وكلاء العرض
Amir و Nadia في العمل
مرحلة من دورة CRO لكل طرف: ما يقوم به الوكيل، وعلى ماذا تم تدريبه، وما يسلّمه، وما يقرره الخبير.
البيانات والتحليلات
رؤى البيانات بالذكاء الاصطناعي
استجوِبوا بياناتكم وحوّلوا كل رؤية إلى إجراء
اربطوا نظام تحليلات يعتمد على الذكاء الاصطناعي بمستودع بياناتكم، استنادًا إلى نموذج دلالي مشترك ويتم التحقق منه عبر أسئلة اختبارية، ثم اربطوا كل رؤية مفيدة بقائمة اختباراتكم المرتقبة.
الحاجة
ما تخبروننا به
« لوحات التحكم لدي موجودة لكن لا أحد يطّلع عليها، والذكاء الاصطناعي في منصة البيانات لدي يعطي أرقامًا لا يتحقق منها أحد. أريد استجواب بياناتي بلغة طبيعية والحصول على إجابات دقيقة، وأن يُفضي كل insight إلى إجراء فعلي. »
- « أريد استجواب بياناتي بلغة طبيعية »
- « الذكاء الاصطناعي لدينا يعطي أرقامًا مختلفة عن لوحات البيانات »
- « هل يجب تفعيل Cortex أو Genie أو Copilot؟ »
- « لا أحد يطّلع على لوحات المعلومات الخاصة بي »
حلّنا
- نموذج دلالي: مقاييس مُعرّفة مرة واحدة
- تحليلات محادثة أصلية أو وكلاء مخصصون
- رؤى معمّقة يتم تحويلها إلى اختبارات
المنهجية
منهجيتنا في 5 خطوات
توجّهنا
من السؤال إلى الفعل
يجيب الذكاء الاصطناعي الخاص بكم على مقاييس محددة مرة واحدة ويتم التحقق منها عبر أسئلة اختبارية. كل رؤية مفيدة تُضاف إلى قائمة الاختبارات المرتقبة (backlog) لديكم.
- دلالي
- أسئلة اختبارية
- إجراء
الخطوة 01 : التأطير
تحديد الأسئلة التجارية ذات الأولوية، ورسم خريطة لمستودع البيانات لديكم والصلاحيات، وجرد أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة بالفعل على منصتكم، واختيار مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لقيمة الحل.
- أسئلة العمل ذات الأولوية
- رسم خرائط المستودع والصلاحيات
- أدوات ذكاء اصطناعي أصيلة متاحة بالفعل
- مؤشرات الأداء الرئيسية لقيمة النظام
الخطوة 02 : نموذج دلالي
تحديد المقاييس والأبعاد، وبناء الطبقة الدلالية (dbt أو LookML أو semantic views)، وحوكمة النطاق المعروض، ومجموعة أسئلة اختبارية بإجابات معروفة.
- تعريفات المقاييس والأبعاد
- الطبقة الدلالية (dbt، LookML، semantic views)
- الحوكمة والنطاق المُحدد
- أسئلة اختبارية بإجابات معروفة
الخطوة 03 : تحليلات الذكاء الاصطناعي
الموازنة بين الأداة الأصلية لمنصتكم ووكلاء مخصّصين، تفعيل تحليلات المحادثة وكشف الحالات الشاذة، ومتابعة مؤشر دقة الإجابات على الأسئلة الاختبارية.
- تحكيم أصلي أو وكلاء مخصّصون
- تحليلات محادثة متصلة
- ضبط اكتشاف الحالات الشاذة
- النتيجة في أسئلة الاختبار
الخطوة 04 : النشر
ملخصات وتنبيهات موجهة، مدمجة في طقوس عمل فرقكم، مع تدريب على طرح السؤال الصحيح وحلقة تغذية راجعة من المستخدمين.
- ملخصات وتنبيهات موجهة
- الدمج ضمن طقوس عمل الفريق
- التدريب على صياغة السؤال الصحيح
- حلقة ملاحظات المستخدمين
الخطوة 05 : إجراء
تحويل الرؤى إلى فرضيات مُرتَّبة حسب الأولوية ضمن قائمة اختباراتكم، مع قياس الاستخدام والقيمة، وإعادة تشغيل أسئلة الاختبار عند كل تطوير.
- تحويل الرؤى إلى فرضيات
- ترتيب الأولوية في قائمة الاختبارات المرتقبة (backlog)
- قياس الاستخدام والقيمة
- إعادة تشغيل أسئلة الاختبار مع كل تحديث
Conversion Intelligence
خبراؤنا، مدعومين بأسطول من وكلاء الذكاء الاصطناعي
Nadia vérifie la collecte avant que l'IA ne s'y branche, Amir transforme les insights en hypothèses priorisées dans votre backlog. Le modèle sémantique et l'analytics IA sont portés par nos consultants data.
الوكلاء في العمل اليومي
صِف الاحتياج، وClaude يستدعي الوكيل
طلب بلغة طبيعية أو أمر «/»: الوكيل المناسب يتولى المهمة، وتبقى القرارات بيدكم.
البنية والأسطول
مهندس CRO يدير أسطولاً من الوكلاء
نفس مسار CRO، مع وكلاء ودونهم: كل وكيل يأخذ الدور، فينعدم الانتظار وتتسارع حلقة التعلّم.
النشر
وكلاء مدرَّبون كخبراء، يتم تحديثها مثل المنتجات.
كل عميل هو plugin مُراقَب بالإصدارات على GitHub. ثلاث طرق للاستفادة منه.
خلال المهمة
خلال المهمة
يتصل مستشارونا بالوكلاء في كل مرحلة من دورة CRO. تستلمون المخرجات دون تثبيت أي شيء.
عبر منصة Welyft
عن بُعد، لدى Welyft
يعمل الفريق على منصتنا، متصلًا بأدواتكم بموافقتكم. يراجع خبير كل عنصر يُسلَّم.
مُدمج داخليًا في مؤسستكم
في مؤسستكم
نبني وكلاءكم وفق منهجيتنا، ونخصصهم، ثم يوفر لكم سوق GitHub للإضافات تحديثاتهم.
المخرجات
ما الذي ستحصل عليه
نموذج دلالي
مقاييس وأبعاد موثقة، تتم مشاركتها بين الذكاء الاصطناعي ولوحات المعلومات.
تحليلات الذكاء الاصطناعي في مرحلة الإنتاج
سواء كانت أصلية أو مخصصة، متصلة بالمستودع.
ملخصات، تنبيهات وفرضيات
تُرسل إلى الفرق وتُضاف إلى قائمة انتظار الاختبارات.
مجموعة أسئلة اختبارية
درجة الدقة يُعاد اختبارها مع كل تطوير.
لمن هذا؟
لمن تُوجَّه هذه العروض؟
الأدوات المستخدمة
- BigQuery
- Snowflake
- Databricks
- dbt
- Looker
- Claude
- MCP
- Slack
- مؤسسة تمتلك مستودع بيانات (BigQuery، Snowflake، Databricks)
- أدوات ذكاء اصطناعي أصلية مُفعّلة أو مطروحة للدراسة، بتبنٍّ منخفض
- الراعي: Head of Data، مدير رقمي، CRO Manager
لمزيد من التفاصيل
مقالات خبرائنا المرتبطة بهذا العرض.
DMA (Digital Markets Act): كل ما تحتاج إلى معرفته!
بعد تطبيق RGPD في عام 2018، حان الوقت للاستعداد لوصول Digital Markets Act في ربيع عام 2024
Bayésien مقابل Fréquentiste: ما هي المنهجية الأنسب لـ A/B tests؟
فهم الفرق أخيرًا بين الإحصاء البايزي (bayésien) والإحصاء التكراري (fréquentiste) لتحسين A/B tests الخاصة بك.
التحليل الكمي والنوعي، كيف تختار؟
Quanti أم quali؟ استفد من هذين التحليلين لتحسين تجربة المستخدم UX وتعزيز استراتيجية CRO الخاصة بك!
لماذا وكيف تحسّن استراتيجية جمع البيانات 1st party؟
في هذا الويبينار، سنستكشف الدور الحاسم للبيانات 1st party في مقاربة تحسين التجربة
لمزيد من التفاصيل
غالبًا ما تُرتبط بـ
البيانات والتحليلات
Sanity Check Tracking
عزّزوا موثوقية التتبع (tracking) لديكم قبل اتخاذ القرار
- GA4
- GTM
- Piano
- و2 أدوات أخرى
البيانات والتحليلات
البنية الأساسية للبيانات ولوحات التحكم
اتخذ قراراتك بناءً على بيانات موثوقة
- GA4
- Piano
- Mixpanel
- و3 أدوات أخرى
التجارة القائمة على الوكلاء
وكلاء الذكاء الاصطناعي لـ CRO
نظّموا وكلاء الذكاء الاصطناعي ضمن دورة CRO
- Claude
- MCP
- GA4
- و3 أدوات أخرى
عروض البيانات والتحليلات الأخرى
عرض الركيزة البيانات والتحليلات