اليوم الأول: أساسيات تحليل بيانات العملاء

مقدمة إلى بيانات العملاء

• أنواع البيانات (كمية ونوعية).
• أهمية البيانات في اتخاذ القرار.
• الفرق بين البيانات والمعلومات.

جمع البيانات بفعالية

• أساليب جمع البيانات المباشرة وغير المباشرة.
• تصميم أدوات جمع البيانات (استبيانات، مقابلات).
• التأكد من جودة وموثوقية البيانات.

إعداد البيانات للتحليل

• تنظيف البيانات والتأكد من دقتها.
• تصنيف البيانات وترتيبها حسب الأولوية.
• استخدام برامج إدارة البيانات الأساسية.

اليوم الثاني: أدوات وتقنيات تحليل البيانات

التحليل الإحصائي الأساسي

• استخدام المتوسطات والانحراف المعياري لفهم الاتجاهات.
• تحليل التوزيعات والنسب المئوية.
• تطبيق التحليل على البيانات الواقعية للعملاء.

تحليل سلوك العملاء

• تحديد الأنماط والتفضيلات في سلوك العملاء.
• تصنيف العملاء وفق شرائح محددة.
• تحديد العملاء الأكثر قيمة وأولوياتهم.

استخدام أدوات التحليل الرقمية

• أدوات Excel وGoogle Sheets للتحليل الأساسي.
• برامج تحليل البيانات المتقدمة (Power BI، Tableau).
• عرض النتائج بصريًا لتسهيل فهمها.

اليوم الثالث: تحويل البيانات إلى قرارات استراتيجية

استخراج مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)

• تحديد مؤشرات الرضا، الاحتفاظ، والولاء.
• ربط المؤشرات بأهداف المؤسسة.
• متابعة الأداء بشكل دوري.

تطوير استراتيجيات مبنية على البيانات

• استخدام النتائج لتصميم خطط تحسين تجربة العملاء.
• اتخاذ قرارات استراتيجية لدعم الفرق والخدمات.
• دمج التوصيات في العمليات اليومية.

عرض النتائج والتقارير

• صياغة تقارير واضحة ومقنعة.
• استخدام الرسوم البيانية والخرائط البيانية لشرح النتائج.
• تقديم التوصيات لأصحاب القرار بطريقة فعّالة.