مدير منتج ذكاء العملاء

Datascience

تبحث DataScience الشرق الأوسط عن مدير منتج ذكاء العملاء يكون مسؤولاً عن تعريف وبناء وتوسيع إدارة قيمة العملاء (CVM) ومنصات ذكاء العملاء من الجيل التالي. تمتلك هذه الوظيفة رؤية المنتج الشاملة وتنفيذ أنظمة التفاعل مع العملاء في الوقت الفعلي المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما يتيح تفاعلات مفرطة التخصيص عبر جميع نقاط الاتصال مع العملاء.

المسؤوليات الرئيسية
br>استراتيجية المنتج والرؤية

• تحديد وامتلاك خارطة طريق منتج ذكاء العملاء وCVM، متماشياً مع نمو المؤسسة وتجربة العملاء وأهداف الإيرادات.
• قيادة التطور من إدارة الحملات الدفعة إلى اتخاذ القرار في الوقت الفعلي المدفوع بالأحداث.
• بناء رؤية لتفاعل العملاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مع الاستفادة من التحليلات التنبؤية والرؤى السلوكية.
• وضع المنصة كطبقة قرار مركزية عبر جميع قنوات التسويق والرقمنة وتفاعل العملاء.br> br>ذكاء العملاء وتفعيل البيانات
• تصميم وتفعيل ملفات تعريف العملاء الموحدة، تجمع بين البيانات السلوكية والمعاملات والسياقية.
• تمكين تقسيم متقدم وإدارة الجمهور وتفعيل الجمهور الدينامي عبر القنوات.
• ضمان تدفقات البيانات إلى القرار السلس، مما يسمح بالتفعيل في الوقت الفعلي دون تأخير أو اعتماد على حركة البيانات الثقيلة.
• دفع القدرات المتعلقة:
• العميل 360 وحل الهوية
• محفزات قائمة على الأحداث واستخدام البيانات المتدفقة
• تجديد الجمهور المستمر والتحديثbr> br> br>إدارة الحملات وتنسيق الرحلات
• قيادة تصميم أطر إدارة الحملات من البداية إلى النهاية تدعم:
  
  • حملات متعددة القنوات (رقمية، فرع، مركز اتصال، تجزئة، إلخ)
  • تنسيق ATL وBTL
• بناء وإدارة رحلات العملاء الذكية:
  
  • رحلات متعددة الخطوات ونقاط التواصل المتعددة
  • تفاعلات في الوقت الفعلي والمجدولة
  • اختبار A/B/n وتحسين الرحلات
• تمكين إنشاء الرحلات الآلية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من الجهد اليدوي ويسرع من وقت الوصول إلى السوق.br> br>اتخاذ القرار في الوقت الفعلي والإجراء الأفضل التالي
• امتلاك تطوير محرك اتخاذ القرار في الوقت الفعلي الذي يحدد:
  
  • الإجراء الأفضل التالي (NBA)
  • أفضل عرض التالي (NBO)
  • تحسين القناة والوقت
• ترجمة استراتيجيات الأعمال إلى منطق القرار والقواعد ونماذج الذكاء الاصطناعي.
• تمكين أطر اتخاذ القرار التي يقودها المسوقون، مما يتيح لمستخدمي الأعمال نشر الاستراتيجيات دون الاعتماد الثقيل على تكنولوجيا المعلومات.
• ضمان أن تكون القرارات:
  
  • مدركة للسياق
  • مدفوعة بالأحداث
  • محسنة باستمرار من خلال حلقات التغذية الراجعةbr> br>الذكاء الاصطناعي، التخصيص والأتمتة
• دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في جميع طبقات المنتج:
  
  • النمذجة التنبؤية (الانقطاع، الميل، CLV)
  • محركات التخصيص
  • التعلم المعزز من أجل التحسين
• دفع التخصيص المفرط على نطاق واسع، مما يوفر تجارب مصممة خصيصًا عبر القنوات.
• الاستفادة من مساعدي الذكاء الاصطناعي ورفاق الطيارين والعملاء المستقلين:
  
  • أتمتة إنشاء الحملات
  • توصية الاستراتيجيات
  • تحسين أداء التفاعل.
• دعم أنظمة التعلم الذاتي التي تحسن النتائج باستمرار.br> br>التفاعل عبر القنوات والتواصل
• ضمان تنسيق سلس عبر جميع نقاط اتصال العملاء:
  
  • رقمي (محمول، ويب، تطبيق)
  • خارجي (رسائل نصية قصيرة، بريد إلكتروني، إشعارات دفع)
  • داخلي (مركز الاتصال، الدردشة الآلية)
  • غير متصل (فرع، تجزئة، ميداني)
• تحديد وتطبيق سياسات الاتصال وإدارة الاتصالات لتحسين تجربة العملاء وتجنب الإرهاق.
• تمكين التسليم في الوقت المناسب، القناة المناسبة لكل تفاعل.br> br>تسليم المنتج والتنفيذ
• العمل عن كثب مع:
  
  • علماء البيانات
  • مهندسي البيانات
  • فرق تكنولوجيا التسويق
  • المعنيين من الأعمال
• ترجمة متطلبات الأعمال إلى:
  
  • ميزات المنتج
  • قصص المستخدم
  • المتطلبات التقنية
• قيادة دورات تطوير المنتج الرشيق، وضمان التسليم السريع للقيمة التزايدية.
• الإشراف على التكامل مع:
  
  • الأنظمة الأساسية
  • القنوات الرقمية
  • النظم البيئية الخارجيةbr> br>الأداء، التحسين وإدراك القيمة
• تحديد وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية ومعايير النجاح:
  
  • معدلات التحويل
  • عائد الاستثمار للحملات
  • مؤشرات تفاعل العملاء
  • زيادة الإيرادات
• تمكين أطر القياس ذات الحلقة المغلقة:
  
  • تحسين مدفوع بالتغذية الراجعة
  • التجريب (اختبار A/B/n)
• تحسين رحلات العملاء ونماذج القرار باستمرار بناءً على الرؤى.br> br>التواصل مع المعنيين ومحاذاة الأعمال
• التفاعل مع المعنيين الكبار (التسويق، تجربة العملاء، الرقمية، المبيعات).
• العمل كخبير موثوق في تحول ذكاء العملاء.
• قيادة ورش عمل لتحديد:
  
  • حالات الاستخدام
  • استراتيجيات العملاء
  • أطر التخصيص
• دفع اعتماد ثقافة اتخاذ القرار المدعومة بالبيانات.br> br>