لماذا يتحول بعض العملاء المحتملين إلى عملاء فعليين بينما لا يرد آخرون أبدًا؟ تشرح هذه الحلقة كيف يحلل Dynamics 365 سجل المبيعات والإشارات السلوكية للتنبؤ بمن هم الأكثر احتمالًا للشراء، وكيف تحوّل درجات الذكاء الاصطناعي إلى خطوات بيع عملية.ما ستتعلمه:البيانات التي يراها D365 فعلًا: سجلات CRM إلى جانب إشارات سلوكية مثل فتح الرسائل وزيارات الموقع وصفحة الأسعار والجهاز والتوقيتالبيانات المنظمة وغير المنظمة: لماذا تهم ملاحظات الاجتماعات أيضًا، ولماذا تنطبق قاعدة «مدخلات سيئة تعني نتائج سيئة»التعرف على الأنماط بدل جداول النقاط الثابتة: كيف يتعلم النموذج من الفرص الرابحة والخاسرة ويميز بين من يردون بسرعة ومن يكتفون بفتح الرسائلمن الدرجة إلى الاستراتيجية: توصيات عملية مثل الاتصال فورًا أو الدعوة إلى ندوة عبر الإنترنت أو إيقاف التواصل مؤقتًاحلقة التغذية الراجعة: تمييز الصفقات كرابحة أو خاسرة، وإعادة تدريب النموذج، وتحليل العوامل، واستبعاد القيم الشاذةلفرق المبيعات ومديريها ومسؤولي CRM الذين يريدون ترتيب أولويات مسار المبيعات بالاعتماد على البيانات في Dynamics 365.هذه الحلقة نسخة عربية مدبلجة بالذكاء الاصطناعي من الفيديو التوضيحي المتحرك ضمن M365 Show للخبير MVP من مايكروسوفت Mirko Peters.▶ شاهد الفيديو: https://youtu.be/LsuItA5dzoo🎧 المزيد من الحلقات: https://www.m365.fm🎤 M365Con – مؤتمر مايكروسوفت المجاني عبر الإنترنت: https://m365con.net💼 Mirko Peters على LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.