اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهارت‌های مشاوران خبره در Salesforce برای استقرار Data Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهارت‌های مشاوران خبره در Salesforce برای استقرار Data Cloud

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌های سازمانی

موضوع میانی: پیاده‌سازی و سفارشی‌سازی پلتفرم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مدیریت داده های سازمانی
• 2. اهمیت داده ها در تصمیم گیری های سازمانی
• 3. مبانی پلتفرم Salesforce و اکوسیستم آن
• 4. معرفی Salesforce Data Cloud
• 5. اهداف و مزایای استقرار Data Cloud
• 6. معماری و اجزای کلیدی Data Cloud
• 7. جمع آوری و ادغام داده ها از منابع مختلف
• 8. اتصال به منابع داده ای داخلی و خارجی
• 9. مفاهیم مدل سازی داده در Data Cloud
• 10. تعریف اشیاء داده ای سفارشی
• 11. مدیریت روابط بین اشیاء داده ای
• 12. پاکسازی و استانداردسازی داده ها
• 13. قوانین اعتبارسنجی و تبدیل داده ها
• 14. ایجاد پروفایل مشتری یکپارچه
• 15. مدیریت هویت مشتری و ادغام داده ها
• 16. مفاهیم بخش بندی مشتریان (Segmentation)
• 17. ایجاد بخش های مشتری پویا و ایستا
• 18. استفاده از بخش بندی برای هدف گذاری
• 19. مقدمه ای بر فعال سازی داده ها (Data Activation)
• 20. استفاده از داده ها برای شخصی سازی تجربه مشتری
• 21. مدیریت جریان های فعال سازی داده
• 22. اتصال Data Cloud به کانال های بازاریابی
• 23. یکپارچه سازی با Marketing Cloud
• 24. یکپارچه سازی با Sales Cloud
• 25. یکپارچه سازی با Service Cloud
• 26. ایجاد داشبوردهای تحلیلی در Data Cloud
• 27. مفاهیم گزارش گیری و شاخص های کلیدی عملکرد (KPI)
• 28. طراحی گزارش های سفارشی
• 29. تحلیل رفتار مشتری با استفاده از داده ها
• 30. پیش بینی رفتار مشتری
• 31. بهینه سازی استراتژی های بازاریابی
• 32. مدیریت دسترسی و امنیت داده ها
• 33. تعریف نقش ها و مجوزهای دسترسی
• 34. پروتکل های امنیتی در Data Cloud
• 35. ملاحظات حریم خصوصی داده ها
• 36. قوانین و مقررات مربوط به داده ها در ایران
• 37. مدیریت چرخه عمر داده ها
• 38. پشتیبان گیری و بازیابی داده ها
• 39. استقرار و پیکربندی اولیه Data Cloud
• 40. تنظیمات مربوط به سازمان (Org)
• 41. پیکربندی اتصال دهنده های داده
• 42. مدیریت مجموعه های داده (Data Collections)
• 43. ایجاد و مدیریت مجموعه های داده
• 44. نظارت بر وضعیت مجموعه های داده
• 45. مفاهیم و کاربردهای Data Transforms
• 46. طراحی و اجرای تبدیل های داده
• 47. استفاده از توابع و عبارات در تبدیل ها
• 48. مدیریت و اعتبارسنجی تبدیل های داده
• 49. مقدمه ای بر Unified Profiles
• 50. ساخت و نگهداری پروفایل های یکپارچه
• 51. تنظیمات مربوط به پروفایل های یکپارچه
• 52. مدیریت داده های مشتری در پروفایل های یکپارچه
• 53. استفاده از پروفایل های یکپارچه در سناریوهای مختلف
• 54. مفاهیم و کاربردهای Data Relationships
• 55. تعریف روابط بین اشیاء داده ای
• 56. مدیریت روابط پیچیده داده ای
• 57. استفاده از روابط در بخش بندی و فعال سازی
• 58. مقدمه ای بر Calculated Insights
• 59. تعریف معیارهای سفارشی
• 60. استفاده از معیارهای سفارشی در گزارش ها
• 61. بهینه سازی عملکرد Calculated Insights
• 62. مدیریت و نگهداری Calculated Insights
• 63. مفاهیم و کاربردهای Data Actions
• 64. طراحی و پیاده سازی Data Actions
• 65. اتصال Data Actions به فرآیندهای کسب و کار
• 66. نظارت و مدیریت Data Actions
• 67. مقدمه ای بر Data Cloud Flow
• 68. طراحی و پیاده سازی Data Cloud Flow
• 69. اتوماسیون فرآیندهای داده ای
• 70. مدیریت و اشکال زدایی Data Cloud Flow
• 71. بهترین شیوه ها در استقرار Data Cloud
• 72. برنامه ریزی برای استقرار
• 73. استراتژی های مهاجرت داده
• 74. تست و اعتبارسنجی استقرار
• 75. مدیریت تغییرات و آموزش کاربران
• 76. رفع اشکال و عیب یابی رایج
• 77. بهینه سازی عملکرد Data Cloud
• 78. نکات پیشرفته در مدل سازی داده
• 79. تکنیک های پیشرفته پاکسازی داده
• 80. استراتژی های پیشرفته بخش بندی
• 81. فعال سازی داده ها در سناریوهای پیچیده
• 82. تحلیل پیشرفته رفتار مشتری
• 83. امنیت و حریم خصوصی در مقیاس بزرگ
• 84. مدیریت داده ها در سازمان های بزرگ
• 85. مقایسه Data Cloud با سایر پلتفرم ها
• 86. روندهای آینده در مدیریت داده های مشتری
• 87. جمع بندی و گام های بعدی