大數據與客戶關系管理
講師：宮(gong)同昌 瀏覽次數：2599
課程(cheng)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(gang)Syllabus
大數(shu)據與(yu)客戶關(guan)系管理(li)
課程(cheng)背景(jing)：
成熟的(de)企業已經(jing)從跑馬圈地(di)的(de)客(ke)戶(hu)(hu)數量積累，發展為提高客(ke)戶(hu)(hu)對企業利潤貢獻的(de)質(zhi)量管理(li)階段(duan)。客(ke)戶(hu)(hu)關系(xi)管理(li)逐漸發展到培養(yang)多次購買的(de)忠誠客(ke)戶(hu)(hu)階段(duan)。如何(he)為客(ke)戶(hu)(hu)創(chuang)造更(geng)高價值，如何(he)做好客(ke)戶(hu)(hu)關懷、爭取轉介紹和(he)贏(ying)得客(ke)戶(hu)(hu)回頭(tou)、如何(he)實施(shi)VIP會員管理(li)、組建吸引(yin)客(ke)戶(hu)(hu)的(de)客(ke)戶(hu)(hu)俱樂部、提升(sheng)客(ke)戶(hu)(hu)忠誠度等等問題(ti)，正(zheng)在(zai)成為銷(xiao)售型企業的(de)客(ke)戶(hu)(hu)管理(li)熱點。
課程大綱：
第1章：客戶關系(xi)管理(li)與大(da)數據的關系(xi)
1.1客戶(hu)關系(xi)管(guan)理成為企業的核(he)心能力
1.2客(ke)戶關系管理中(zhong)的數據分析
1.3大數據分析應用的條(tiao)件
1.3.1全面準確的海量數據
1.3.2精(jing)細(xi)化(hua)管(guan)理理念的倡導
1.3.3數(shu)據(ju)分析和(he)數(shu)據(ju)挖掘(jue)技(ji)術(shu)的(de)有(you)效應用
1.4大數(shu)據應用的*進展
第2章：數據挖掘(jue)概述
2.1數據(ju)挖掘(jue)的發展歷史
2.2統計(ji)分(fen)析(xi)與數據挖(wa)掘的主要(yao)區別
2.3數(shu)據挖掘(jue)的主要成(cheng)熟(shu)技術以及在客戶關系管理中的主要應用(yong)
2.3.1決策樹
2.3.2神經(jing)網絡
2.3.3回(hui)歸
2.3.4關(guan)聯規(gui)則
2.3.5聚類
2.3.6貝葉斯分(fen)類方法(fa)
2.3.7支持向量(liang)機
2.3.8主成分分析
2.3.9假設檢(jian)驗
2.4互聯網行(xing)業數(shu)據(ju)挖掘應用的特點
第3章(zhang)：客戶(hu)關系管理中常見的數據分(fen)析項目類(lei)型
3.1目標客(ke)戶(hu)的特征分析
3.2目標(biao)客戶(hu)的預測（響應、分類）模型
3.3運營群體的活躍(yue)度定義(yi)
3.4用(yong)戶路徑分析
3.5交叉銷售模型(xing)
3.6信息(xi)質量(liang)模型
3.7服務(wu)保障(zhang)模型
3.8用戶（買家、賣家）分(fen)層模型
3.9賣家（買家）交易模型
3.10信用風(feng)險(xian)模型
3.11商(shang)品推薦(jian)模型
3.11.1商品推薦介紹
3.11.2關聯規則
3.11.3協同過濾算法
3.11.4商品推薦模(mo)型(xing)總(zong)結
3.12數據產品
3.13決策(ce)支持
第4章：數(shu)據分析是跨專業、跨團隊的(de)協調與(yu)合作(zuo)
4.1數(shu)據分(fen)析團(tuan)隊與(yu)業務團(tuan)隊的(de)分(fen)工和定位
4.1.1提出業務分析需求(qiu)并且能勝任基本的數據分析
4.1.2提供業務經驗和參考建議(yi)
4.1.3策劃和執(zhi)行精細化運營(ying)方(fang)案
4.1.4跟蹤運營(ying)效(xiao)果、反饋和總結(jie)
4.2數(shu)據化運營(ying)是真正的多團(tuan)隊、多專(zhuan)業的協同(tong)作業
4.3實例示范數據化運營中的跨專業、跨團隊協調合作
第5章：數據挖掘(jue)項目完整應用(yong)案(an)例
5.1項目背(bei)景(jing)和業務分析需求的提出
5.2數據分析師(shi)參與需求(qiu)討(tao)論
5.3制定需求分析框架和(he)分析計(ji)劃
5.4抽(chou)取樣本數(shu)據、熟悉(xi)數(shu)據、數(shu)據清洗和摸(mo)底
5.5按計劃初步搭建挖掘模型
5.6與(yu)業務方討論模型(xing)的初步結論，提(ti)出新(xin)的思路和模型(xing)優(you)化方案
5.7按優化方案重新抽取樣(yang)本并建模，提煉結論(lun)并驗證模型
5.8完成分(fen)析報告和落地應用(yong)建議
5.9制定具體的落地應用方案和評(ping)估(gu)方案
5.10業務方(fang)實施落地應用(yong)方(fang)案并跟蹤、評估效果
5.11落地應(ying)用(yong)方案在實(shi)際(ji)效果評估后(hou)，不(bu)斷修正(zheng)完(wan)善
5.12不同運營(ying)方案的評估(gu)、總結和反饋
5.13項目應用后的總(zong)結和(he)反思
第6章：*數據挖(wa)掘平臺TipDM
6.1TipDM產品功能
6.1.1TipDM平臺提供的(de)數據(ju)探(tan)索及(ji)預處理算(suan)法
6.1.2TipDM平臺提供的(de)分類與回(hui)歸算法
6.1.3TipDM平臺提供的時序(xu)模式算法
6.1.4TipDM平臺提供的(de)聚類分析(xi)算法
6.1.5TipDM平(ping)臺提供的關聯規則算法(fa)
6.2TipDM使用說明
6.3TipDM產品特點
6.3.1支持(chi)CRISP-DM數據挖掘標準(zhun)流程
6.3.2提(ti)供豐富的(de)數據挖(wa)掘模型(xing)和(he)靈活(huo)算法
6.3.3具有多(duo)模型的(de)整合能力
6.3.4提供靈(ling)活多樣的應用開發接口
6.3.5海量(liang)數據的處理能(neng)力(li)
6.3.6適應不同(tong)類型層次人員(yuan)需求
第(di)7章：數據挖掘在金融電信行業的應用
7.1案例二(er)：電(dian)信3G客(ke)戶識別系(xi)統(tong)
7.1.1挖掘目標(biao)的提出
7.1.2分析方法與(yu)過程
7.1.3建(jian)模仿真
7.1.4核心(xin)知識(shi)點
7.1.5拓展思(si)考
7.2案例三(san)：基于客戶分群的精準智能營銷
7.2.1挖掘目標的提出(chu)
7.2.2分析方法與(yu)過程(cheng)
7.2.3建模(mo)仿真
7.2.4核心(xin)知識點
7.2.5拓展思考
第8章：數據(ju)挖掘在(zai)互聯網行業的應用
8.1案例一(yi)：商業零(ling)售行業中的購物籃分析(xi)
8.1.1挖(wa)掘目(mu)標的提出
8.1.2分(fen)析方法與過(guo)程(cheng)
8.1.3建(jian)模仿真
8.1.4啟發與拓展
8.2案例二：電子商務網(wang)站用戶行為分析
8.2.1挖掘目標的(de)提出
8.2.2分析(xi)方(fang)法與過程
8.2.3建模(mo)仿真
8.2.4啟發與拓展
8.3案例三：基于用戶行(xing)為分析的定向網絡廣告(gao)投放
8.3.1挖掘目標的提出
8.3.2分析方法與過程
8.3.3建模仿真(zhen)
8.3.4結果(guo)及分析
8.3.5啟發與拓(tuo)展
第9章(zhang)：數據挖掘在生產制(zhi)造(zao)行(xing)業中的應(ying)用
9.1案(an)例：基(ji)于RFM的企業客戶關系(xi)分析
9.1.1挖掘目標的提出
9.1.2分析(xi)過(guo)程與方法(fa)
9.1.3建(jian)模仿(fang)真
9.1.4核心知識點(dian)
9.1.5拓展(zhan)思考(kao)
大(da)數(shu)據與客戶關系管(guan)理
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