大數據與客戶關系管理
講師(shi)：宮同昌(chang) 瀏覽次數：2599
課程描述INTRODUCTION
大數據與客戶關系管理
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數據與(yu)客(ke)戶關(guan)系管(guan)理
課程背景：
成熟的(de)企(qi)(qi)業已經從跑馬圈(quan)地的(de)客(ke)(ke)戶(hu)數量(liang)積累，發展為(wei)(wei)提(ti)高客(ke)(ke)戶(hu)對企(qi)(qi)業利潤(run)貢獻的(de)質量(liang)管(guan)(guan)理階(jie)段。客(ke)(ke)戶(hu)關系管(guan)(guan)理逐漸(jian)發展到培養多(duo)次購買(mai)的(de)忠誠客(ke)(ke)戶(hu)階(jie)段。如何為(wei)(wei)客(ke)(ke)戶(hu)創(chuang)造更高價值，如何做(zuo)好(hao)客(ke)(ke)戶(hu)關懷、爭(zheng)取轉介紹和贏得客(ke)(ke)戶(hu)回頭(tou)、如何實施(shi)VIP會員管(guan)(guan)理、組建吸引(yin)客(ke)(ke)戶(hu)的(de)客(ke)(ke)戶(hu)俱樂部、提(ti)升客(ke)(ke)戶(hu)忠誠度等(deng)等(deng)問題，正在成為(wei)(wei)銷售型(xing)企(qi)(qi)業的(de)客(ke)(ke)戶(hu)管(guan)(guan)理熱(re)點(dian)。
課程大綱(gang)：
第1章：客戶(hu)關系管理(li)與大數據的關系
1.1客戶關系管理成為企業的核心能力
1.2客(ke)戶關系管(guan)理中的(de)數據分(fen)析
1.3大數據分析應(ying)用的條件
1.3.1全面準確的海(hai)量數據
1.3.2精細化管理(li)理(li)念的倡導
1.3.3數(shu)據(ju)分析和數(shu)據(ju)挖(wa)掘技術的有(you)效應用
1.4大數(shu)據應用的(de)*進展
第2章：數據挖掘概述
2.1數據挖掘的發展歷(li)史
2.2統(tong)計分析與數(shu)據挖掘的主要區別
2.3數據挖掘(jue)的(de)(de)主(zhu)要成熟(shu)技術(shu)以及在客戶關系管(guan)理中(zhong)的(de)(de)主(zhu)要應用
2.3.1決策樹
2.3.2神經網絡
2.3.3回歸
2.3.4關聯規則
2.3.5聚(ju)類
2.3.6貝葉(xie)斯分(fen)類方法
2.3.7支(zhi)持向量機
2.3.8主(zhu)成(cheng)分分析
2.3.9假設(she)檢驗
2.4互聯網行(xing)業(ye)數據挖掘應(ying)用的特點
第3章：客戶關(guan)系管理中常見(jian)的(de)數據分(fen)析項目類型
3.1目標客(ke)戶的(de)特征(zheng)分析(xi)
3.2目標(biao)客戶的預(yu)測（響應、分(fen)類）模(mo)型
3.3運營群(qun)體的活躍度定義
3.4用戶路徑分(fen)析
3.5交叉銷售模型
3.6信息質量模型(xing)
3.7服務(wu)保障模型(xing)
3.8用戶（買家(jia)、賣家(jia)）分層模型
3.9賣家(jia)（買家(jia)）交易模型
3.10信(xin)用風險(xian)模型
3.11商品推薦模型
3.11.1商品(pin)推薦介紹
3.11.2關聯規(gui)則
3.11.3協同過濾算法
3.11.4商品(pin)推薦模型總結
3.12數據產(chan)品
3.13決策支(zhi)持
第4章：數據分析(xi)是跨(kua)專業、跨(kua)團(tuan)隊的協調與合作(zuo)
4.1數據分析團(tuan)隊與業務團(tuan)隊的分工和定(ding)位
4.1.1提出業務(wu)分(fen)析(xi)需(xu)求并且能勝任(ren)基本的數據分(fen)析(xi)
4.1.2提供(gong)業務經驗(yan)和參(can)考建議
4.1.3策劃和執行精細化運營(ying)方案
4.1.4跟(gen)蹤運營效(xiao)果、反饋和(he)總結
4.2數(shu)據化運(yun)營是(shi)真(zhen)正的(de)多團隊、多專業(ye)的(de)協(xie)同作業(ye)
4.3實例示(shi)范數據(ju)化(hua)運營中的跨(kua)專業(ye)、跨(kua)團(tuan)隊協(xie)調(diao)合作(zuo)
第5章：數據挖(wa)掘項(xiang)目完整應(ying)用(yong)案例
5.1項目背景和業務分析需求的(de)提出
5.2數(shu)據分析師參(can)與需求討論(lun)
5.3制定需求分析框架和(he)分析計(ji)劃
5.4抽取樣本數(shu)(shu)據、熟(shu)悉數(shu)(shu)據、數(shu)(shu)據清洗和摸底(di)
5.5按計劃初(chu)步(bu)搭建(jian)挖掘模型
5.6與業務方(fang)討論(lun)模型的初步結論(lun)，提出新的思路和模型優化方(fang)案
5.7按優化(hua)方案(an)重新抽(chou)取樣(yang)本并建模(mo)，提煉結論并驗證模(mo)型
5.8完(wan)成(cheng)分析(xi)報告和落地應用建(jian)議
5.9制定具體的落(luo)地應用(yong)方案和(he)評(ping)估方案
5.10業務方實施落地應(ying)用(yong)方案并(bing)跟(gen)蹤、評(ping)估效果
5.11落地應用方案在(zai)實際效果評估后，不斷(duan)修(xiu)正完善
5.12不同(tong)運(yun)營方(fang)案(an)的評估、總結和反饋
5.13項目應用(yong)后的總結和反思
第6章：*數據挖掘平臺TipDM
6.1TipDM產品功能(neng)
6.1.1TipDM平臺提供的數據(ju)探(tan)索及預處理算法
6.1.2TipDM平臺提供的分類(lei)與回(hui)歸算法
6.1.3TipDM平臺提供的時序模式算法(fa)
6.1.4TipDM平(ping)臺(tai)提(ti)供的聚類分析算法(fa)
6.1.5TipDM平臺提供的關(guan)聯規則(ze)算法
6.2TipDM使(shi)用說明
6.3TipDM產品特(te)點
6.3.1支(zhi)持CRISP-DM數(shu)據挖掘標準流程
6.3.2提供豐富的數據挖掘模型和(he)靈(ling)活(huo)算法
6.3.3具有多模型的整合(he)能力
6.3.4提供靈活多樣的應用開發接(jie)口(kou)
6.3.5海量(liang)數據的處理能力
6.3.6適應不同(tong)類型層次人員(yuan)需求
第(di)7章：數據挖掘(jue)在金(jin)融電信行業的應用
7.1案(an)例二：電信(xin)3G客戶識別系統
7.1.1挖(wa)掘(jue)目(mu)標的(de)提出
7.1.2分(fen)析方法與過程(cheng)
7.1.3建模仿真(zhen)
7.1.4核心知識點
7.1.5拓展思考(kao)
7.2案例三(san)：基于客戶分群的精準智(zhi)能營銷(xiao)
7.2.1挖掘目標的提出
7.2.2分(fen)析(xi)方法與過程
7.2.3建模仿真
7.2.4核(he)心知識點
7.2.5拓(tuo)展思(si)考
第8章：數據(ju)挖掘在互(hu)聯網(wang)行業的應用
8.1案例一(yi)：商(shang)業(ye)零售行業(ye)中(zhong)的購物籃分(fen)析
8.1.1挖(wa)掘目標的提出
8.1.2分析方法與過程
8.1.3建模仿真
8.1.4啟發與拓展
8.2案(an)例二：電子(zi)商務網站用戶行(xing)為分(fen)析
8.2.1挖(wa)掘目標的提出(chu)
8.2.2分析方法與過程
8.2.3建模(mo)仿真
8.2.4啟發與(yu)拓展
8.3案例三(san)：基于用(yong)戶行為分析的定向網絡(luo)廣(guang)告投(tou)放
8.3.1挖(wa)掘目標的提出
8.3.2分析方法與過(guo)程
8.3.3建(jian)模(mo)仿真
8.3.4結果(guo)及分析
8.3.5啟發(fa)與拓展
第(di)9章：數據挖(wa)掘在生產制造行業中的應用(yong)
9.1案例：基(ji)于RFM的企業客戶關系分析
9.1.1挖掘目標的提出
9.1.2分析(xi)過程與(yu)方法
9.1.3建(jian)模仿真
9.1.4核心知識點
9.1.5拓展思(si)考
大數據與客戶關系(xi)管理
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/11829.html
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