大數(shù)據(jù)與客戶關(guān)系管理

課程背景：

成熟的企業(yè)已經(jīng)從跑馬圈地的客戶數(shù)量積累，發(fā)展為提高客戶對(duì)企業(yè)利潤(rùn)貢獻(xiàn)的質(zhì)量管理階段?？蛻絷P(guān)系管理逐漸發(fā)展到培養(yǎng)多次購買的忠誠(chéng)客戶階段。如何為客戶創(chuàng)造更高價(jià)值，如何做好客戶關(guān)懷、爭(zhēng)取轉(zhuǎn)介紹和贏得客戶回頭、如何實(shí)施VIP會(huì)員管理、組建吸引客戶的客戶俱樂部、提升客戶忠誠(chéng)度等等問題，正在成為銷售型企業(yè)的客戶管理熱點(diǎn)。

參訓(xùn)對(duì)象：董事長(zhǎng)、總經(jīng)理、市場(chǎng)總監(jiān)、銷售總監(jiān)、客服總監(jiān)、CIO等總監(jiān)以上級(jí)別

課程大綱：

第1章　客戶關(guān)系管理與大數(shù)據(jù)的關(guān)系

1.1　客戶關(guān)系管理成為企業(yè)的核心能力

1.2　客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)分析

1.3　大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的條件

1.3.1 全面準(zhǔn)確的海量數(shù)據(jù)

1.3.2 精細(xì)化管理理念的倡導(dǎo) 

1.3.3 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用 

1.4　大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最新進(jìn)展 

第2章　數(shù)據(jù)挖掘概述 

2.1　數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史 

2.2　統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘的主要區(qū)別 

2.3　數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術(shù)以及在客戶關(guān)系管理中的主要應(yīng)用 

2.3.1　決策樹 

2.3.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

2.3.3　回歸 

2.3.4　關(guān)聯(lián)規(guī)則 

2.3.5　聚類 

2.3.6　貝葉斯分類方法 

2.3.7　支持向量機(jī) 

2.3.8　主成分分析 

2.3.9　假設(shè)檢驗(yàn) 

2.4　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的特點(diǎn) 

第3章　客戶關(guān)系管理中常見的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目類型 

3.1　目標(biāo)客戶的特征分析 

3.2　目標(biāo)客戶的預(yù)測(cè)（響應(yīng)、分類）模型 

3.3　運(yùn)營(yíng)群體的活躍度定義 

3.4　用戶路徑分析 

3.5　交叉銷售模型 

3.6　信息質(zhì)量模型 

3.7　服務(wù)保障模型 

3.8　用戶（買家、賣家）分層模型 

3.9　賣家（買家）交易模型 

3.10　信用風(fēng)險(xiǎn)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(guī)則 

3.11.3　協(xié)同過濾算法 

3.11.4　商品推薦模型總結(jié) 

3.12　數(shù)據(jù)產(chǎn)品 

3.13　決策支持 

第4章　數(shù)據(jù)分析是跨專業(yè)、跨團(tuán)隊(duì)的協(xié)調(diào)與合作 

4.1　數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)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(shù)據(jù)分析 

4.1.2　提供業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和參考建議 

4.1.3　策劃和執(zhí)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)方案 

4.1.4　跟蹤運(yùn)營(yíng)效果、反饋和總結(jié) 

4.2　數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是真正的多團(tuán)隊(duì)、多專業(yè)的協(xié)同作業(yè) 

4.3　實(shí)例示范數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中的跨專業(yè)、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)合作 

第5章　數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目完整應(yīng)用案例

5.1　項(xiàng)目背景和業(yè)務(wù)分析需求的提出 

5.2　數(shù)據(jù)分析師參與需求討論

5.3　制定需求分析框架和分析計(jì)劃 

5.4　抽取樣本數(shù)據(jù)、熟悉數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗和摸底 

5.5　按計(jì)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(jié)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(jié)論并驗(yàn)證模型 

5.8　完成分析報(bào)告和落地應(yīng)用建議 

5.9　制定具體的落地應(yīng)用方案和評(píng)估方案 

5.10　業(yè)務(wù)方實(shí)施落地應(yīng)用方案并跟蹤、評(píng)估效果 

5.11　落地應(yīng)用方案在實(shí)際效果評(píng)估后，不斷修正完善 

5.12　不同運(yùn)營(yíng)方案的評(píng)估、總結(jié)和反饋 

5.13　項(xiàng)目應(yīng)用后的總結(jié)和反思 

第6章 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)TipDM

6.1 TipDM產(chǎn)品功能 

6.1.1 TipDM平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)探索及預(yù)處理算法 

6.1.2 TipDM平臺(tái)提供的分類與回歸算法 

6.1.3 TipDM平臺(tái)提供的時(shí)序模式算法 

6.1.4 TipDM平臺(tái)提供的聚類分析算法 

6.1.5 TipDM平臺(tái)提供的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 

6.2 TipDM使用說明 

6.3 TipDM產(chǎn)品特點(diǎn) 

6.3.1 支持CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程 

6.3.2 提供豐富的數(shù)據(jù)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(yīng)用開發(fā)接口 

6.3.5 海量數(shù)據(jù)的處理能力 

6.3.6 適應(yīng)不同類型層次人員需求 

第7章 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用 

7.1 案例二：電信3G客戶識(shí)別系統(tǒng) 

7.1.1 挖掘目標(biāo)的提出 

7.1.2 分析方法與過程

7.1.3 建模仿真 

7.1.4 核心知識(shí)點(diǎn) 

7.1.5 拓展思考 

7.2 案例三：基于客戶分群的精準(zhǔn)智能營(yíng)銷 

7.2.1 挖掘目標(biāo)的提出 

7.2.2 分析方法與過程 

7.2.3 建模仿真 

7.2.4 核心知識(shí)點(diǎn) 

7.2.5 拓展思考 

第8章 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)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(biāo)的提出 

8.1.2 分析方法與過程 

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)站用戶行為分析 

8.2.1 挖掘目標(biāo)的提出 

8.2.2 分析方法與過程 

8.2.3 建模仿真 

8.2.4 啟發(fā)與拓展 

8.3 案例三：基于用戶行為分析的定向網(wǎng)絡(luò)廣告投放 

8.3.1 挖掘目標(biāo)的提出 

8.3.2 分析方法與過程 

8.3.3 建模仿真 

8.3.4 結(jié)果及分析 

8.3.5 啟發(fā)與拓展 

第9章 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用 

9.1 案例：基于RFM的企業(yè)客戶關(guān)系分析 

9.1.1 挖掘目標(biāo)的提出 

9.1.2 分析過程與方法

9.1.3 建模仿真 

9.1.4 核心知識(shí)點(diǎn) 

9.1.5 拓展思考 

結(jié)束