General information
- Subject code
- MS-2015
- Credits
- 6
- Student workload
- 180
- Semester
- Autumn semester
- Academic year
- 2026-2027
- Subject type
- Elective
- Form of education
- Full-time
- Language of instruction
- Azerbaijani
- In-class hours
- a) 30 saat mühazirə
- Out-of-class hours
- a) 150 saat fərdi iş
About the subject
Bu fənn tələbələrə müştəri münasibətlərinin i̇darə edilməsi (crm) sistemlərinə süni intellekt (ai), maşın öyrənməsi və böyük data texnologiyalarının inteqrasiyası, eləcə də bu texnologiyaların müştəri təcrübəsini (cx) rəqəmsallaşdırmaq imkanlarını öyrətmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. kurs çərçivəsində AI əsaslı CRM platformalarının arxitekturası, müştəri datalarının avtomatlaşdırılmış emalı, təbii dilin emalı (nlp) ilə işləyən ağıllı çatmətlər və virtual köməkçilərin tətbiqi prinsipləri tədris olunur. tələbələr süni intellekt vasitəsilə müştəri davranışlarının proqnozlaşdırılması, müştərilərin tərk etmə riskinin (churn analysis) öncədən müəyyən olunması, avtomatlaşdırılmış satış qıfı (sales funnel) idarəçiliyi, fərdiləşdirilmiş marketinq təkliflərinin (next best action) generator olunması və sentiment analiz metodlarını mənimsəyəcəklər. fənn tələbələrdə müştəri loyallığını artırmaq, xidmət keyfiyyətini yüksəltmək və AI dəstəkli CRM strategiyaları vasitəsilə müəssisənin satış effektivliyini maksimumlaşdırmaq vərdişlərini formalaşdırır.
Teaching methods
- lecture
- interactive discussion
- problem-based learning
- project-based learning
- teamwork
- presentations
- case study
Course learning outcomes (CLO)
CLO 1: Ai ilə dəstəklənən CRM sistemlərinin mimarisini, müştəri verilənlərinin inteqrasiyasını və avtomatlaşdırılmış CRM proseslərini təhlil edir.
CLO 2: Müştəri reqressiyasını (churn rate) öncədən görmək və müştərinin ömür boyu dəyərini (clv) proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənməsi modellərini tətbiq edir.
CLO 3: Təbii dilin emalı (nlp) və generativ AI alətləri vasitəsilə avtomatlaşdırılmış çatbotlar və virtula assistentlərin müştəri xidmətlərinə inteqrasiyasını layihələndirir.
CLO 4: Hiper-fərdiləşdirilmiş marketinq kampaniyaları və təklif mühərrikləri (recommendation engines) üçün AI əsaslı müştəri seqmentasiyası aparır.
CLO 5: Müştəri məlumatlarının işlənməsində AI etikası, data məfiliyi (gdpr) və istifadəçi etimadının qorunması standartlarını tətbiq edir.
Topic plan
No topics have been added.
Reading list
No reading list has been added.
Assessment
| Form | Description | Score | Related CLO |
|---|---|---|---|
| Cari qiymətləndirmə | Cari qiymətləndirmə - fənn üzrə tələbənin semestr müddətində fəaliyyətinin qiymətləndirilməsi olmaqla, mühazirə və məşğələ (laboratoriya) dərs materiallarının mənimsənilmə səviyyəsini qiymətləndirilir. | 30 bal | FTN 1-5 |
| Davamiyyət | Tələbə fənn üzrə dərslərin 25%-dən çoxunda iştirak etmədiyi halda imtahana buraxılmır. | 10 bal | - |
| Tələbənin sərbəst işi | Tələbəyə fənn üzrə semestr ərzində 1 sərbəst işin (zəruri hallarda sərbəst işlərin sayı artırıla bilər) yerinə yetirilməsi tapşırığı verilir. | 10 bal | FTN-- |
| İmtahan | İmtahan şifahi, yazılı, yazılı-elektron, test üsulu ilə keçirilir | 50 bal | FTN 1-5 |