توجه مهم: این مجموعه آموزشی به صورت فیزیکی ارائه می‌شود. تمامی محتوای دوره، شامل ویدیوها و منابع، بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی برای شما ارسال خواهد شد و به صورت دانلودی نیست.

• بهینه‌سازی هزینه‌ها: با تحلیل داده‌ها متوجه می‌شوید کدام کانال‌های بازاریابی بیشترین بازدهی را دارند و می‌توانید بودجه خود را هوشمندانه تخصیص دهید.
• درک عمیق مشتری: شما یاد می‌گیرید که مشتریان از کجا می‌آیند، چه ویژگی‌هایی دارند، به چه محتوایی علاقه نشان می‌دهند و چه چیزی آن‌ها را به خرید ترغیب می‌کند.
• تصمیم‌گیری استراتژیک: به جای تکیه بر نظرات شخصی، تصمیمات خود را بر اساس شواهد و داده‌های واقعی بنا می‌کنید. این امر ریسک شکست را به شدت کاهش می‌دهد.
• افزایش نرخ تبدیل: با تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت یا اپلیکیشن، می‌توانید نقاط ضعف را شناسایی کرده و با بهینه‌سازی تجربه کاربری، بازدیدکنندگان بیشتری را به مشتری تبدیل کنید.
• شخصی‌سازی تجربه مشتری: تحلیل داده به شما امکان می‌دهد تا مشتریان را به گروه‌های مختلف (Segmentation) تقسیم کرده و برای هر گروه، پیام‌ها و پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده ارسال کنید که تأثیرگذاری بسیار بیشتری دارد.

• مدیران و کارشناسان بازاریابی: که می‌خواهند کمپین‌های خود را به سطح بالاتری از اثربخشی برسانند و گزارش‌های قابل دفاعی به مدیران ارشد ارائه دهند.
• تحلیلگران داده: که علاقه‌مند به ورود به حوزه تخصصی و پرتقاضای تحلیل بازاریابی هستند.
• صاحبان کسب‌وکارهای کوچک و متوسط: که می‌خواهند با بودجه محدود، بهترین نتایج را از فعالیت‌های بازاریابی خود کسب کنند.
• فارغ‌التحصیلان و دانشجویان رشته‌های مدیریت، بازاریابی و MBA: که به دنبال کسب مهارت‌های عملی و به‌روز برای ورود قدرتمند به بازار کار هستند.
• تولیدکنندگان محتوا و متخصصان سئو: که می‌خواهند تأثیر محتوای خود را بر اساس داده‌های واقعی بسنجند و استراتژی خود را بهینه کنند.

پیش‌نیازها: آشنایی با مفاهیم اولیه بازاریابی دیجیتال یک مزیت محسوب می‌شود. همچنین، داشتن دانش مقدماتی کار با نرم‌افزارهایی مانند اکسل برای درک بهتر تحلیل‌ها مفید خواهد بود، هرچند بسیاری از مفاهیم پایه در خود دوره پوشش داده می‌شوند.

• چارچوب تحلیل بازاریابی: یاد می‌گیرید که چگونه یک چارچوب استاندارد برای جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌های بازاریابی ایجاد کنید.
• کار با شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs): توانایی تعریف، اندازه‌گیری و تحلیل KPIهای مهمی مانند هزینه جذب مشتری (CAC)، ارزش طول عمر مشتری (CLV)، نرخ بازگشت سرمایه (ROI) و نرخ تبدیل (Conversion Rate) را کسب می‌کنید.
• تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی: با استفاده از مدل‌های رگرسیون، یاد می‌گیرید که چگونه نتایج کمپین‌های آینده را پیش‌بینی کرده و تأثیر متغیرهای مختلف (مانند بودجه تبلیغات) را بر فروش تخمین بزنید.
• بخش‌بندی مشتریان (Clustering): تکنیک‌های تحلیل خوشه‌ای را برای تقسیم‌بندی مشتریان به گروه‌های همگن بر اساس رفتار و ویژگی‌هایشان فرا می‌گیرید تا بتوانید کمپین‌های هدفمندتری طراحی کنید.
• مدل‌سازی آمیخته بازاریابی (Marketing Mix Modeling): می‌آموزید که چگونه تأثیر هر یک از کانال‌های بازاریابی (تلویزیون، رادیو، دیجیتال و…) را بر فروش کلی مدل‌سازی و اندازه‌گیری کنید.
• گزارش‌دهی و تجسم داده: توانایی ساخت داشبوردهای مدیریتی و ارائه گزارش‌های واضح و کاربردی را به دست می‌آورید تا یافته‌های خود را به صورت مؤثری به اشتراک بگذارید.

بخش اول: مبانی و چارچوب تحلیل بازاریابی

• مقدمه‌ای بر بازاریابی داده-محور
• معرفی انواع داده‌های بازاریابی (اول شخص، سوم شخص)
• چارچوب‌های استاندارد برای تحلیل (مانند AIDA در بستر داده)
• تعریف اهداف و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)

بخش دوم: اندازه‌گیری عملکرد و تحلیل کمپین

• تحلیل معیارهای کمپین‌های دیجیتال (CTR, CPC, CPA)
• مدل‌های اَتریبیوشن (Attribution Models) برای ارزیابی نقاط تماس مشتری
• انجام و تحلیل تست‌های A/B برای بهینه‌سازی صفحات فرود و ایمیل‌ها

بخش سوم: مدل‌سازی پیش‌بینانه در بازاریابی

• مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی فروش
• تحلیل و پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value)
• مدل‌سازی نرخ ریزش مشتری (Churn Prediction)

بخش چهارم: بخش‌بندی و هدف‌گیری هوشمند

• مبانی بخش‌بندی بازار (جغرافیایی، دموگرافیک، رفتاری)
• استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای شناسایی سگمنت‌های پنهان مشتریان
• توسعه پرسونا بر اساس داده‌های تحلیلی

بخش پنجم: گزارش‌دهی و ارائه یافته‌ها

• اصول تجسم داده (Data Visualization) برای انتقال بهتر مفاهیم
• ساخت داشبوردهای تعاملی با ابزارهای رایج
• چگونگی ارائه یک داستان قانع‌کننده با استفاده از داده‌ها به مدیران