کتاب مدیریت داده مشتری در بازاریابی و فروش با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت داده مشتری در بازاریابی و فروش

موضوع کلی: مدیریت و حکمرانی جامع داده‌های سازمانی

موضوع میانی: مدیریت داده های مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم دادهٔ مشتری در بازاریابی و فروش
• 2. انواع دادهٔ مشتری: دموگرافیک، رفتاری، معاملاتی
• 3. چرا دادهٔ مشتری ستون فقرات تصمیم‌گیری است
• 4. چرخهٔ زندگی دادهٔ مشتری
• 5. مبانی جمع‌آوری دادهٔ مشتری
• 6. روش‌های قانونی جمع‌آوری اطلاعات مشتری
• 7. فرم‌های وب، لندینگ‌پیج و کلید داده
• 8. داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تعامل با مشتری
• 9. دادهٔ خرید و تراکنش
• 10. دادهٔ رفتاری: مرور، کلیک، و تعامل
• 11. سیستم‌های CRM و نقش آن‌ها
• 12. انتخاب و پیاده‌سازی CRM مناسب
• 13. اتصال CRM با بازاریابی و فروش
• 14. کیفیت داده: استانداردها و قوانین
• 15. پاکسازی و استانداردسازی دادهٔ مشتری
• 16. حذف تکرارها و یکپارچه‌سازی داده
• 17. مدیریت دادهٔ غیرساختاریافته مشتری
• 18. ذخیره‌سازی امن دادهٔ مشتری
• 19. حفاظت از داده و حریم خصوصی
• 20. قوانین حفاظت از اطلاعات شخصی (GDPR، قانون حفاظت از داده)
• 21. رضایت مشتری و مدیریت اپت‌این
• 22. بازخورد مشتری و دادهٔ نظرسنجی
• 23. نقشهٔ مسیر مشتری (Customer Journey Map)
• 24. شناسایی نقاط تماس داده‌ای
• 25. تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس داده
• 26. پرسنل‌سازی مشتری (Persona) از داده
• 27. ارزش طول عمر مشتری (CLV)
• 28. امتیازدهی به مشتری احتمالی (Lead Scoring)
• 29. تحلیل فانیل فروش با داده
• 30. شناسایی مشتریان درگیر از دست رفتن (Churn)
• 31. پیش‌بینی رفتار خرید با داده
• 32. تحلیل سبد خرید و ارتباط محصولی
• 33. بازاریابی شخصی‌سازی با دادهٔ مشتری
• 34. ایمیل مارکتینگ مبتنی بر داده
• 35. بازتبلیغ هدفمند (Retargeting) با داده
• 36. A/B تست و بهینه‌سازی با داده
• 37. مدل‌بندی نسبت اعتبار (Attribution)
• 38. داشبوردهای گزارش‌دهی بازاریابی و فروش
• 39. KPIهای کلیدی دادهٔ مشتری
• 40. اندازه‌گیری بازدهی کمپین‌ها
• 41. اتوماسیون بازاریابی با دادهٔ مشتری
• 42. نوشتار خودکار و اسکریپت‌های فروش
• 43. تحلیل احساسات مشتری (Sentiment Analysis)
• 44. دادهٔ صدای مشتری (VoC)
• 45. دادهٔ موبایل و اپلیکیشن
• 46. دادهٔ مکانی و جغرافیایی مشتری
• 47. تحلیل‌های پیش‌بینی و هوش مصنوعی در فروش
• 48. یادگیری ماشین برای پیشنهاد محصول
• 49. دادهٔ مشتری در فروش B2B
• 50. استراتژی دادهٔ مشتری سازمانی
• 51. حکمرانی داده و مسئولیت‌ها
• 52. اخلاق استفاده از دادهٔ مشتری
• 53. ادغام داده از کانال‌های مختلف (Omni-channel)
• 54. دادهٔ لحظه‌ای و تصمیم‌گیری بلادرنگ
• 55. بهبود مستمر بر اساس دادهٔ مشتری
• 56. مطالعهٔ موردی: موفقیت در مدیریت دادهٔ مشتری
• 57. اشتباهات رایج در مدیریت دادهٔ مشتری
• 58. ابزارهای تحلیل و داشبورد رایج
• 59. آماده‌سازی تیم برای کار با داده
• 60. نقشهٔ راه پیاده‌سازی دادهٔ مشتری