تحليل البيانات الكبيرة في استراتيجيات التسويق

Course Code: SMCSAR 231

23 Course Visits

Course Sector:

التسويق والمبيعات وخدمة العملاء

Request in house training Call Me Back

Course Dates and Locations

Choose a date and location to book your seat

No.

Date

Days

Location

Fees

Enrollment

21 - 25 Jul 2025

5 Days

Dubai, UAE

$4,250

01 - 05 Dec 2025

5 Days

Dubai, UAE

$4,250

Introduction

Training course introducion / brief

في عصر يعتمد فيه النجاح التسويقي على التخصيص والسرعة، أصبحت البيانات الكبيرة وقودًا استراتيجيًا يُستخدم لفهم العملاء، تحسين الحملات، واكتشاف فرص النمو، لهذا يركّز هذا البرنامج التدريبي على تمكين المشاركين من إتقان جمع وتحليل واستخدام البيانات الكبيرة في تطوير قرارات واستراتيجيات تسويقية دقيقة، واقعية، وقابلة للقياس.

فهم خصائص البيانات الكبيرة وتطبيقاتها في التسويق.
جمع البيانات من مصادر متعددة وتحليلها بفعالية.
استخدام أدوات تحليل بيانات متقدمة لفهم سلوك العملاء.
تحويل البيانات إلى رؤى استراتيجية قابلة للتنفيذ.
بناء تقارير ولوحات متابعة تسويقية احترافية.
قياس الأداء التسويقي بدقة وتحديد فرص التحسين.
التنبؤ بالاتجاهات التسويقية واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

العاملون في تحليل بيانات التسويق وسلوك العملاء.
مسؤولو التسويق الرقمي والتخطيط الاستراتيجي.
مسؤولو الحملات الإعلانية الكبيرة والمتعددة القنوات.
المختصون في إدارة علاقات العملاء (CRM).
محللو أداء المنصات الرقمية ومواقع التجارة الإلكترونية.

مقدمة في البيانات الكبيرة والتسويق القائم على البيانات

· مفهوم البيانات الكبيرة (Big Data) في بيئة التسويق.
· خصائص البيانات الكبيرة: الحجم – السرعة – التنوع – الدقة – القيمة.
· الفرق بين البيانات التقليدية والبيانات الكبيرة.
· كيف تغيّر البيانات الضخمة سلوك اتخاذ القرار التسويقي؟
· دراسة حالات.
· تطبيق عملي: تحديد تحديات التعامل مع البيانات الضخمة.

مصادر البيانات الكبيرة في التسويق

· مصادر داخلية: حملات – معاملات – CRM – دعم فني.
· مصادر خارجية: وسائل التواصل الاجتماعي – بيانات السوق – سلوك التصفح.
· أنواع البيانات: منظمة – غير منظمة – في الوقت الحقيقي.
· استراتيجيات تتبع رحلة العميل رقميًا عبر البيانات.
· أدوات جمع البيانات الرقمية.
· مبادئ خصوصية البيانات وأخلاقيات الاستخدام.
· تطبيق عملي: تصنيف مصادر بيانات حملة تسويقية رقمية.

أدوات وتقنيات تحليل البيانات الكبيرة

أدوات التحليل الأولي.
أدوات التحليل المتقدم.
استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات.
إنشاء لوحات معلومات تسويقية (Marketing Dashboards).
تجميع البيانات المتفرقة وربطها برؤية موحدة.
أدوات التصور البصري للبيانات.
تطبيق عملي: بناء لوحة متابعة لحملة تسويقية متعددة القنوات.

فهم سلوك العميل من خلال البيانات

تحليل مسار الشراء (Customer Journey Analytics).
تعقب التفاعل: النقرات، المشاهدة، الإلغاء، التسجيل.
استخراج أنماط السلوك وتكرار التفاعل.
مقارنة أداء القنوات المختلفة وتأثيرها.
تحليل معدل التحويل (Conversion Rate) والاحتفاظ بالعملاء.
التعرف على العملاء عاليي القيمة (High Value Clients).
تطبيق عملي: تحليل قاعدة بيانات عملاء حقيقية واستنتاجات تسويقية.

تحليل الحملات التسويقية باستخدام البيانات الكبيرة

تتبع الأداء الفوري والمجمل للحملات.
اختبار A/B وتحليل النتائج.
ربط أداء الحملة مع سلوك الجمهور الفعلي.
مقارنة الأداء بين المناطق – الشرائح – القنوات.
كشف العوائق التسويقية وتحليل أسبابها.
إعداد تقارير الأداء للجهات التنفيذية.
تطبيق عملي.

تخصيص الحملات والتوصية بالمنتجات باستخدام البيانات

استخدام البيانات لتجزئة الجمهور.
بناء شرائح ذكية: حسب التفاعل – التاريخ – الاهتمام.
أنظمة التوصية (Recommendation Systems).
تخصيص الرسائل والواجهات والمحتوى.
تحسين تجربة الزائر باستخدام البيانات السلوكية.
تطبيق عملي: إنشاء نموذج تخصيص حملة لشرائح جمهور مختلفة.

البيانات الكبيرة والتسويق التنبؤي

· ما هو التسويق التنبؤي؟ وكيف يُبنى؟

· نماذج توقع سلوك الشراء.

· تحليل مؤشرات المغادرة والاحتفاظ.

· أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التوقعات.

· تطبيق التوقعات في اتخاذ قرارات الميزانية والتوقيت.

· تطبيق عملي: بناء نموذج توقع لمبيعات منتج.

ربط البيانات بالأهداف التسويقية والتحليل العائد على الاستثمار (ROI)

· تحديد مؤشرات الأداء (KPIs) المناسبة لكل حملة.

· قياس تكلفة الاكتساب (CAC) والقيمة مدى الحياة (CLV).

· تحليل عائد الإنفاق الإعلاني (ROAS).

· تتبع أداء العلامة عبر الزمن والشرائح.

· إعداد تقارير تحليلية لمتخذي القرار.

· تطبيق عملي: إعداد تقرير تسويقي متكامل.

التحديات والمخاطر في استخدام البيانات الكبيرة

خطر تضخم البيانات دون وضوح الرؤية.
سوء الفهم أو التحليل الخاطئ للبيانات.
التحيز الرقمي وأثره على الاستنتاجات.
اختراق الخصوصية والامتثال للأنظمة (GDPR).
حلول للتعامل مع الكم والسرعة والتنوع.
تطبيق عملي: إدارة المخاطر في تحليل بيانات الحملات الجماهيرية.
المشروع النهائي: تطوير استراتيجية تسويق فعالة مبنية على البيانات الكبيرة.

Boost certificate of completion

BOOST's Professional Attendance Certificate “BPAC” is always given to the delegates after completing the training course, and depends on their attendance of the program at a rate of no less than 80%, besides their active participation and engagement during the program sessions.

ENDORSED EDUCATION PROVIDER

Flexible deadlines

Customized dates accordance to your schedule

Shareable Certificate

Earn certificate upon completion

COURSE METHODOLOGY

Our Training programs are implemented by combining the participants' academic knowledge and practical practice (30% theoretical / 70% practical activities).

At The end of the training program, Participants are involved in practical workshop to show their skills in applying what they were trained for. A detailed report is submitted to each participant and the training department in the organization on the results of the participant's performance and the return on training. Our programs focus on exercises, case studies, and individual and group presentations.

Download Company profile

Download Calendar

Trending Courses

The most bespoke and flexible training courses

Open courses table

Sep

- 05 -
Days

Introduction to Machine Learning and Artificial Intelligence

Abu Dhabi, UAE

TRAINING COURSE: تحليل البيانات الكبيرة في استراتيجيات التسويق