اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های حفظ کاربر در ربات‌های توصیه‌گر مکالمه‌ای

کتاب طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های حفظ کاربر در ربات‌های توصیه‌گر مکالمه‌ای

تگ‌ها: A/B Testing AI Ethics Chatbot Design Churn Prediction Conversational Recommender Systems Dialogue Management Machine Learning Natural Language Processing Personalization Recommender Evaluation User Retention UX for Chatbots

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی استراتژی‌های حفظ کاربر در ربات‌های توصیه‌گر مکالمه‌ای

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر مکالمه‌ای

موضوع میانی: استراتژی‌های حفظ کاربر در سیستم‌های توصیه‌گر مکالمه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر مکالمه‌ای
  • 2. معماری کلی ربات‌های توصیه‌گر
  • 3. نموذج‌سازی کاربر در محیط مکالمه
  • 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های گفتگو
  • 5. شناسایی намерت‌های کاربر
  • 6. مدیریت دیالوگ و جریان گفتگو
  • 7. شخصی‌سازی توصیه‌ها بر اساس تاریخچه
  • 8. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تعامل
  • 9. معیارهای ارزیابی حفظ کاربر
  • 10. تحلیل نرخ ترک (Churn) در ربات‌ها
  • 11. پیش‌بینی ترک با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. استراتژی‌های تعامل‌سازی (Engagement) در لحظه
  • 13. طراحی پیام‌های انگیزشی و هشدارها
  • 14. استفاده از گیمیفیکیشن در توصیه‌گرهای چت
  • 15. افزایش ارزش عمری مشتری (CLV) از طریق مکالمه
  • 16. تست A/B و چندمتغیره برای استراتژی‌های حفظ
  • 17. بهینه‌سازی زمان و فرکانس پیام‌رسانی
  • 18. مدیریت aspettatives کاربر و کاهش انزجار
  • 19. پیاده‌سازی موتور قوانین (Rule Engine) برای حفظ
  • 20. استفاده از یادگیری عمیق برای درک متن
  • 21. نموذج‌های ترنسفورمر در درک مکالمه
  • 22. ترجمه و چندزبانه‌سازی ربات توصیه‌گر
  • 23. احترام به حریم خصوصی و GDPR در داده‌های گفتگو
  • 24. اخلاقی‌سازی توصیه‌ها و جلوگیری از سوگیری
  • 25. استقرار و مقیاس‌پذیری ربات در پلتفرم‌های پیام‌رسان
  • 26. مانیتورینگ و لاگینگ رویدادهای حفظ کاربر
  • 27. داشبوردهای بلادرنگ نرخ حفظ و NPS
  • 28. چرخه بازخورد (Feedback Loop) برای بهبود مداوم
  • 29. مطالعه موردی: ربات خرید آنلاین
  • 30. مطالعه موردی: دستیار محتوای سرگرمی
  • 31. مطالعه موردی: مشاور مالی هوشمند
  • 32. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در دامنه‌های جدید
  • 33. تکنیک‌های تقویت یادگیری آفلاین (Offline RL) برای حفظ
  • 34. ارزیابی اثر متغیرهای محیطی بر حفظ
  • 35. طراحی سناریوهای تست کاربری (Usability Testing)
  • 36. بهینه‌سازی UX چت برای افزایش تعامل
  • 37. استفاده از تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در مکالمه
  • 38. مدیریت خطا و بازیابی از سوء‌تفاهم
  • 39. استراتژی‌های ری‌انگیجمنت (Re-engagement) کاربران غیرفعال
  • 40. استفاده از نوتیفیکیشن‌های پوش و ایمیل همگام با چت
  • 41. سازگاری با پلتفرم‌های صوتی (Voice Assistants)
  • 42. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در مکالمه
  • 43. استفاده از گراف دانش (Knowledge Graph) برای توصیه‌های غنی
  • 44. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه ترکیبی (Hybrid)
  • 45. مدیریت نسخه‌بندی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 46. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 47. ارزیابی تأثیر تغییرات UI بر نرخ حفظ
  • 48. استراتژی‌های قیمت‌گذاری و آپسل در مکالمه
  • 49. تحلیل رقیب و بنچمارکینگ استراتژی‌های حفظ
  • 50. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مداوم (Continual Learning)
  • 51. استفاده از متا-یادگیری (Meta-Learning) برای انطباق سریع
  • 52. طراحی معماری ماژولار برای افزودن استراتژی‌های جدید
  • 53. استفاده از یادگیری خودنظیر (Self-supervised) در متن مکالمه
  • 54. ارزیابی کیفیت توصیه با معیارهای تنوع و نوآوری
  • 55. استراتژی‌های حفظ در بازارهای B2B بر اساس چت
  • 56. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
  • 57. استفاده از تحلیل شبکه‌های اجتماعی در توصیه‌گرها
  • 58. پیاده‌سازی تست‌های اتوماتیک برای پایپ‌لاین حفظ
  • 59. مستندسازی و انتقال دانش به تیم‌های محصول
  • 60. روندهای آینده: مدل‌های بزرگ زبان (LLM) در حفظ کاربر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.