التحليلات التنبؤية وتوقع السلوك

1-تحليل البيانات السلوكية (Behavioral Data Analysis)

• جمع وتحليل بيانات التفاعل عبر المنصات الرقمية لتحديد أنماط الاستخدام.
• دراسة العوامل التي تؤثر في قرارات المستفيدين واستجابتهم للخدمات

2-تصميم نماذج التنبؤ (Predictive Model Development)

• تطوير نماذج تحليلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوقع السلوك المستقبلي للمستفيدين.
• استخدام تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) لتحليل العلاقات المعقدة بين البيانات.

3-توقع الاحتياجات والمشكلات ((Needs & Risk Forecasting

• التنبؤ بالمناطق التي قد تشهد انخفاضًا في الرضا أو زيادة في الشكاوى.
• تحديد الفئات أو القنوات التي تحتاج إلى تدخل استباقي لتحسين الأداء.

4-تحليل الاتجاهات المستقبلية (Trend & Sentiment Forecasting)

• تحليل التغير في أنماط المشاعر العامة للمستفيدين تجاه الخدمات.
• ربط التحليلات بسياقات خارجية (اقتصادية، موسمية، أو سلوكية).

5-إدارة القرارات الاستباقية (Proactive Decision Enablement)

• بناء لوحات تحكم ذكية تعرض التوقعات السلوكية في الزمن الحقيقي.
• دعم فرق التطوير والتسويق بخطط استباقية للتحسين.

6-التكامل مع برامج صوت العميل والتحسين المستمر (VoC & CX Optimization Integration)

• ربط التحليلات التنبؤية بنتائج برامج صوت العميل لتحديد أولويات التطوير.
• تطوير آلية تحسين تلقائية قائمة على مؤشرات الأداء التنبؤية (Predictive KPIs).
• استخلاص النوايا من البيانات غير المهيكلة: استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المتقدمة لتحليل نية المستفيد في الدردشات، والبحث، والتعليقات، مما يعزز دقة الاستجابات الآلية وتوجيه الاستفسارات بفاعلية.
• محاكاة الأثر الاستراتيجي  What-If Scenariosبناء بيئات محاكاة رقمية لاختبار تأثير التغييرات المقترحة في التجربة (مثل: إطلاق خدمة جديدة أو تعديل سعر) على مقاييس الأداء الرئيسية والجدوى الاقتصادية قبل التنفيذ.