大數據與客戶(hù)關(guān)系管理

【培訓對象】
董事長(cháng)、總經(jīng)理、市場(chǎng)總監、銷(xiāo)售總監、客服總監、CIO等總監以上級別

【培訓收益】
成熟的企業(yè)已經(jīng)從跑馬圈地的客戶(hù)數量積累，發(fā)展為提高客戶(hù)對企業(yè)利潤貢獻的質(zhì)量管理階段?？蛻?hù)關(guān)系管理逐漸發(fā)展到培養多次購買(mǎi)的忠誠客戶(hù)階段。如何為客戶(hù)創(chuàng )造更高價(jià)值，如何做好客戶(hù)關(guān)懷、爭取轉介紹和贏(yíng)得客戶(hù)回頭、如何實(shí)施VIP會(huì )員管理、組建吸引客戶(hù)的客戶(hù)俱樂(lè )部、提升客戶(hù)忠誠度等等問(wèn)題，正在成為銷(xiāo)售型企業(yè)的客戶(hù)管理熱點(diǎn)。

 課程大綱：

第1章　客戶(hù)關(guān)系管理與大數據的關(guān)系

1.1　客戶(hù)關(guān)系管理成為企業(yè)的核心能力

1.2　客戶(hù)關(guān)系管理中的數據分析

1.3　大數據分析應用的條件

1.3.1 全面準確的海量數據

1.3.2 精細化管理理念的倡導

1.3.3 數據分析和數據挖掘技術(shù)的有效應用

1.4　大數據應用的最新進(jìn)展

第2章　數據挖掘概述

2.1　數據挖掘的發(fā)展歷史

2.2　統計分析與數據挖掘的主要區別

2.3　數據挖掘的主要成熟技術(shù)以及在客戶(hù)關(guān)系管理中的主要應用

2.3.1　決策樹(shù)

2.3.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

2.3.3　回歸

2.3.4　關(guān)聯(lián)規則

2.3.5　聚類(lèi)

2.3.6　貝葉斯分類(lèi)方法

2.3.7　支持向量機

2.3.8　主成分分析

2.3.9　假設檢驗

2.4　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數據挖掘應用的特點(diǎn)

第3章　客戶(hù)關(guān)系管理中常見(jiàn)的數據分析項目類(lèi)型

3.1　目標客戶(hù)的特征分析

3.2　目標客戶(hù)的預測（響應、分類(lèi)）模型

3.3　運營(yíng)群體的活躍度定義

3.4　用戶(hù)路徑分析

3.5　交叉銷(xiāo)售模型

3.6　信息質(zhì)量模型

3.7　服務(wù)保障模型

3.8　用戶(hù)（買(mǎi)家、賣(mài)家）分層模型

3.9　賣(mài)家（買(mǎi)家）交易模型

3.10　信用風(fēng)險模型

3.11　商品推薦模型

3.11.1　商品推薦介紹

3.11.2　關(guān)聯(lián)規則

3.11.3　協(xié)同過(guò)濾算法

3.11.4　商品推薦模型總結

3.12　數據產(chǎn)品

3.13　決策支持

第4章　數據分析是跨專(zhuān)業(yè)、跨團隊的協(xié)調與合作

4.1　數據分析團隊與業(yè)務(wù)團隊的分工和定位

4.1.1　提出業(yè)務(wù)分析需求并且能勝任基本的數據分析

4.1.2　提供業(yè)務(wù)經(jīng)驗和參考建議

4.1.3　策劃和執行精細化運營(yíng)方案

4.1.4　跟蹤運營(yíng)效果、反饋和總結

4.2　數據化運營(yíng)是真正的多團隊、多專(zhuān)業(yè)的協(xié)同作業(yè)

4.3　實(shí)例示范數據化運營(yíng)中的跨專(zhuān)業(yè)、跨團隊協(xié)調合作

第5章　數據挖掘項目完整應用案例

5.1　項目背景和業(yè)務(wù)分析需求的提出

5.2　數據分析師參與需求討論

5.3　制定需求分析框架和分析計劃

5.4　抽取樣本數據、熟悉數據、數據清洗和摸底

5.5　按計劃初步搭建挖掘模型

5.6　與業(yè)務(wù)方討論模型的初步結論，提出新的思路和模型優(yōu)化方案

5.7　按優(yōu)化方案重新抽取樣本并建模，提煉結論并驗證模型

5.8　完成分析報告和落地應用建議

5.9　制定具體的落地應用方案和評估方案

5.10　業(yè)務(wù)方實(shí)施落地應用方案并跟蹤、評估效果

5.11　落地應用方案在實(shí)際效果評估后，不斷修正完善

5.12　不同運營(yíng)方案的評估、總結和反饋

5.13　項目應用后的總結和反思

第6章 頂尖數據挖掘平臺TipDM

6.1 TipDM產(chǎn)品功能

6.1.1 TipDM平臺提供的數據探索及預處理算法

6.1.2 TipDM平臺提供的分類(lèi)與回歸算法

6.1.3 TipDM平臺提供的時(shí)序模式算法

6.1.4 TipDM平臺提供的聚類(lèi)分析算法

6.1.5 TipDM平臺提供的關(guān)聯(lián)規則算法

6.2 TipDM使用說(shuō)明

6.3 TipDM產(chǎn)品特點(diǎn)

6.3.1 支持CRISP-DM數據挖掘標準流程

6.3.2 提供豐富的數據挖掘模型和靈活算法

6.3.3 具有多模型的整合能力

6.3.4 提供靈活多樣的應用開(kāi)發(fā)接口

6.3.5 海量數據的處理能力

6.3.6 適應不同類(lèi)型層次人員需求

第7章 數據挖掘在金融電信行業(yè)的應用

7.1 案例二：電信3G客戶(hù)識別系統

7.1.1 挖掘目標的提出

7.1.2 分析方法與過(guò)程

7.1.3 建模仿真

7.1.4 核心知識點(diǎn)

7.1.5 拓展思考

7.2 案例三：基于客戶(hù)分群的精準智能營(yíng)銷(xiāo)

7.2.1 挖掘目標的提出

7.2.2 分析方法與過(guò)程

7.2.3 建模仿真

7.2.4 核心知識點(diǎn)

7.2.5 拓展思考

第8章 數據挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應用

8.1 案例一：商業(yè)零售行業(yè)中的購物籃分析

8.1.1 挖掘目標的提出

8.1.2 分析方法與過(guò)程

8.1.3 建模仿真

8.1.4 啟發(fā)與拓展

8.2 案例二：電子商務(wù)網(wǎng)站用戶(hù)行為分析

8.2.1 挖掘目標的提出

8.2.2 分析方法與過(guò)程

8.2.3 建模仿真

8.2.4 啟發(fā)與拓展

8.3 案例三：基于用戶(hù)行為分析的定向網(wǎng)絡(luò )廣告投放

8.3.1 挖掘目標的提出

8.3.2 分析方法與過(guò)程

8.3.3 建模仿真

8.3.4 結果及分析

8.3.5 啟發(fā)與拓展

第9章 數據挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應用

9.1 案例：基于RFM的企業(yè)客戶(hù)關(guān)系分析

9.1.1 挖掘目標的提出

9.1.2 分析過(guò)程與方法

9.1.3 建模仿真

9.1.4 核心知識點(diǎn)

9.1.5 拓展思考

 

結束 

 

教育背景：
清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院工商管理碩士

 

主要工作經(jīng)歷及業(yè)績(jì)
北京同昌惠德科技有限公司副總經(jīng)理、國際電子商務(wù)師聯(lián)合會(huì )北京管理中心主任；
曾任美國著(zhù)名CRM軟件產(chǎn)品咨詢(xún)顧問(wèn)；香港上市公司總裁助理；外企銷(xiāo)售部經(jīng)理；亞星汽車(chē)山西分公司經(jīng)理；清華大學(xué)EMBA項目主管；國家“八五”、“九五”重點(diǎn)軍工項目主任，所參加項目曾獲部級科技進(jìn)步二等獎。

擅長(cháng)客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)、服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)、企業(yè)電子商務(wù)、企業(yè)信息化、物流管理等領(lǐng)域的培訓與咨詢(xún)。

具有扎實(shí)的理論功底，豐富的行業(yè)知識及企業(yè)管理經(jīng)驗，能將復雜深奧的理論用淺顯的企業(yè)實(shí)踐案例加以闡述，講課擅長(cháng)啟發(fā)、互動(dòng)。

主講課程有：
《360°客戶(hù)關(guān)系管理》、《商業(yè)銀行的客戶(hù)關(guān)系管理》、《汽車(chē)行業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理》、《電信行業(yè)的客戶(hù)關(guān)系管理維護與提升》、《卓越的客戶(hù)服務(wù)技巧》、《客戶(hù)服務(wù)體系》、《企業(yè)電子商務(wù)》、《電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)》、《企業(yè)信息化與電子商務(wù)》、《汽車(chē)行業(yè)物流與供應鏈管理》、《時(shí)間管理》等。

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