کتاب بازاریابی ایمیلی هوشمند با پیش‌بینی نرخ تبدیل و بهینه زمان ارسال با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بازاریابی ایمیلی هوشمند با پیش‌بینی نرخ تبدیل و بهینه زمان ارسال

موضوع کلی: بازاریابی دیجیتال و هوش مصنوعی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در استراتژی‌های بازاریابی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بازاریابی ایمیلی هوشمند و نقش هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین در بازاریابی ایمیل
• 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز برای مدل‌های پیش‌بینی
• 4. شناسایی و انتخاب ویژگی‌های مؤثر بر نرخ تبدیل ایمیل
• 5. مبانی آمار و احتمالات برای بازاریابی ایمیلی
• 6. معرفی الگوریتم‌های پیش‌بینی نرخ تبدیل (رگرسیون، درخت تصمیم، جنگل تصادفی)
• 7. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی نرخ تبدیل با پایتون و کتابخانه‌های مربوطه
• 8. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی و بهینه‌سازی آن‌ها
• 9. شناسایی الگوهای رفتاری کاربران از طریق تحلیل داده‌های ایمیل
• 10. بخش‌بندی مخاطبان بر اساس احتمال باز کردن ایمیل و کلیک کردن
• 11. پیش‌بینی رفتار کاربران با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 12. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متن ایمیل‌ها و پاسخ‌ها
• 13. بهینه‌سازی موضوع ایمیل با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. بهینه‌سازی محتوای ایمیل با استفاده از A/B Testing و یادگیری تقویتی
• 15. تعیین بهترین زمان ارسال ایمیل برای هر کاربر با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 16. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) در ایمیل مارکتینگ
• 17. توصیه‌های شخصی‌سازی شده محصولات و خدمات بر اساس رفتار کاربر
• 18. استفاده از داده‌های رفتاری وب‌سایت برای بهبود هدف‌گذاری ایمیل
• 19. یکپارچه‌سازی با پلتفرم‌های بازاریابی ایمیلی (Mailchimp، Sendinblue و غیره)
• 20. اتوماسیون فرآیند ارسال ایمیل‌های شخصی‌سازی شده
• 21. اندازه‌گیری و تحلیل نتایج کمپین‌های ایمیلی هوشمند
• 22. گزارش‌گیری و داشبوردهای تحلیلی برای ارزیابی عملکرد
• 23. ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی ایمیل
• 24. معرفی ابزارهای هوش مصنوعی برای بازاریابی ایمیلی
• 25. مطالعه موردی: پیاده‌سازی بازاریابی ایمیلی هوشمند در یک صنعت خاص
• 26. پیش‌بینی نرخ لغو اشتراک (Churn Prediction) و اقدامات پیشگیرانه
• 27. بهینه‌سازی خط موضوع ایمیل با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 28. استفاده از هوش مصنوعی برای تولید خودکار محتوای ایمیل
• 29. تحلیل مسیر کاربر (Customer Journey Analysis) و بهینه‌سازی ایمیل‌ها بر اساس آن
• 30. بهبود قابلیت تحویل ایمیل (Deliverability) با استفاده از هوش مصنوعی
• 31. مدیریت لیست ایمیل و پاکسازی آن با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 32. شناسایی و حذف ایمیل‌های اسپم با استفاده از هوش مصنوعی
• 33. پیش‌بینی ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value) از طریق ایمیل
• 34. استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) برای پیش‌بینی دقیق‌تر نرخ تبدیل
• 35. تحلیل بازخورد مشتریان از طریق ایمیل و بهبود استراتژی‌ها
• 36. بهینه‌سازی طراحی ایمیل با استفاده از هوش مصنوعی و تست‌های بصری