课程介绍Course Introduction
培训费用:5980元/人(含培训费、资料费、发票)
课程背景:
现代企业经营中市场的因素愈来愈占主要地位,以顾客为关注焦点已经成为企业经营的核心思想之一。关注顾客表现在许多方面,而且这些方面又不是孤立的,他们成为相互配合相互制约的完整体系。引进客户关系管理在所必然。
企业必须建立一套科学系统的客户关系管理方法,以有效开发新客户、保留老客户。如何将客户关系管理的理念和方法,贯彻到企业的每一个流程,体现在员工的日常行为之中,是本课程的关注重点。
课程目标:
1.深入了解客户关系管理的理论系统知识和基本理念;
2.掌握大数据分析的基本思路与方法;
3.了解客户分类方法,进行差异化管理,实现*高投入产出比;
4.理解企业为了开发潜在客户、深化现有客户关系、保留老客户,应该建立怎样的业务流程、采用什么样的有效方法以及利用哪些信息技术;
5.把握CRM应用系统的设计思路,了解CRM系统的主要功能模块;
6.了解在企业里实施客户关系管理过程中应该重点关注的环节。
参训对象:董事长、总经理、市场总监、销售总监、客服总监、CIO等总监以上级别
课程大纲:
**篇 全面认识客户关系管理及其意义和价值
前言客户关系管理与大数据的关系
1.1客户关系管理成为企业的核心能力
1.2客户关系管理中的数据分析
1.3大数据分析应用的条件
1.3.1 全面准确的海量数据
1.3.2 精细化管理理念的倡导
1.3.3 数据分析和数据挖掘技术的有效应用
1.4大数据应用的*新进展
**单元: 客户关系管理的真正含义是什么
1.客户关系管理不仅仅是吃喝、送礼、拉关系
2.客户关系管理的定义
3.客户关系管理的本质
1)关系的本质在于价值的交换与对等
2)客户对于企业的价值及分类
3)企业对于客户的价值及分类
4)客户关系管理的核心在于客户价值识别与创造
第二单元:客户关系管理能为企业带来什么
1.客户关系管理对提升企业核心竞争力的意义
2.客户关系管理对支持企业高管人员经营、决策的价值
3.客户关系管理对提升企业中层管理人员绩效的价值
4.客户关系管理对提升企业基层(销售、客服、市场)人员绩效的价值
5.客户关系管理目前在国内外应用发展状况
6.客户关系管理在机械制造行业的应用情况
第三单元:客户关系管理的内容
1.全员管理理念的更新和统一
2.业务流程的优化
3.信息化系统的部署与维护
4.数据的收集与维护
第四单元:客户关系管理发挥作用的机理及过程
1.客户关系管理的目标在于客户利益与企业利益的统一
2.竞争使企业必须以客户价值为先
3.客户价值的创造在企业内外组织的协同中完成
4.客户信息的共享和分析决定了协同的效果
5.客户数据的收集和维护是客户信息共享和分析的基础
第五单元:客户关系管理实施需要应对的挑战
1.思想认识上的障碍
2.分阶段的明确目标
3.业务流程的优化管理
4.变革过程中的利益调整
5.持续的资源投入
第二篇 客户关系管理的方法
**单元: 满意度和和忠诚度是客户关系管理的核心
1.提升客户满意度的思路和方法
2.提升客户忠诚度的途径
第二单元:营销的管理
1.营销在客户关系管理中的作用
2.营销策略的制订
3.客户分类的方法
第三单元:如何利用CRM促进销售
1.销售效率的提高依赖于销售过程的价值创造
2.销售能为客户创造的价值类型
3.建立销售模型与管理销售流程
4.客户信息的收集和利用
第四单元:创造卓越的客户服务
1.服务贯穿客户关系的始终
2.服务在大客户销售中的价值
3.创造优质服务的途径
4.利用CRM管理服务全过程
第五单元:企业集成管理
1.产品和服务是企业内外资源协同运作的结果
2.供应链管理思想的贯彻
3.流程和信息系统的集成
第六单元:客户关系维护
1.客户关系维护建立在客户价值动态评价基础上
2.客户持续价值的评价与创造
3.客户忠诚是客户关系维护的重点
4.客户关系维护中的营销、销售及服务策略
第三篇 客户关系管理理念和方法在企业的贯彻落实
**单元: 企业如何进行CRM业务流程重组
1.什么是业务流程重组(BPR)
2.流程重组动因“3C
3.BPR的过程
4.BPR的关注点
5.BPR的方法
6.CRM业务BPR的几个原则
第二单元: CRM系统功能组件-营销自动化
1.典型的市场部门业务挑战
2.驱动**和高效市场营销
3.市场部门的主要收益
第三单元:CRM系统功能组件-销售自动化
1.传统的业务挑战-销售领域
2.驱动**和高效销售流程
3.提高销售效率
4.CRM销售自动化的主要收益
5.销售部门的主要收益
第四单元:CRM系统功能组件-客服自动化
1.客户服务的典型业务挑战
2.驱动**和一致的客户服务
3.客户服务部门的主要收益
第四篇 客户关系管理的大数据分析
**单元: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
11.1. 商品推荐介绍
11.2. 关联规则
11.3协同过滤算法
11.4. 商品推荐模型总结
12. 数据产品
13. 决策支持
第二单元: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
1.1提出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析
1.2提供业务经验和参考建议
1.3策划和执行精细化运营方案
1.4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
第三单元: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
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