اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی مدل جامع داده‌های مشتری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی مدل جامع داده‌های مشتری

موضوع کلی: مدیریت و حکمرانی جامع داده‌های سازمانی

موضوع میانی: مدیریت داده های مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم مدل جامع داده‌های مشتری و اهمیت آن
• 2. هدف‌گذاری و چارچوب‌ریزی اولیه برای مدل داده‌ای مشتری
• 3. شناسایی منابع داده‌ای مشتری در سازمان
• 4. طبقه‌بندی انواع داده‌های مشتری (ساختاری، نیمه‌ساختاری، غیرساختاری)
• 5. نقشه‌کشی فرآیندهای تعامل مشتری با سازمان
• 6. مدل‌سازی رفتار مشتری بر اساس داده
• 7. طراحی موجودیت‌ها و روابط اصلی مشتری
• 8. شناسایی کلیدهای اصلی و شناسه‌های یکتا
• 9. طراحی جدول‌های اصلی مدل مشتری
• 10. مدیریت انواع داده‌های شناسایی مشتری (شناسه، خرید، تعامل)
• 11. طراحی فیلدهای پویای مشتری بر اساس رفتار
• 12. نگاشت داده‌های خارجی و ورودی از سیستم‌های دیگر
• 13. یکپارچه‌سازی داده‌های فروش و مارکتینگ
• 14. یکپارچه‌سازی داده‌های پشتیبانی و خدمات مشتری
• 15. مدیریت داده‌های هویت واحعاب و شرکت‌های بزرگ
• 16. طراحی لایه‌های داده‌ای برای تحلیل‌های مختلف
• 17. استانداردهای ذخیره‌سازی و فرمت‌بندی داده
• 18. مدیریت نسخه و تاریخچهٔ تغییرات داده‌های مشتری
• 19. کنترل کیفیت داده‌های مشتری و اعتبارسنجی
• 20. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌های ناسازگار
• 21. حذف تکرار و ادغام رکوردهای تکراری مشتری
• 22. رمزنگاری و امنیت داده‌های حساس مشتری
• 23. مدیریت دسترسی و سطوح دید متفاوت کاربران
• 24. پیگیری قوانین حفظ حریم‌خصوصی (GDPR/CCPA)
• 25. طراحی لاگ و رصد فعالیت‌های مشتری
• 26. پیاده‌سازی شاخص‌های کلیدی عملکرد مشتری (KPIs)
• 27. محاسبهٔ ارزش زندگی مشتری (CLV)
• 28. محاسبهٔ هزینهٔ جذب مشتری (CAC)
• 29. طراحی دسته‌بندی مشتریان بر اساس ارزش
• 30. پیش‌بینی رفتار مشتری با الگوریتم‌های آماری
• 31. استفاده از داده‌ها در شخصی‌سازی تجربهٔ مشتری
• 32. طراحی ساختار برای داده‌های رفتاری و لحظه‌ای
• 33. ادغام داده‌های آفلاین و آنلاین مشتری
• 34. پیاده‌سازی داده‌های موقعیت‌یابی و مکانی
• 35. مدیریت داده‌های تماس و ارتباط با مشتری
• 36. طراحی فیلدهای سفارشی بر اساس صنعت
• 37. یکپارچه‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 38. مدیریت داده‌های نظرات و بازخورد مشتری
• 39. پردازش داده‌های متنی و نظرات کتبی مشتری
• 40. طراحی مدل برای داده‌های تراکنشی
• 41. استفاده از داده‌ها در بازاریابی هدفمند
• 42. پیشنهاد محصولات مرتبط بر اساس داده
• 43. مدیریت داده‌های تخفیف و پیشنهادهای ویژه
• 44. طراحی بازه‌های زمانی برای تحلیل روندها
• 45. پیاده‌سازی داده‌های تکرار بازدید و بازده
• 46. مدیریت داده‌های پروندهٔ مشتری (CRM داده‌ها)
• 47. طراحی خروجی‌های استاندارد برای گزارش‌گیری
• 48. یکپارچه‌سازی مدل با ابزارهای BI
• 49. صادرات و ورودی‌گرفتن داده‌ها به قالب‌های استاندارد
• 50. مدیریت داده‌های تاریخچهٔ خرید مشتری
• 51. طراحی ساختار منعکس‌کنندهٔ وفاداری مشتری
• 52. پیاده‌سازی داده‌های امتیازدهی ولئیت
• 53. مدیریت داده‌های هشدار و علائم هشداردهنده
• 54. طراحی مدل برای داده‌های بازاریابی ایمیلی
• 55. پیگیری رفتار مشتری در چرخهٔ خرید
• 56. طراحی داشبورد مدیریت مشتری
• 57. بهینه‌سازی سرعت پرس‌وجوهای داده‌ای
• 58. مدیریت اندازهٔ داده و فشرده‌سازی
• 59. پیاده‌سازی بایگانی و بایگانی‌سازی داده‌ها
• 60. مهاجرت مدل داده‌ای مشتری به سامانه‌های جدید
• 61. بررسی و اعتبارسنجی مدل نهایی
• 62. تست یکپارچگی داده‌های مشتری
• 63. مستندسازی مدل داده‌ای مشتری
• 64. به‌روزرسانی و نگهداری مداوم مدل
• 65. ارزیابی کارایی مدل داده‌ای مشتری