呼叫中心的數據分析綜合能力提升培訓
講(jiang)師：傅一航 瀏覽次數：2549
課程描(miao)述INTRODUCTION
數據分析綜合能力提升
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排(pai)SCHEDULE
課程大(da)綱Syllabus
數據分析綜合能力提升
【課程目標】
本課程為基礎課程，面向呼叫中心的數據分析綜合能力提升，適合于對數據分析有基本要求的業務部門人員。
呼叫中心，作為企業與客戶溝通的服務平臺，可以了解客戶需求，接受客戶投訴及意見，甚至可以通過外呼來銷售產品成為利潤中心。對呼叫中心的數據進行分析，可以挖掘客戶需求（業務咨詢數據），提升客戶滿意度（投訴數據分析），產品營銷響應（外呼/短信響應數據）等等。
本課程從呼叫中心的實際業務出發，對數據分析進行了全面的介紹，幫助學員掌握數據分析的方法、思路、工具；通過大量的操作演練，對大量的數據進行分析，幫助學員深入理解業務運作，以達到提升學員的數據綜合分析能力，支撐運營決策的目的。
通過本課程的學習，達到如下目的：
1、 了解數據分析基礎知識，掌握數據分析的基本過程。
2、 學會數據分析的框架和思路，掌握常用數據分析方法來分析問題。
3、 掌握Excel工具使用，及高級數據分析庫操作。
4、 熟練使用圖表制作工具，掌握圖表美化原則，正確使用圖表來表達觀點。
5、 掌握數據分析報告的寫作技巧及要點，全面正確地呈現分析結果。
【授課對象】
營業廳、呼叫中心、市場營銷部、業務支撐部、經營分析部等對業務數據分析有基本要求的相關人員。
【課程大綱】
第一部分：認識數據分析
問題：數據分析是神馬?數據分析基本過程？
1、 數據分析面臨的常見問題
－不知道分析什么（分析目的不明確）
－不知道怎樣分析（缺少分析方法）
－不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）
－不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
－看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）
－擔心分析不夠全面（分析思路不系統）
2、 認識數據分析
－什么是數據分析
－數據分析的三大作用
－數據分析的三大層次
3、 數據分析需要什么樣的能力
－懂業務、懂分析、懂工具、懂呈現
4、 大數據應用的四層結構
－數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層
5、 數據分析與挖掘在企業中的應用
第二部分：數據分析基本過程
1、 數據分析的六步曲
2、 步驟1：明確目的--理清思路
－先有數據還是先有問題？
－確定分析目的
－確定分析思路
3、 步驟2：數據收集—理清思路
－明確收集數據范圍
－確定收集來源
－確定收集方法
演練：Excel數據導入練習
4、 步驟3：數據預處理—尋找答案
－數據清洗、轉化、提取、計算
－數據質量評估
演練：Excel數據預處理練習
5、 步驟4：數據分析--尋找答案
－分析方法選擇
－構建合適的分析模型
－分析工具選擇
6、 步驟5：數據展示--觀點表達
－選擇合適的可視化工具
－選擇恰當的圖表
7、 步驟6：報表撰寫--觀點表達
－選擇報告種類
－完整的報告結構
8、 數據分析的三大誤區
演練：終端營銷項目過程討論
第三部分：數據分析方法篇
問題：數據分析有什么方法可依不同的方法適用解決什么樣的問題？
1、 數據分析的三層次
－統計匯總（對比/分組/結構/趨勢/…）
－數據分析（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）
－數據挖掘（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）
2、 統計分析常用指標
－計數、求和、百分比（增跌幅）
－集中程度：均值、中位數、眾數
－離散程度：極差、方差/標準差
－分布形態：偏度、峰度
3、 學會使用透視表（數據統計的利器）
－分類匯總
－交叉表（二維、多維）
演練：數據統計利器（透視表）
4、 基本數據分析方法及其適用場景
－對比分析
演練：分類統計
－分組分析
演練：科學排班與客流時間分布分析
－結構分析
－趨勢分析
－交叉分析（兩維分析）
演練：用戶性別與地域分布分析
5、 綜合數據分析方法
－多維數據分析（綜合評價法）
演練：人才選拔評價分析（HR）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
－財務數據分析（*分析法）
演練：服務水平提升分析（呼叫中心）
－流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
演練：終端銷售流程分析（營業廳）
－產品策略分析（象限圖分析法）
演練：工作安排、波士頓產品矩陣
6、 最合適的分析方法才是硬道理。
第四部分：解讀數據分析結果
問題：數據多，看不明白，不知道從何處看出業務問題？
1、 數據分析的目的
－發現業務規律
－發現業務異常
－尋找業務策略
2、 對比分析及業務策略
－看差距，補短板
－看極值，評優劣
－看異常，找原因
3、 結構分析及業務策略
－看占比，聚焦重點
－看失衡，優化結構
4、 趨勢分析及業務策略
－看變化，說趨勢
－看峰谷，找規律
－看異常，找原因
5、 解讀要符合業務邏輯
第五部分：呼叫中心的數據分析篇
問題：呼叫中心有哪些數據，如何開展分析？
1、 呼叫中心的關鍵數據
－呼叫中心有哪些關鍵數據
－呼叫中心關注什么樣的數據分析
2、 呼叫中心的服務水平提升
－如何提升服務水平
案例：呼叫中心服務水平數據分析
3、 呼叫中心的科學排班
－每日呼叫趨勢分析、峰谷分析（讓你的排班更科學）
－呼叫與平均處理時間分析（讓你的人員配置更合理）
演練：呼叫時間分布分析
4、 呼叫中心的投訴分析
－投訴結構分析（讓你聚焦重點工作）
5、 呼叫中心的外呼分析（終端銷售外呼）
－如何選擇有換機的用戶？
－如何確定*的外呼時機？
－如何確定推薦的機型與品牌？
－如何確定終端價格區間？（讓你更明白客戶的消費層次）
－終端價格區間走勢分析（讓你更明白客戶的消費層次變化）
－終端暢銷機型分析（讓你更明白客戶的終端偏好）
－終端與客戶匹配分析（讓你的推薦更精準）
－響應模型收集（選擇最有可能的銷售用戶）
6、 呼叫中心數據分析小結
第六部分：數據分析思路篇
問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？
1、 數據分析的思想
－從KPI指標開始
－從營銷/管理模型開始
2、 常用分析思路模型
3、 企業外部環境分析（PEST分析法）
案例：電信行業情況分析
4、 用戶消費行為分析（5W2H分析法）
案例：用戶消費行為分析（5W2H）
5、 公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
6、 業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
7、 用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例：終端銷售流程分析
第七部分：圖表呈現篇
問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據“慧”說話？
1、 圖表類型與作用
2、 常用圖形及適用場景
3、 常用圖形
－柱狀圖（對比分析）
－條形圖（對比分析）
－折線圖（數據趨勢分析）
－餅圖（產品組成分析）
－雷達圖（多重數據比較）
演練：圖形繪制
4、 復雜圖形
－平均線圖（對比分析）
－雙坐標圖（不同量綱呈現）
－對稱條形圖（對比）
－瀑布圖（成本、收益構成分析）
－漏斗圖（用戶轉化率分析）
－散點圖/氣泡圖（用戶、產品分類分析）
－帕累托圖/柏拉圖(主要根因分析）
演練：圖形繪制
5、 動態圖表畫法技巧
6、 圖表美化原則
－簡約
－整潔
－對比/突出
7、 表格呈現
8、 優秀圖表示例解析
9、 常見的可視化工具
第八部分：分析報告撰寫
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業？
1、 分析報告的種類與作用
2、 報告的結構
3、 報告命名的要求
4、 報告的目錄結構
5、 前言
6、 正文
7、 結論與建議
8、 優秀報告展現與解析
案例：營業時間調整專題報告
案例：運營分析報告
第九部分：數據分析實戰篇（中級）
1、 常用數據分析工具
－常用數據分析EXCEL
－專業數據分析SPSS
2、 EXCEL分析功能介紹
－模擬分析
－規劃求解
－數據分析庫
3、 描述統計（對數據的簡單描述）
問題：如何更好地描述數據？如何衡量集中程度、離散程度？
－描述統計內容
案例：均值、范圍/方差計算？如何理解？
－直方圖/柏拉圖
問題：如何評估銷量數據的分布情況？
案例：客服中心如何排班更合理？
4、 相關分析（衡量變量間的的相關性）
問題：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？
－什么是相關關系
－相關系數：衡量相關程度的指標
－相關分析的過程
－相關分析應用場景
演練：體重與腰圍的關系
演練：營銷費用與銷售額的關系
案例：香港酒樓與報考廳的相關關系
5、 方差分析
問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？
－方差分析解決什么問題
－方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復
－方差分析的應用場景
－如何解決方差分析結果
演練：終端擺放位置與終端銷量有關嗎？（單因素方差分析）
演練：時間、區域是否是影響終端銷量的關鍵因素（雙因素無重復方差分析）
演練：廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎（雙因素可重復）
案例：2015年大學生工資與父母職業的關系
案例：洗手與嬰兒存活率的關系
6、 回歸分析（預測）
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
－回歸分析的基本原理
－回歸分析的作用
－回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
－回歸分析的方法及分析結果解讀
演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系
－回歸分析（帶分類變量）
演練：工齡、性別與終端銷量的關系
演練：產品銷量的季節性變化
7、 時序分析（預測）
問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
－時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）
－移動平均的預測原理
－指數平滑的預測原理
案例：終端銷量數據分析與預測
結束：課程總結與問題答疑。
數據分析綜合能力提升
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/256384.html
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