة وموجهة في الوقت المناسب.
المحاور التدريبية:
اليوم التدريبي الأول: مدخل إلى أنظمة التوصية الذكية
الجلسة التدريبية الأولى: مفهوم أنظمة التوصية وأهميتها في التسويق
- تعريف أنظمة التوصية وآلية عملها.
- دور التوصية في زيادة المبيعات وتحسين تجربة المستخدم.
- تطبيقات التوصية في المنصات العالمية مثل Amazon وNetflix وSpotify.
الجلسة التدريبية الثانية: مكونات النظام الذكي للتوصية
- جمع البيانات السلوكية والديموغرافية والتفاعلية.
- تحليل تفضيلات المستخدمين وبناء الملفات الشخصية.
- الخوارزميات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في أنظمة التوصية.
اليوم التدريبي الثاني: أنواع خوارزميات التوصية الذكية
الجلسة التدريبية الأولى: خوارزميات التصفية التعاونية Collaborative Filtering
- تحليل سلوك المستخدمين المتشابهين واستخلاص أنماط التفاعل.
- توصية المنتجات اعتمادًا على البيانات الجماعية.
- استعراض المزايا والقيود التطبيقية لهذا النوع من التوصيات.
الجلسة التدريبية الثانية: خوارزميات التصفية المعتمدة على المحتوى Content-Based Filtering
- تحليل خصائص المنتجات وربطها بتفضيلات المستخدمين.
- بناء نماذج توصية قائمة على سمات المحتوى.
- توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لرفع دقة الاقتراحات.
اليوم التدريبي الثالث: بناء نظام توصية ذكي عملي
الجلسة التدريبية الأولى: تصميم النظام وتحليل البيانات
- إعداد قواعد بيانات العملاء والمنتجات.
- معالجة البيانات وتحليلها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق أدوات Python وPower BI وRapidMiner في نمذجة أنظمة التوصية.
الجلسة التدريبية الثانية: الخوارزميات الهجينة Hybrid Recommendation Systems
- الدمج بين التصفية التعاونية والنماذج المعتمدة على المحتوى.
- استخدام الذكاء التنبؤي لتحليل الأنماط السلوكية المعقدة.
- تنفيذ تطبيق عملي لبناء نموذج توصية باستخدام بيانات حقيقية.
اليوم التدريبي الرابع: تحسين أداء أنظمة التوصية
الجلسة التدريبية الأولى: قياس دقة التوصيات وجودتها
- التعرّف على مؤشرات الأداء مثل Precision وRecall وF1 Score.
- اختبار النماذج وتحليل النتائج التشغيلية.
- تحسين نماذج التوصية استنادًا إلى البيانات الجديدة والمتجددة.
الجلسة التدريبية الثانية: التوصية في الوقت الحقيقي Real-Time Recommendation
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات اللحظية.
- توليد توصيات فورية أثناء التصفح أو أثناء عمليات الشراء.
- دمج أنظمة التوصية مع واجهات المستخدم التفاعلية.
اليوم التدريبي الخامس: المشروع التطبيقي واستشراف المستقبل
الجلسة التدريبية الأولى: المشروع التطبيقي
- بناء نظام توصية فعلي لمنتجات أو خدمات رقمية محددة.
- تحليل البيانات واختيار الخوارزميات المناسبة للتطبيق العملي.
- عرض المشاريع ومناقشة النتائج المستخلصة.
الجلسة التدريبية الثانية: مستقبل التوصية الذكية في التسويق
- دور الذكاء التوليدي في إنشاء توصيات شخصية بالكامل.
- تطبيقات التخصيص الفائق والتفاعل الذاتي مع المستخدمين.
- صياغة التوصيات الختامية لتطوير استراتيجيات توصية مبتكرة داخل المؤسسات.