Kurs: Zastosowanie Sztucznej Inteligencji w sprzedaży (personalizacja, analiza danych i automatyzacja)

Moduł 1 Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji w sprzedaży oraz personalizacja i targetowanie z wykorzystaniem SI

1. Wprowadzenie. Test wiedzy.
2. Zrozumienie roli Sztucznej Inteligencji (SI) w kontekście działań sprzedażowych i ofertowych.
3. Jak SI rewolucjonizuje działania sprzedażowe?
4. Kluczowe obszary, w których SI odgrywa istotną rolę w strategiach marketingowych i sprzedażowych.
5. Personalizacja oferty dla klientów.
6. Targetowanie i segmentacja rynku.
7. Fundamenty Sztucznej Inteligencji.
8. Zapoznanie z podstawami SI istotnymi dla działań sprzedażowych.
9. Personalizacja - jak SI wspiera tworzenie spersonalizowanych kampanii sprzedażowych.
10. Przykłady personalizacji w różnych branżach.
11. Analiza sentymentu i przetwarzanie języka naturalnego - wykorzystanie SI do monitorowania opinii klientów.
12. Jak analiza sentymentu wpływa na strategię sprzedażową?
13. Praktyczne przykłady zastosowań SI w sprzedaży.
14. Studium przypadków: Jak firmy wykorzystały SI do poprawy swoich wyników sprzedażowych.
15. Demonstracja narzędzi - prezentacja działających aplikacji lub rozwiązań SI stosowanych w sprzedaży.

Moduł 2 Analizowanie danych i prognozowanie trendów

1. Wprowadzenie do analizy danych z wykorzystaniem SI.
2. Rola analizy danych w sprzedaży.
3. Wpływ SI na proces analizy danych.
4. Maszynowe uczenie się (Machine Learning) - zasady, rodzaje algorytmów.
5. Jak algorytmy uczące się mogą pomóc w sprzedaży?
6. Analiza danych - zbieranie, czyszczenie, analiza i interpretacja danych.
7. Jak zbierać dane sprzedażowe?
8. Proces czyszczenia danych.
9. Metody analizy i interpretacji danych w kontekście sprzedaży.
10. Algorytmy predykcyjne - jak działają i jak mogą być wykorzystane w prognozowaniu zachowań klientów.
11. Prognozowanie trendów i identyfikacja sentymentu.
12. Wyjaśnienie sposobów, w jakie SI może prognozować trendy rynkowe i identyfikować sentyment wobec produktów.
13. Zaprezentowanie uczestnikom metod analizy danych i prognozowania trendów za pomocą sztucznej inteligencji w kontekście działań sprzedażowych
14. Wykorzystanie SI do predykcji zachowań klientów.
15. Prezentacja modeli predykcyjnych opartych na SI służących do analizy zachowań klientów.
16. Przykłady wykorzystania SI do analizy danych i prognozowania trendów w sprzedaży.
17. Omówienie rezultatów i wniosków z tych studiów przypadków.

Moduł 3 Automatyzacja procesów sprzedażowych z wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji

1. Wprowadzenie do automatyzacji procesów sprzedażowych.
2. Omówienie podstawowych koncepcji związanych z automatyzacją procesów w sprzedaży.
3. Przedstawienie korzyści wynikających z automatyzacji procesów.
4. Automatyzacja kampanii sprzedażowych.
5. Wyjaśnienie, jak SI może wspierać automatyzację kampanii e-mailowych, reklamowych i innych działań wspierających sprzedaż.
6. Przedstawienie narzędzi i platform wykorzystywanych do automatyzacji kampanii.
7. Rozwiązania SI w usprawnianiu procesów komunikacyjnych.
8. Omówienie sposobów wykorzystania SI do usprawnienia procesów komunikacyjnych z klientami.
9. Automatyczne odpowiedzi i chatbot w obsłudze klienta.
10. Prezentacja kilku studiów przypadków, gdzie SI została zastosowana do automatyzacji procesów sprzedażowych.
11. Integracja narzędzi SI z istniejącymi systemami sprzedażowymi.
12. Przyszłość SI w sprzedaży: prognozy rozwoju technologicznego.
13. Omówienie szans, wyzwań, możliwości oraz ograniczeń związanych z dalszym wykorzystaniem SI w sprzedaży.
14. Walidacja efektów kształcenia. Test.

Szkolenie prowadzone jest w godzinach dydaktycznych (1godzina = 45min.)

W trakcie szkolenia są przewidziane 3 przerwy po 15 minut (przewidziane między 9 a 9:15, 11 a 11:15, 14 a 14:15)

Szkolenie zdalne w czasie rzeczywistym poprzez platformę ZOOM.US

Kurs przeprowadzany będzie w formie online, bez podziału na grupy. Uczestnicy mają możliwość korzystania zarówno z kamerki jak i mikrofonu. Pytania można również zadawać za pomocą czatu. 

Uczestnik otrzyma w wiadomości e-mail skrypt szkoleniowy.

a) usługa będzie prowadzona za pośrednictwem platformy zoom.us

b) minimalne wymagania sprzętowe: komputer stacjonarny/laptop, kamera wbudowana/na USB, mikrofon, słuchawki/ głośniki Processor and RAM requirements Minimum Processor Single Core 1Ghz or Higher RAM 2GB Recommended Dual Core 2Ghz or Higher (i3/i5/i7 or AMD equivalent) RAM 4GB Przewodowy lub bezprzewodowy (3G or 4G/LTE). Minimum bandwidth is 600kbps (up/down) and recommended is 1.5 Mbps

c) minimalne wymagania dotyczące łącza sieciowego: minimum 70 kb/s downloadu

d) niezbędne oprogramowanie: minimum Windows XP/MacOS High Sierra, przeglądarka internetowa (marka nie ma znaczenia)

e) okres ważności linku do zakończenia szkolenia ( wg harmonogramu)