حقيبة تدريبية

دورة هندسة النمو التسويقي بالذكاء الاصطناعي

AI-Powered Marketing Growth Engineering

5 أيام، 25 ساعة تدريبية

تتضمن الحقيبة الملفات التالية:

1. شرائح العرض PowerPoint.
2. دليل المدرب Word.
3. مذكرة المتدرب Word.
4. أوراق العمل والحالات التطبيقية Word.
5. الاختبار القبلي والبعدي Word.
6. الدليل التعريفي للحقيبة Word.
7. استمارة تقييم دورة تدريبية Word.

جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم إنفوجرافيك)

مقدمة:

أصبح النمو التسويقي عملية هندسية متكاملة تعتمد على البيانات والتجريب المستمر والذكاء الاصطناعي، ولم يعد مقتصرًا على إطلاق الحملات الإعلانية أو زيادة عدد العملاء المحتملين. وتتطلب هندسة النمو الحديثة ربط التسويق والمبيعات وخدمة العملاء والمنتج ضمن منظومة موحدة تستهدف تحسين رحلة العميل وتعظيم القيمة المستدامة، تقدم هذه الدورة منهجًا عمليًا لبناء محركات نمو قابلة للقياس والتوسع، باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحليلات التنبؤية ووكلاء الذكاء الاصطناعي وأتمتة التسويق، مع التركيز على بيانات الطرف الأول، والتخصيص واسع النطاق، وتحسين الظهور في محركات البحث والإجابة الذكية، وقياس الأثر الحقيقي للاستثمارات التسويقية، ويراعي التحديث استمرار أهمية أسس تحسين محركات البحث عند التعامل مع نتائج البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي، إلى جانب تطور الحملات الإعلانية المعتمدة على التعلم الآلي، وأهمية بيانات الطرف الأول والقياس المحافظ على الخصوصية.

الهدف العام:

تمكين المشاركين من تصميم وتنفيذ وإدارة منظومة نمو تسويقي متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي والبيانات، تسهم في اكتشاف فرص النمو، وتحسين اكتساب العملاء وتحويلهم والاحتفاظ بهم، وتعظيم القيمة والعائد على الاستثمار بصورة قابلة للقياس والتوسع.

الأهداف التفصيلية:

بنهاية الدورة، يُتوقع أن يكون المشارك قادرًا على:

• تطبيق منهجيات هندسة النمو وبناء محركات نمو تسويقي قابلة للتوسع.
• تحليل الأسواق والعملاء واكتشاف فرص النمو باستخدام البيانات والذكاء الاصطناعي.
• تصميم رحلات وتجارب وحملات تسويقية ذكية وشخصية متعددة القنوات.
• توظيف الأتمتة ووكلاء الذكاء الاصطناعي في عمليات التسويق والمبيعات.
• إدارة التجارب وتحسين التحويل وقياس الأثر والعائد التسويقي.
• إعداد استراتيجية متكاملة للنمو تراعي الخصوصية والحوكمة والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

الفئة المستهدفة:

• مديرو التسويق والتسويق الرقمي.
• مديرو النمو والابتكار والتحول الرقمي.
• مديرو المبيعات وتطوير الأعمال.
• مسؤولو التجارة الإلكترونية.
• محللو التسويق والبيانات وتجربة العملاء.
• مديرو المنتجات ورواد الأعمال وأصحاب المشروعات.
• مسؤولو إدارة علاقات العملاء وأتمتة التسويق.

المحاور التدريبية:

اليوم الأول: تأسيس منظومة النمو القائمة على البيانات

الجلسة الأولى: هندسة النمو التسويقي ومحركات النمو الحديثة:

أهداف الجلسة:

• تمييز هندسة النمو عن التسويق التقليدي واختراق النمو.
• تحليل رحلة النمو الكاملة وربطها بأهداف المؤسسة.
• تصميم محركات نمو قابلة للقياس والتوسع.

محاور الجلسة:

• مفهوم هندسة النمو التسويقي Marketing Growth Engineering.
• الفرق بين التسويق التقليدي وGrowth Marketing وGrowth Hacking.
• نماذج النمو: AARRR ومسار التحويل ودورة حياة العميل.
• اختيار مؤشر النجم الشمالي North Star Metric.
• بناء حلقات النمو Growth Loops بدلًا من القمع التسويقي الخطي.
• تشخيص معوقات النمو وتحديد أولويات التدخل.

التطبيق العملي:

• رسم خريطة محرك النمو لإحدى المؤسسات وتحديد مؤشر النجم الشمالي ونقاط الاختناق.

الجلسة الثانية: البنية البيانية وذكاء السوق والعملاء:

أهداف الجلسة:

• تحديد البيانات اللازمة لاتخاذ قرارات النمو.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل السوق والمنافسين.
• بناء رؤية موحدة وقابلة للاستخدام عن العميل.

محاور الجلسة:

• هندسة بيانات النمو ومصادر البيانات التسويقية.
• بيانات الطرف الأول وبيانات الطرف الصفري First & Zero-Party Data.
• توحيد بيانات العملاء من خلال CRM وCDP.
• تحليل السوق والاتجاهات والمنافسين بالذكاء الاصطناعي.
• الاستماع الاجتماعي وتحليل المشاعر ونوايا العملاء.
• جودة البيانات والموافقة والخصوصية والحد الأدنى من البيانات.

التطبيق العملي:

• إعداد نموذج لخريطة مصادر بيانات العملاء وخطة لجمع بيانات الطرف الأول.

اليوم الثاني: اكتشاف فرص النمو وتصميم القيمة والتجربة

الجلسة الأولى: التقسيم الذكي والتنبؤ بسلوك العملاء:

أهداف الجلسة:

• تقسيم العملاء وفق القيمة والسلوك والاحتياجات.
• بناء شخصيات عملاء ورحلات واقعية مدعومة بالبيانات.
• استخدام النماذج التنبؤية لاكتشاف فرص النمو.

محاور الجلسة:

• التقسيم الديناميكي للعملاء بالذكاء الاصطناعي.
• تحليل RFM والتجميع السلوكي للعملاء.
• بناء شخصيات العملاء Customer Personas المدعومة بالبيانات.
• رسم رحلة العميل وتحديد نقاط الاحتكاك ولحظات الحقيقة.
• نماذج الميل للشراء والتسرب والاستجابة Propensity Models.
• التنبؤ بالقيمة العمرية للعميل والطلب المستقبلي.

التطبيق العملي:

• بناء شخصية عميل ذكية وخريطة رحلة تتضمن فرص التحويل والاحتفاظ.

الجلسة الثانية: استراتيجية النمو وتصميم عرض القيمة:

أهداف الجلسة:

• تحويل نتائج التحليل إلى فرص نمو قابلة للتنفيذ.
• صياغة عرض قيمة يتناسب مع الشرائح المستهدفة.
• إعداد محفظة مبادرات نمو وترتيب أولوياتها.

محاور الجلسة:

• تحديد فجوات السوق والمساحات غير المستغلة.
• تطوير عرض القيمة وملاءمة المنتج للسوق Product-Market Fit.
• استراتيجيات اكتساب العملاء وتنشيطهم والاحتفاظ بهم.
• النمو بالمنتج والمحتوى والإحالة والمجتمعات الرقمية.
• نماذج تسعير وعروض مدعومة بتحليلات الاستعداد للدفع.
• ترتيب مبادرات النمو باستخدام ICE وRICE وPIE.

التطبيق العملي:

• إعداد بطاقة فرصة نمو تتضمن الشريحة وعرض القيمة والفرضية والمؤشر المستهدف.

اليوم الثالث: الحملات الذكية والأتمتة والظهور الرقمي

الجلسة الأولى: المحتوى الذكي والتخصيص واسع النطاق:

أهداف الجلسة:

• تصميم محتوى متوافق مع مراحل رحلة العميل.
• استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنتاج الأصول التسويقية.
• تطبيق التخصيص مع المحافظة على هوية العلامة التجارية.

محاور الجلسة:

• هندسة المحتوى وربطه بأهداف النمو ورحلة العميل.
• توليد النصوص والصور والفيديو والأفكار التسويقية.
• هندسة الأوامر التسويقية وبناء مكتبة Prompts مؤسسية.
• التخصيص الديناميكي والرسائل والعروض التالية الأفضل.
• إعادة استخدام المحتوى وتكييفه عبر القنوات والجمهور.
• ضبط الجودة والهوية وحقوق الملكية ومراجعة المحتوى البشري.

التطبيق العملي:

• تصميم حملة محتوى شخصية متعددة الشرائح باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الجلسة الثانية: أتمتة رحلة العميل ووكلاء الذكاء الاصطناعي:

أهداف الجلسة:

• تصميم رحلات عملاء مؤتمتة متعددة القنوات.
• توظيف وكلاء الذكاء الاصطناعي في التسويق والمبيعات.
• ربط بيانات التفاعل بإجراءات تسويقية فورية.

محاور الجلسة:

• بناء مسارات الأتمتة Marketing Automation Workflows.
• التنشيط اللحظي للرحلات بناءً على سلوك العميل.
• تقييم العملاء المحتملين Lead Scoring وتوجيههم للمبيعات.
• وكلاء الذكاء الاصطناعي للبحث والتفاعل والمتابعة والتحسين.
• ربط CRM والتسويق والمبيعات وخدمة العملاء.
• تصميم آليات الرقابة البشرية وإدارة الاستثناءات والتصعيد.

التطبيق العملي:

• تصميم رحلة مؤتمتة من اكتساب العميل المحتمل حتى التحويل والاحتفاظ.

اليوم الرابع: تحسين القنوات والتجارب وقياس الأثر

الجلسة الأولى: البحث والإعلانات واكتساب العملاء بالذكاء الاصطناعي:

أهداف الجلسة:

• تحسين الظهور في البحث التقليدي ومحركات الإجابة الذكية.
• تصميم حملات إعلانية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• رفع كفاءة اكتساب العملاء والإنفاق الإعلاني.

محاور الجلسة:

• تحسين محركات البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي AI-Driven SEO.
• تحسين محركات الإجابة والظهور التوليدي AEO وGEO.
• بناء المحتوى الموثوق والمتخصص القابل للاكتشاف والاستشهاد.
• الحملات الإعلانية الذكية والاستهداف القائم على الإشارات.
• المزايدة التنبؤية والتحسين الآلي للمواد الإبداعية.
• تحسين تكلفة الاكتساب وجودة العملاء والعائد على الإنفاق.

التطبيق العملي:

• إعداد خطة متكاملة لرفع الظهور في البحث ومحركات الإجابة وتحسين حملة إعلانية.

الجلسة الثانية: هندسة التجارب وتحسين معدلات التحويل:

أهداف الجلسة:

• بناء برنامج منظم للتجارب التسويقية.
• تحسين نقاط التحويل باستخدام البيانات والتحليل السلوكي.
• التمييز بين الارتباط والأثر السببي الحقيقي.

محاور الجلسة:

• صياغة فرضيات النمو وتصميم بطاقات التجارب.
• اختبارات A/B والاختبارات متعددة المتغيرات.
• تحليل مسارات التحويل والتسرب والاحتكاك.
• تحسين الصفحات المقصودة والنماذج وتجربة الدفع.
• استخدام الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسات وتحليل السلوك.
• اختبارات الزيادة Incrementality وقياس السببية.

التطبيق العملي:

• تصميم تجربة A/B متكاملة تتضمن الفرضية والعينة والمؤشرات ومعايير القرار.

اليوم الخامس: اقتصاديات النمو والحوكمة والاستراتيجية المتكاملة

الجلسة الأولى: مؤشرات النمو والتنبؤ ولوحات القيادة:

أهداف الجلسة:

• اختيار مؤشرات النمو المرتبطة بالنتائج المالية.
• قياس كفاءة القنوات والاستثمارات التسويقية.
• بناء لوحة قيادة تدعم القرارات التنفيذية.

محاور الجلسة:

• مؤشرات CAC وCLV وROI وROAS ومعدل الاحتفاظ والتسرب.
• تحليل اقتصاديات الوحدة Unit Economics وفترة استرداد CAC.
• نماذج الإسناد التسويقي وMarketing Mix Modeling.
• التنبؤ بالطلب والإيرادات وسلوك العملاء.
• تحليل السيناريوهات وتخصيص الموازنات بين القنوات.
• تصميم لوحات مؤشرات النمو والإنذارات المبكرة.

التطبيق العملي:

• حساب اقتصاديات النمو وتصميم لوحة مؤشرات تنفيذية لاتخاذ قرارات الميزانية.

الجلسة الثانية: بناء استراتيجية النمو المدعومة بالذكاء الاصطناعي:

أهداف الجلسة:

• دمج عناصر الدورة في استراتيجية نمو متكاملة.
• تصميم نموذج تشغيلي يربط التسويق والمبيعات وخدمة العملاء.
• وضع ضوابط لحوكمة الذكاء الاصطناعي ومتابعة التنفيذ.

محاور الجلسة:

• تصميم منظومة RevOps لربط التسويق والمبيعات وخدمة العملاء.
• اختيار حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وفق القيمة والجاهزية.
• خريطة الأدوات والتكاملات التقنية لمنظومة MarTech.
• حوكمة البيانات والنماذج والخصوصية والتحيز والشفافية.
• تحديد الأدوار والمهارات ومسؤوليات الإنسان والذكاء الاصطناعي.
• إعداد خارطة طريق تنفيذية لمدة 90 يومًا.

التطبيق العملي الختامي:

• إعداد وعرض استراتيجية نمو تسويقي متكاملة تتضمن محرك النمو، ورحلة العميل، وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي، والتجارب، والمؤشرات، والحوكمة وخطة التنفيذ.