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开课学校 北京诺达名师

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课程介绍Course Introduction

【讲师介绍】
宫同昌

宫同昌,客户关系管理培训讲师,清华大学继续教育学院特邀客户关系管理讲师,北京大学、上海交通大学、浙江大学特邀客户关系管理讲师,清华大学客户关系管理(CRM)高级研修班特邀讲师,中国机械工业企业管理协会特聘客户关系管理讲师,清华大学国际工程项目管理学院特聘客户关系管理讲师,北大纵横客户关系管理特聘讲师;国际电子商务师联合会特聘讲师,清华大学MBA管理培训俱乐部常务理事,雅虎中国北京推广会特邀演讲嘉宾,北京市司法局干部培训特邀讲师。

宫同昌老师曾任美国知名CRM软件产品实施顾问;香港上市公司总裁助理;外企销售部经理;亚星汽车山西分公司客户经理;清华大学EMBA项目主管;国家“八五”、“九五”重点军工项目主任,所参加项目曾获部级科技进步二等奖。

现任北京惠德培训学院首席讲师、北京同昌惠德科技有限公司副总经理、国际电子商务师联合会北京管理中心主任。

擅长售后客户服务技巧、卓越的客户服务技巧、专业应诉技巧培训、客户服务体系建立、客户关系管理等领域的咨询与培训。


【课程目标】
成熟的企业已经从跑马圈地的客户数量积累,发展为提高客户对企业利润贡献的质量管理阶段。客户关系管理逐渐发展到培养多次购买的忠诚客户阶段。如何为客户创造更高价值,如何做好客户关怀、争取转介绍和赢得客户回头、如何实施VIP会员管理、组建吸引客户的客户俱乐部、提升客户忠诚度等等问题,正在成为销售型企业的客户管理热点。


【课程大纲】

1章 客户关系管理与大数据的关系

1、客户关系管理成为企业的核心能力

2、客户关系管理中的数据分析

3、大数据分析应用的条件

  • 3.1 全面准确的海量数据
  • 3.2 精细化管理理念的倡导
  • 3.3 数据分析和数据挖掘技术的有效应用

4、大数据应用的**新进展


第2章 数据挖掘概述

1、数据挖掘的发展历史

2、统计分析与数据挖掘的主要区别

3、数据挖掘的主要成熟技术以及在客户关系管理中的主要应用

  • 策树
  • 神经网络
  • 回归
  • 关联规则
  • 聚类
  • 贝叶斯分类方法
  • 支持向量机
  • 主成分分析
  • 设检验

4、互联网行业数据挖掘应用的特点


第3章 客户关系管理中常见的数据分析项目类型

1、目标客户的特征分析

2、目标客户的预测(响应、分类)模型

3、运营群体的活跃度定义

4、用户路径分析

5、交叉销售模型

6、信息质量模型

7、服务**模型

8、用户(买家、卖家)分层模型

9、卖家(买家)交易模型

10、信用风险模型

11、商品推荐模型

  • 品推荐介绍
  • 关联规则
  • 协同过滤算法
  • 品推荐模型总结

12、数据产品

13、决策支持


第4章 数据分析是跨专业、跨团队的协调与合作

1、数据分析团队与业务团队的分工和定位

  • 出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析
  • 提供业务经验和参考建议
  • 策划和执行精细化运营方案
  • 跟踪运营效果、反馈和总结

2、数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业

3、实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作


第5章 数据挖掘项目完整应用案例

1、项目背景和业务分析需求的提出

2、数据分析师参与需求讨论

3、制定需求分析框架和分析计划

4、抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底

5、按计划初步搭建挖掘模型

6、与业务方讨论模型的初步结论,提出新的思路和模型优化方案

7、按优化方案重新抽取样本并建模,提炼结论并验证模型

8、完成分析报告和落地应用建议

9、制定具体的落地应用方案和评估方案

10、业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果

11、落地应用方案在实际效果评估后,不断修正完善

12、不同运营方案的评估、总结和反馈

13、项目应用后的总结和反思


第6章 顶尖数据挖掘平台TipDM

1、TipDM产品功能

  • TipDM平台提供的数据探索及预处理算法
  • TipDM平台提供的分类与回归算法
  •  TipDM平台提供的时序模式算法
  • TipDM平台提供的聚类分析算法
  • TipDM平台提供的关联规则算法

2、TipDM使用说明

3、TipDM产品特点

  • 支持CRISP-DM数据挖掘标准流程
  • 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法
  • 具有多模型的整合能力
  • 提供灵活多样的应用开发接口
  • 海量数据的处理能力
  • 适应不同类型层次人员需求


第7章   数据挖掘在金融电信行业的应用

1、案例二:电信3G客户识别系统


  • 挖掘目标的提出
  • 分析方法与过程
  • 建模仿真
  • 核心知识点
  • 拓展思考


2、案例三:基于客户分群的精准智能营销


  • 掘目标的提出
  • 分析方法与过程
  • 建模仿真
  • 核心知识点
  • 拓展思考



第8章   数据挖掘在互联网行业的应用

1、案例一:商业零售行业中的购物篮分析

  • 挖掘目标的提出
  • 分析方法与过程
  • 建模仿真
  • 启发与拓展

2、案例二:电子商务网站用户行为分析

  • 挖掘目标的提出
  • 分析方法与过程
  • 建模仿真
  • 发与拓展

3、案例三:基于用户行为分析的定向网络广告投放

  • 掘目标的提出
  • 分析方法与过程
  • 结果及分析
  • 启发与拓展


第9章 数据挖掘在生产制造行业中的应用

1、案例:基于RFM的企业客户关系分析

  • 掘目标的提出
  • 分析过程与方法
  • 建模仿真
  • 核心知识点
  • 拓展思



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