تحليل الإعلانات
يقرأ حملات Meta وGoogle كل ساعة. ويعرض أداء كل مادة إعلانية حسب الجمهور والتكلفة، سطرًا بسطر.
نظام تشغيل نمو ذاتي بالـ AI
نظام تشغيل للنمو يجمع بيانات الإعلان وCRM والمبيعات والموقع في مكان واحد. يقرأ الحملات، يصنع مواد إعلانية، يوزّع الميزانية، يقيّم الطلبات الواردة، ويخبر فريق المبيعات بالمهمة التالية.
المشكلة
قد تعمل لوحة الإعلانات وCRM وتحليلات الموقع وجدول المبيعات في شركتك كما ينبغي. لكن كل أداة معزولة عن الأخرى. قد تبدو الحملة ناجحة في لوحة Meta من دون أن تحقق أي مبيعات في CRM. يفوتك ذلك لأن أحدًا لا يقارن الشاشتين.
النتيجة معروفة. توزّع الميزانية بحكم العادة، وتستمر الحملة الضعيفة لأسابيع، ولا يتابع الفريق الطلب الجيد في وقته. الخسارة هنا هي الوقت قبل المال.

ماذا يفعل
يقرأ حملات Meta وGoogle كل ساعة. ويعرض أداء كل مادة إعلانية حسب الجمهور والتكلفة، سطرًا بسطر.
يتعلم من نص الإعلان الفائز وصوره، وينتج نسخة جديدة، ثم يدخلها في اختبار A/B.
يسحب الميزانية من الحملة التي لم تحقق الهدف وينقلها إلى الحملة التي تحقق عائدًا. أنت تضع الحدود، والنظام يقرر داخلها.
يقيم كل طلب يأتي من الموقع أو الإعلان حسب سلوكه. يخبرك بمن تتصل اليوم.
يفتح مهمة في CRM للطلب مرتفع التقييم، ويضيف إليها الحملة المرتبطة وسجل الصفحة.
صباح الاثنين تحصل على صفحة واحدة: ما نجح، وما أوقفناه، وأين سنضع ميزانية هذا الأسبوع. يمكنك إرسالها مباشرة إلى المدير.
لمن صُمم
تحتاجه عندما يصبح عدد الحملات أكبر من أن تتابعه يدويًا، أو حين لا يعرف فريقك أي إعلان تحوّل فعلًا إلى مبيعات.
تحتاجه إذا كانت أرقام Meta تختلف عن Google، ويعرض CRM رقمًا ثالثًا. خصوصًا إن كنت تقضي نصف الأسبوع في مقارنة الشاشات.
عندما تصل الطلبات ولا تتصل بها فورًا، أو تختار من تتصل به أولًا بالحدس.
تشغيل مثال · ليس ببيانات حقيقية
تتعلّم نسخة الإعلان وصورها الفائزة من الحملات الهابطة وتجدّد نفسها.
ما نجح، وما توقف، وأين ستُنفق ميزانية هذا الأسبوع. كل ذلك في صفحة واحدة للمدير.
كيف يعمل
تربط Meta وGoogle وCRM وتحليلات الموقع مرة واحدة. وتتجمع البيانات على خادمك.
يراقب النظام خلال أول أسبوعين فقط. ثم يعرف أي حملة تحولت فعليًا إلى مبيعات.
يتولى النظام نقل الميزانية وإنتاج المواد الإعلانية وتقييمها. أنت تحدد الحدود، وهو يقرر ضمنها.
تتلقى كل أسبوع تقريرًا بما أنجزه الفريق وأسباب قراراته. ويمكنك التراجع عن أي قرار لا تريده.
التقنية
تعمل نماذج اتخاذ القرار على بنيتنا عبر خدمات NVIDIA NIM المصغرة. تبقى بيانات العميل داخل البنية، وتظل تكلفة كل طلب قابلة للتوقع. نستخدم PostgreSQL لطبقة البيانات وRedis للطابور اللحظي، وكتبنا الخدمات بلغة Go.
الصور



الأسئلة الشائعة
لا. أنت تحدد الحملة ونطاق الميزانية وساعات التشغيل. يتخذ النظام قراراته ضمن هذه الحدود فقط، ويسجل سبب كل قرار. ويمكنك التراجع عن أي قرار لا يناسبك.
على خادمك أنت. نماذج القرار تعمل أيضًا داخل بنيتنا. لا نرسل بيانات العميل إلى مزود نماذج ثالث.
يعمل مع أي CRM يقبل كتابة رابط تكامل له. نسألك في أول مكالمة عن النظام الذي تستخدمه، ثم نضيف هذا الرابط إلى العرض.
في أول أسبوعين يراقب فقط. يتعلم خلالهما أي حملة تحولت فعلًا إلى مبيعات. يمكن تقصير المدة، لكننا لا ننصح بذلك. القرار قبل التعلم مجرد تخمين.
لا، ما زال قيد التطوير. نضيفك إلى قائمة الوصول المبكر. نخبرك عند صلاحيته للنشر، ولا نلتزم بتاريخ محدد خلال ذلك.
تواصل معنا
اشرحه بجملة واحدة. سنخبرك بما يلزم وكم سيستغرق.