【培訓(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

【培訓(xùn)收益】
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(gòu)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(lè)部、提升客戶忠誠(chéng)度等等問(wèn)題，正在成為銷售型企業(yè)的客戶管理熱點(diǎn)。

 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(shù)

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(jiàn)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(guò)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(shuō)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(kāi)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(guò)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(guò)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(gòu)物籃分析

8.1.1 挖掘目標(biāo)的提出

8.1.2 分析方法與過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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 

 

教育背景：
清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院工商管理碩士

 

主要工作經(jīng)歷及業(yè)績(jī)
北京同昌惠德科技有限公司副總經(jīng)理、國(guó)際電子商務(wù)師聯(lián)合會(huì)北京管理中心主任；
曾任美國(guó)著名CRM軟件產(chǎn)品咨詢顧問(wèn)；香港上市公司總裁助理；外企銷售部經(jīng)理；亞星汽車山西分公司經(jīng)理；清華大學(xué)EMBA項(xiàng)目主管；國(guó)家“八五”、“九五”重點(diǎn)軍工項(xiàng)目主任，所參加項(xiàng)目曾獲部級(jí)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。

擅長(zhǎng)客戶關(guān)系管理(CRM)、服務(wù)營(yíng)銷、客戶服務(wù)、企業(yè)電子商務(wù)、企業(yè)信息化、物流管理等領(lǐng)域的培訓(xùn)與咨詢。

具有扎實(shí)的理論功底，豐富的行業(yè)知識(shí)及企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)，能將復(fù)雜深?yuàn)W的理論用淺顯的企業(yè)實(shí)踐案例加以闡述，講課擅長(zhǎng)啟發(fā)、互動(dòng)。

主講課程有：
《360°客戶關(guān)系管理》、《商業(yè)銀行的客戶關(guān)系管理》、《汽車行業(yè)客戶關(guān)系管理》、《電信行業(yè)的客戶關(guān)系管理維護(hù)與提升》、《卓越的客戶服務(wù)技巧》、《客戶服務(wù)體系》、《企業(yè)電子商務(wù)》、《電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷》、《企業(yè)信息化與電子商務(wù)》、《汽車行業(yè)物流與供應(yīng)鏈管理》、《時(shí)間管理》等。

• 大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)

  開(kāi)課時(shí)間：已開(kāi)課

  開(kāi)課地點(diǎn)： 廣東-深圳

  第一部分：大數(shù)據(jù)的核心思維問(wèn)題：大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？1、大數(shù)據(jù)時(shí)代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維2、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)數(shù)據(jù)，是對(duì)客觀事物的描述和記錄大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全3、大數(shù)據(jù)四大核心價(jià)值᠕..

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• 影響力——高效的客戶關(guān)系管理與營(yíng)銷技巧

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  開(kāi)課地點(diǎn)： 四川-成都

  第一部分：測(cè)試你的影響力水平 【1小時(shí)】1、 測(cè)一測(cè)：你的影響力如何？2、 人際影響力背后的腦科學(xué)原理第二部分：提升對(duì)大客戶影響力的6大神奇開(kāi)關(guān) 1、 影響力的6大開(kāi)關(guān)定義和原理及在大客戶關(guān)系營(yíng)銷中的應(yīng)用①互惠開(kāi)關(guān)：【50分鐘】人們都信奉“我若助人、人人助..

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• 創(chuàng)新政企大客戶開(kāi)發(fā)與關(guān)系管理

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  開(kāi)課地點(diǎn)： 廣東-廣州

  模塊一：政企大客戶識(shí)別與劃分1、政企大客戶的特征？2、為什么要拓展終端大客戶？3、如何識(shí)別和劃分政企大客戶？4、政企大客戶有什么價(jià)值？案例分享：案例1：某高科技上市公司的政企大客戶劃分案例2：某制造業(yè)上市公司的政企大客戶劃分現(xiàn)場(chǎng)討論：公司哪些部..

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• 中國(guó)式客情關(guān)系管理

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  利益是紐帶，信任是保證雙方的利益彼此的信任組織利益與個(gè)人利益對(duì)供應(yīng)商組織的信任對(duì)供應(yīng)商個(gè)人的信任中國(guó)人建立信任的路徑圖陌生-熟悉-對(duì)個(gè)人信任-對(duì)組織的信任 ..

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• 供應(yīng)市場(chǎng)分析與供應(yīng)商關(guān)系管理

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  一、如何為繁多的采購(gòu)項(xiàng)目合理匹配資源【導(dǎo)入案例】：處處著火，采購(gòu)經(jīng)理成為一線滅火員1、管理對(duì)象是不同的，但基本管理原理是相通的2、你掌控的資源總是有限的，而你的創(chuàng)造力是無(wú)限的3、采購(gòu)需求差異化分類目的是為差異化需求匹配人、財(cái)、物、法，讓資源產(chǎn)生最大效用4、多維度構(gòu)建采購(gòu)項(xiàng)目戰(zhàn)..

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