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中國企業培訓講師
大數據與客戶關系管理
2025-06-05 13:37:48
 
講師：宮同昌 瀏(liu)覽次數：3117

課程(cheng)描述INTRODUCTION

大數據與客戶關系管理

· 銷售經理· 大客戶經理· 客服經理· 其他人員

培訓講師：宮同(tong)昌(chang)    課程價格：￥元(yuan)/人    培訓天數：1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數據與客戶(hu)關系管理
課(ke)程背景：
成(cheng)熟的(de)企業(ye)已經從跑馬圈地的(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)數量(liang)積累，發展為(wei)提高(gao)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)對企業(ye)利潤貢獻的(de)質量(liang)管(guan)理(li)階段(duan)。客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)關系管(guan)理(li)逐漸(jian)發展到培(pei)養多次購買的(de)忠誠(cheng)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)階段(duan)。如何為(wei)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)創造更高(gao)價值，如何做好客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)關懷、爭取轉介紹和贏得客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)回頭、如何實(shi)施(shi)VIP會員管(guan)理(li)、組建(jian)吸引(yin)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)俱樂部、提升客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)忠誠(cheng)度等(deng)等(deng)問題，正在成(cheng)為(wei)銷(xiao)售(shou)型企業(ye)的(de)客(ke)(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)管(guan)理(li)熱點。
 
課程大綱(gang)：
第1章：客戶關系(xi)管理與大數據(ju)的(de)關系(xi)
1.1客戶關系管理成為企業的核心能力
1.2客(ke)戶(hu)關系管理中的數據分析
1.3大(da)數據分(fen)析應用的條(tiao)件
1.3.1全面準確的海量數據
1.3.2精細化管(guan)理理念的倡導
1.3.3數據分(fen)析和數據挖掘技(ji)術的有效應用
1.4大(da)數據(ju)應用的*進展
 
第2章(zhang)：數據挖(wa)掘(jue)概(gai)述
2.1數(shu)據挖掘的發(fa)展歷史
2.2統計分(fen)析(xi)與數據挖(wa)掘(jue)的主要區別(bie)
2.3數據挖掘的主要(yao)成熟技術以及在客(ke)戶關系管(guan)理中的主要(yao)應用
2.3.1決策(ce)樹
2.3.2神經網絡
2.3.3回歸(gui)
2.3.4關(guan)聯規則
2.3.5聚類
2.3.6貝葉斯分類方法(fa)
2.3.7支持向量機
2.3.8主(zhu)成分分析
2.3.9假設檢驗
2.4互聯(lian)網(wang)行(xing)業數據挖掘應用的(de)特點
 
第3章：客戶(hu)關系管理中常見的(de)數(shu)據分析項目類型
3.1目標客戶的(de)特征分析
3.2目標客戶的預測(ce)（響應、分(fen)類(lei)）模型(xing)
3.3運營(ying)群體的活躍度定義
3.4用戶路徑(jing)分析(xi)
3.5交叉銷(xiao)售模型
3.6信息質量(liang)模型
3.7服(fu)務保(bao)障模型(xing)
3.8用戶（買家、賣(mai)家）分層模型
3.9賣家(jia)（買家(jia)）交易模型
3.10信用風險模型
3.11商品推薦模型
3.11.1商品推薦介紹(shao)
3.11.2關聯規(gui)則
3.11.3協(xie)同過濾算(suan)法(fa)
3.11.4商品推薦(jian)模型總結
3.12數據產品
3.13決(jue)策支持
 
第4章：數(shu)據(ju)分(fen)析是(shi)跨專(zhuan)業(ye)、跨團隊的協調與合作
4.1數據分(fen)析團(tuan)隊與業務(wu)團(tuan)隊的分(fen)工(gong)和定位
4.1.1提出業務分析需求并且(qie)能勝任基本(ben)的(de)數據分析
4.1.2提供業務經驗和(he)參(can)考(kao)建議
4.1.3策劃和執行(xing)精細化運(yun)營方案
4.1.4跟蹤運營效果、反饋和總結
4.2數據(ju)化運營是真正的(de)多團(tuan)隊、多專(zhuan)業的(de)協(xie)同作業
4.3實(shi)例(li)示(shi)范數據化運(yun)營中的跨專(zhuan)業、跨團隊(dui)協調(diao)合(he)作
 
第5章：數據挖掘項目(mu)完整應用案例
5.1項目背景和(he)業(ye)務分析需(xu)求的(de)提(ti)出
5.2數據分(fen)析師參與需求討論
5.3制定需求分析(xi)框架和(he)分析(xi)計劃
5.4抽(chou)取(qu)樣本數(shu)據(ju)(ju)、熟悉數(shu)據(ju)(ju)、數(shu)據(ju)(ju)清洗和摸底
5.5按計(ji)劃初步搭(da)建挖(wa)掘模(mo)型
5.6與(yu)業務方(fang)討論模型(xing)的初步結論，提出(chu)新的思(si)路和模型(xing)優化方(fang)案
5.7按優化方案重新抽(chou)取樣本并(bing)建模，提(ti)煉結論并(bing)驗證模型
5.8完成分(fen)析報告和落地(di)應用建議
5.9制定(ding)具體的落地應用方案和評估方案
5.10業務方實(shi)施落地(di)應(ying)用方案(an)并(bing)跟蹤(zong)、評(ping)估效果(guo)
5.11落地應用方案在(zai)實(shi)際(ji)效果評估后(hou)，不(bu)斷修正完(wan)善
5.12不同(tong)運營方案的評估、總結(jie)和反(fan)饋
5.13項目應用后(hou)的總結(jie)和反(fan)思
 
第6章：*數據挖掘平(ping)臺TipDM
6.1TipDM產品功(gong)能
6.1.1TipDM平(ping)臺提供的數(shu)據探索及預處理(li)算法
6.1.2TipDM平臺(tai)提供的分類與(yu)回(hui)歸(gui)算法
6.1.3TipDM平臺提供的時序模式(shi)算法
6.1.4TipDM平臺提供的聚類分析算(suan)法(fa)
6.1.5TipDM平臺提供的關聯規則算法
6.2TipDM使用(yong)說明
6.3TipDM產(chan)品特點
6.3.1支持CRISP-DM數據挖掘標(biao)準(zhun)流程(cheng)
6.3.2提供豐富的數據挖掘模型和靈活算法(fa)
6.3.3具(ju)有多模型的整(zheng)合(he)能力
6.3.4提供靈活(huo)多樣的(de)應用開發接口
6.3.5海量數據的處理能力
6.3.6適應不同類型層次人(ren)員需求
 
第7章(zhang)：數(shu)據挖掘在金(jin)融電信行(xing)業(ye)的(de)應用
7.1案例二：電信(xin)3G客戶識別(bie)系統
7.1.1挖掘(jue)目標的提出
7.1.2分析方法與過程
7.1.3建模仿真
7.1.4核(he)心(xin)知識點
7.1.5拓展思考
7.2案例三：基于客戶分群的精準智能營(ying)銷
7.2.1挖(wa)掘(jue)目標的提出
7.2.2分(fen)析(xi)方(fang)法與過程(cheng)
7.2.3建模仿真(zhen)
7.2.4核心知(zhi)識點
7.2.5拓展思(si)考
 
第8章：數(shu)據挖(wa)掘在互(hu)聯網(wang)行業(ye)的應(ying)用
8.1案例一：商業(ye)零售行業(ye)中的購物籃分(fen)析(xi)
8.1.1挖掘(jue)目標的提出
8.1.2分析(xi)方法與過程
8.1.3建模仿(fang)真
8.1.4啟發與拓展
8.2案(an)例二：電子商務網站用戶行為分析
8.2.1挖掘目標的提出
8.2.2分析方(fang)法與過程
8.2.3建(jian)模仿真
8.2.4啟發與拓展
8.3案例三：基于(yu)用(yong)戶行為分析的(de)定向(xiang)網絡(luo)廣告投放
8.3.1挖掘目標的提出
8.3.2分析(xi)方法與過程
8.3.3建模仿真(zhen)
8.3.4結果及(ji)分析
8.3.5啟發與拓展
 
第9章：數據挖掘在生(sheng)產制造行(xing)業中的應用(yong)
9.1案例：基(ji)于(yu)RFM的(de)企業客戶關系分析
9.1.1挖掘目標的(de)提出
9.1.2分(fen)析過程與方法
9.1.3建模(mo)仿真
9.1.4核(he)心知(zhi)識點
9.1.5拓展思(si)考
大數據與客戶(hu)關系管(guan)理

轉載：//bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/11829.html

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