التنبؤ بالمبيعات

أسرار التنبؤ بالمبيعات باستخدام تقنيات احترافية

تحليل البيانات التسويقية4.6(57)4 ساعات ودقيقة واحدة26 درساقسمان

ماذا ستتعلم؟

  • فهم أهمية تحليل البيانات في التنبؤ بالمبيعات
  • تحليل البيانات التاريخية للمبيعات في Excel
  • التمييز بين الطرق الكمية والنوعية
  • التنبؤ بطريقة التنعيم الأسي
  • التنبؤ بطريقة الإسقاط الاتجاهي
  • استخدام دوال Excel في التنبؤ
  • الدمج بين الطرق الكمية والنوعية
  • استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالمبيعات
  • التعامل مع عدم اليقين والمخاطر

عن الدورة

يشرح هذا الكورس التنبؤ بالمبيعات، أي توقع حجم المبيعات القادمة اعتمادا على البيانات والأساليب الصحيحة لاتخاذ قرارات أدق. يبدأ بمقدمة وأهمية تحليل البيانات في التنبؤ بالمبيعات مع تطبيق عملي على Excel، ثم مصادر البيانات التاريخية للمبيعات وخطوات تحليلها بشكل صحيح مع حالات عملية من الواقع. بعد ذلك تتعرف على الفرق بين الطرق الكمية والنوعية ومتى تستخدم كل منها، وتتعلم التنبؤ بطريقة التنعيم الأسي Exponential Smoothing وطريقة الإسقاط الاتجاهي Trend Projection، وأهم الطرق النوعية والعوامل المؤثرة في اختيار الأنسب. ثم تتعلم الدمج بين الطرق الكمية والنوعية والتنبؤ باستخدام دوال Excel. وفي الجزء الأخير تتعرف على الذكاء الاصطناعي وعلاقته بالتنبؤ، وتتعامل مع عدم اليقين والمخاطر، وتنفذ مشروع التخرج، مع كتاب العمل وملف دوال Excel. يناسب الكورس العاملين في المبيعات والتسويق والإدارة وأصحاب المشاريع. وبعد الانتهاء ستكون قادرا على بناء توقعات مبيعات مدعومة بالبيانات.

نتائج متوقعة من الدورة

  • إتقان مهارات تحليل البيانات والتنبؤ بالمبيعات بدقة عالية.
  • القدرة على تطبيق أساليب متطورة في التنبؤ لاتخاذ قرارات ناجحة.
  • التمكن من دمج الطرق الكمية والنوعية واستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • زيادة كفاءة التخطيط الاستراتيجي وتحقيق أهداف المبيعات.

تقييمات المتدربين

التقييمات هنا من المتدربين الذين اشتروا الدورة وأكملوا 50٪ من المحتوى على الأقل — لا توجد تقييمات من شخص لم يطلع على المحتوى.
4.6
★★★★★
57 تقييم
5★
34
4★
21
3★
2
2★
0
1★
0

    محتوى الدورة

    1

    التنبؤ بالمبيعات

    24 درس
    1. مقدمة الكورسمقدمة كورس التنبؤ بالمبيعات: يعرض أهدافه وتطبيقه العملي على Excel، من تحليل البيانات التاريخية والطرق الكمية والنوعية والدمج بينها، إلى الذكاء الاصطناعي وعدم اليقين ومشروع التخرج.5:03
    2. أهمية تحليل البيانات في التنبؤ بالمبيعاتيشرح أهمية تحليل بيانات المبيعات التاريخية لفهم الاتجاهات والمواسم ونمط شراء العملاء، وتخطيط المخزون ووضع أهداف واقعية، ومخاطر التنبؤ دون تحليل.10:39
    3. تطبيق عملي على تحليل البيانات باستخدام Excelتطبيق عملي على Excel: إدخال الأشهر والمبيعات في جدول وتحويله إلى رسم بياني لقراءة الاتجاه وفترات الذروة والركود، واستخلاص ملاحظات تبني عليها الخطط.4:49
    4. مصادر البيانات التاريخية للمبيعات وأهميتهايشرح مصادر بيانات المبيعات التاريخية مثل نظام نقاط البيع وشيتات Excel، وشروط جودتها كأن تغطي اثني عشر شهرا على الأقل وتكون دقيقة، وتحديد المؤشرات الرئيسية والموسمية.12:46
    5. تطبيق عملي مباشر لاستخراج وتحليل البيانات في Excelتطبيق عملي في Excel على استخراج البيانات وتحليلها: جدول بالشهر وقيمة المبيعات وعدد الفواتير والوحدات، وحساب متوسط الفاتورة والوحدات في الفاتورة لاتخاذ قرارات لزيادة المبيعات.12:38
    6. خطوات تحليل البيانات التاريخية للمبيعات بشكل صحيحيشرح خطوات تحليل بيانات المبيعات التاريخية: تنظيف البيانات من التكرار والصفوف الفارغة وأخطاء الإدخال وتوحيد الصيغ، ثم تمثيلها بمخططات خطية وعمودية ودائرية لاكتشاف الأنماط المتكررة.12:25
    7. حالات عملية وتطبيقية من الواقع العمليحالة عملية على Excel: إدخال مبيعات أربعة أشهر ورسم مخطط خطي لقراءة الصعود والتراجع، ثم البحث عن أسباب التغيرات كالمواسم والحملات، وأهمية دقة البيانات.6:39
    8. الفرق بين الطرق الكمية والنوعية للتنبؤ بالمبيعاتيشرح الفرق بين طرق التنبؤ الكمية المعتمدة على الأرقام والنماذج الإحصائية، والنوعية المعتمدة على آراء الخبراء والتقدير الشخصي، مع مزايا كل منها وعيوبها وأدواتها وتكلفتها.14:09
    9. متى نستخدم الطرق الكمية ومتى نستخدم الطرق النوعية؟يشرح متى تُستخدم الطرق النوعية كالمنتج الجديد والسوق المتقلب، ومتى تُستخدم الكمية عند توفر بيانات تاريخية منظمة وسوق مستقر، مع أمثلة كالهاتف الجديد والمتجر الإلكتروني وأدوية الأمراض المزمنة.7:48
    10. أمثلة تطبيقية من الواقعأمثلة تطبيقية توضح الفرق بين الطريقتين: شركة ملابس تتنبأ كميا بمتوسط مبيعات الصيف، وشركة ناشئة لمنتج جديد بلا بيانات تعتمد استطلاع فريق المبيعات واستبيان السوق.5:51
    11. التنبؤ باستخدام طريقة التنعيم الأُسي Exponential Smoothingيشرح التنعيم الأسي كطريقة كمية للتنبؤ: معادلة تجمع معامل التنعيم مضروبا في المبيعات الفعلية مع مكمله مضروبا في التوقع السابق، وكيف يتحكم المعامل في وزن البيانات الحديثة.15:42
    12. التنبؤ باستخدام طريقة الإسقاط الاتجاهي Trend Projectionيشرح طريقة الإسقاط الاتجاهي: تحديد الاتجاه العام للمبيعات برسم مخطط مبعثر وإضافة خط اتجاه في Excel، ثم استخدام معادلة الخط لتوقع مبيعات أي شهر قادم، مع حدودها كإهمال الموسمية.11:10
    13. أهم الطرق النوعية في التنبؤ بالمبيعاتيشرح أشهر الطرق النوعية للتنبؤ بالمبيعات التي تعتمد على الخبرة لا على البيانات: استطلاع آراء فريق المبيعات، واستبيان السوق، ولجان الخبراء، وأسلوب دلفي بجولات متكررة للتقريب بين التقديرات.14:38
    14. العوامل المؤثرة في اختيار الطريقة الأنسب للتنبؤ بالمبيعاتيشرح العوامل المؤثرة في اختيار طريقة التنبؤ المناسبة، مثل توفر البيانات التاريخية واستقرار السوق وموسمية المنتج وجدته وهدف التنبؤ، ومقارنة الطرق الكمية والنوعية والذكاء الاصطناعي.14:51
    15. لماذا يجب الدمج بين الطرق الكمية والنوعية في التنبؤ؟يشرح سبب الدمج بين الطرق الكمية والنوعية: كل طريقة تعوض عيوب الأخرى، فالأرقام تحد من التحيز الشخصي والخبرة تلتقط عوامل غير رقمية كالمنافسين، مع مرونة أكبر في الأسواق المتغيرة والمنتجات الجديدة.7:27
    16. أشهر أساليب دمج الطرق الكمية والنوعية في التنبؤيشرح أشهر أساليب الدمج بين الطرق الكمية والنوعية: الطريقة الهجينة، ومراجعة الخبراء لتقديراتهم بعد رؤية البيانات الكمية، والترجيح بأوزان نسبية، والتعديل اليدوي لنتيجة كمية بنسبة تعكس حملة إعلانية.9:52
    17. نشاط عملي تطبيقي لدمج الطرق الكمية والنوعية في التنبؤنشاط عملي لدمج طريقتين لشركة بدلات رجالية: متوسط مبيعات ستة أشهر كتوقع كمي، وتوقع فريق المبيعات بزيادة بسبب الحملات والمعرض ورمضان، ثم الجمع بالأوزان المرجحة للوصول إلى توقع نهائي.5:10
    18. التنبؤ باستخدام دوال Excelيشرح التنبؤ بدوال Excel بعد تجهيز جدول المبيعات التاريخية، ومنها TREND وGROWTH وFORECAST.ETS التي تراعي الموسمية، ومتى تناسب كل دالة حسب نمو المبيعات.13:35
    19. ما هو الذكاء الاصطناعي وما علاقته بالتنبؤ بالمبيعات؟يشرح ما هو الذكاء الاصطناعي في سياق التنبؤ: محاكاة العقل البشري لتحليل بيانات ضخمة وتعلم الأنماط، مع أمثلة كنظام توصيات أمازون وإدارة مخزون الأزياء وتصنيف عملاء Netflix.7:24
    20. التنبؤ بالمبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي (الجزء الأول)يشرح أول خطوات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي: جمع البيانات من مصادر مثل API وSQL وWeb Scraping، ثم تنظيفها ومعالجة القيم المتطرفة والناقصة، ثم اختيار النموذج المناسب لهدف التنبؤ ونوع البيانات.13:41
    21. التنبؤ بالمبيعات باستخدام الذكاء الاصطناعي (الجزء الثاني)يكمل خطوات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي: النماذج الشائعة كالانحدار الخطي وARIMA، ثم تقييم النموذج بمقارنة التوقع بالمبيعات الفعلية ونسبة الانحراف، وتحسينه باستمرار مع تغير السوق.7:44
    22. فهم مصادر عدم اليقين والمخاطر في التنبؤ بالمبيعاتيشرح الفرق بين المخاطر التي يمكن تقدير احتمالها وحسابها وعدم اليقين الذي لا يمكن حسابه كجائحة كورونا، ومصادر كل منهما في التنبؤ بالمبيعات كالمنافسين والأعطال التقنية وجودة البيانات وأسعار المواد.9:10
    23. أدوات وتقنيات التعامل مع عدم اليقين في التنبؤيشرح أدوات التعامل مع عدم اليقين في التنبؤ بالمبيعات: التخطيط بثلاثة سيناريوهات، وتحليل الحساسية في Excel لقياس أثر السعر وعدد العملاء على الإيرادات، والتنبؤ الاحتمالي بالتوزيع الطبيعي.14:50
    24. مشروع التخرجمشروع التخرج: بناء نموذج تنبؤ بمبيعات متجر إلكتروني للإلكترونيات في Excel، يشمل التحليل الوصفي ودوال التنبؤ وسيناريوهات متفائلة ومتشائمة وواقعية، وتحليل حساسية معدل التحويل، وتقدير الاحتمالات، ثم توصيات.3:47
    2

    الملحقات

    2 ملحقات
    1. تحميل كتاب العمل
    2. تحميل ملف دوال إكسيل الخاصة بالتنبؤ بالمبيعات

    المحاضر

    د/محمد التهامى

    د/محمد التهامى

    محاضر واستشاري في الإدارة والتسويق والمبيعات، يقدم استشارات للعديد من الشركات العربية.
    32.8K مشاهدة13 دورة

    دورات ذات صلة