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何偉:?客戶(hù)關(guān)系管理與大數(shù)據(jù)分析
2017-02-23 2835
對(duì)象
客戶(hù)單位一線(xiàn)運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)分析師、CIO及銷(xiāo)售、客服
目的
大數(shù)據(jù)已經(jīng)運(yùn)用到社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,客戶(hù)關(guān)系管理作為倡導(dǎo)以客戶(hù)為中心的企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理思想,其基石是企業(yè)的信息化,與大數(shù)據(jù)的融合將成為必然。
內(nèi)容

客戶(hù)關(guān)系管理與大數(shù)據(jù)分析

【課程背景】

大數(shù)據(jù)已經(jīng)運(yùn)用到社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,客戶(hù)關(guān)系管理作為倡導(dǎo)以客戶(hù)為中心的企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理思想,其基石是企業(yè)的信息化,與大數(shù)據(jù)的融合將成為必然。

【課程對(duì)象】客戶(hù)單位一線(xiàn)運(yùn)維工程師、數(shù)據(jù)分析師、CIO及銷(xiāo)售、客服

【課程時(shí)間】1-2天

【授課方法】案例+視頻+講解+點(diǎn)評(píng)

【課程大綱】

第一講:大數(shù)據(jù)思維

1、 七種必備的大數(shù)據(jù)思維

1.1從 1-0≠8-7 開(kāi)始說(shuō)起

1.2統(tǒng)計(jì),一門(mén)與賭博密不可分的技術(shù)

1.3串聯(lián),一種簡(jiǎn)單實(shí)用的日常分析法

1.4對(duì)比,常用也實(shí)用的分析方法

1.5拆分,庖丁解牛之后的透視

1.6合成,組合起來(lái)的魅力

1.7邏輯與反證,大視野大轉(zhuǎn)換下的推理

1.8大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵在于有用

2、 善用數(shù)據(jù),但別自作聰明

2.1收集情報(bào)和信息的幾種方法

2.2網(wǎng)絡(luò)資料的鑒別與識(shí)別謠言

2.3網(wǎng)上的這些分析都是忽悠,你中招過(guò)嗎

2.4大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)不能自作聰明,別小瞧你的消費(fèi)者

3、 換個(gè)角度,讓結(jié)論海闊天空

3.1如何看不同的趨勢(shì)圖

3.2模型都是靠不住的,挑戰(zhàn)短板理論

3.3大數(shù)據(jù)也有做不到的事

第二講 客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)與客戶(hù)關(guān)系

1 客戶(hù)資源研究

1.1 誰(shuí)是我們的客戶(hù)

1.2 客戶(hù)讓渡價(jià)值

1.3 客戶(hù)價(jià)值鏈1

1.4 以客戶(hù)價(jià)值為軸,擴(kuò)展競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

2 客戶(hù)關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)

2.1 重新認(rèn)識(shí)“客戶(hù)關(guān)系

2.2 客戶(hù)關(guān)系的類(lèi)型及其選擇

2.3 客戶(hù)關(guān)系的PDCA改進(jìn)

2.4 “4P+4C”:重構(gòu)客戶(hù)關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)體系

客戶(hù)接觸點(diǎn)與維護(hù)

3.1 如何尋找客戶(hù)接觸點(diǎn)

3.2 接觸點(diǎn)信息的動(dòng)態(tài)維護(hù)

3.3 接觸點(diǎn)管理:從頂層出發(fā)

4 客戶(hù)滿(mǎn)意度與忠誠(chéng)度

4.1 客戶(hù)滿(mǎn)意度研究

4.2 客戶(hù)忠誠(chéng)度研究

4.3 如何創(chuàng)造持久的客戶(hù)熱情

第三講 客戶(hù)關(guān)系管理與大數(shù)據(jù)的關(guān)系

1 客戶(hù)關(guān)系管理成為企業(yè)的核心能力

2 客戶(hù)關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)分析

3 大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的條件

3.1 全面準(zhǔn)確的海量數(shù)據(jù)

3.2 精細(xì)化管理理念的倡導(dǎo)

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

4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最新進(jìn)展

第四講 大數(shù)據(jù)分析方法全聚合

1 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史

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

3 數(shù)據(jù)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(yīng)用

3.1 決策樹(shù)

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.3 回歸

3.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則

3.5 聚類(lèi)

3.6 貝葉斯分類(lèi)方法

3.7 支持向量機(jī)

3.8 主成分分析

3.9 假設(shè)檢驗(yàn)

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

第五講 客戶(hù)關(guān)系管理中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目類(lèi)型

1 目標(biāo)客戶(hù)的特征分析

2 目標(biāo)客戶(hù)的預(yù)測(cè)(響應(yīng)、分類(lèi))模型

3 運(yùn)營(yíng)群體的活躍度定義

4 用戶(hù)路徑分析

5 交叉銷(xiāo)售模型

6 信息質(zhì)量模型

7 服務(wù)保障模型

8 用戶(hù)(買(mǎi)家、賣(mài)家)分層模型

9 賣(mài)家(買(mǎi)家)交易模型

10 信用風(fēng)險(xiǎn)模型

11 商品推薦模型

11.1 商品推薦介紹

11.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則

11.3 協(xié)同過(guò)濾算法

11.4 商品推薦模型總結(jié)

12 數(shù)據(jù)產(chǎn)品

13 決策支持

全部評(píng)論 (0)
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