課程(cheng)描述(shu)INTRODUCTION
用戶行為數據分析培訓課程大綱
日程安排SCHEDULE
課程大綱(gang)Syllabus
用戶行為數據分析培訓課程大綱
【課程收益】:
通過本次培(pei)訓(xun)(xun)(xun)中(zhong)實際案(an)(an)例的(de)(de)(de)分(fen)(fen)享(xiang),了(le)解(jie)數據管理(li)的(de)(de)(de)各種(zhong)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)教訓(xun)(xun)(xun)(別(bie)人花(hua)費(fei)(fei)上百億(yi)(yi)學(xue)費(fei)(fei)買來的(de)(de)(de)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)啊(a)(a)!),深刻理(li)解(jie)大數據的(de)(de)(de)意(yi)義,發掘用戶行(xing)為分(fen)(fen)析的(de)(de)(de)價(jia)(jia)值。 通過本次培(pei)訓(xun)(xun)(xun)中(zhong)實際案(an)(an)例的(de)(de)(de)分(fen)(fen)享(xiang),了(le)解(jie)數據管理(li)的(de)(de)(de)各種(zhong)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)教訓(xun)(xun)(xun)(別(bie)人花(hua)費(fei)(fei)上百億(yi)(yi)學(xue)費(fei)(fei)買來的(de)(de)(de)經(jing)(jing)驗(yan)(yan)啊(a)(a)!),深刻理(li)解(jie)大數據意(yi)義,發掘客(ke)戶*營銷的(de)(de)(de)價(jia)(jia)值。
【培訓目標】:
4G時(shi)代(dai),運(yun)營(ying)商(shang)產生了更(geng)多(duo)的(de)大數(shu)(shu)據(ju),通過對客戶的(de)重新(xin)認(ren)識和*營(ying)銷,可以(yi)(yi)提升企(qi)業的(de)核心競爭(zheng)能(neng)力,可以(yi)(yi)更(geng)新(xin)企(qi)業運(yun)營(ying)的(de)新(xin)理(li)念。了解大數(shu)(shu)據(ju)處(chu)理(li)的(de)基本技術,包(bao)括:數(shu)(shu)據(ju)倉庫(ku)、數(shu)(shu)據(ju)挖掘、元數(shu)(shu)據(ju)等基本內容(rong)。解決數(shu)(shu)據(ju)質量的(de)方法和經驗(yan),數(shu)(shu)據(ju)管(guan)理(li)的(de)組(zu)織機構設置(zhi)等。
【課程內容】:
一、4G時代的“大數據、大機遇”:
1.概述
1)大數據概念和特點
2)大數據需要哪些技術支撐
3)大數據能夠帶來哪些新應用?
4)4G時代產生的大數據內容
2.大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
1)大數據如何成為資產?
2)大數據如何體現*營銷
3)大數據的價值
4)4G大數據對于運營商的價值
3.大數據時代的新營銷模式
1)互聯網的營銷模式——微博營銷、微信營銷、網頁營銷等
2)CRM——“舊貌煥發新顏”
3)*營銷——裝上了GPS,實現“*打擊”
4)運營商的4G營銷——終端、流量、內容
【示例】淘寶等電商的大數據營銷案例分享
4.如何在海量數據中整合線上、線下數據,形成你對消費者的獨特洞察力
1)知道客戶的各個屬性——互聯網時代不再“是否是狗”
2)客戶的群體特征——“人以群分”
3)如何發掘4G潛在客戶?
5.如何建立全渠道數據平臺,拓展營銷渠道,提高營銷效率
1)客戶接觸渠道分類
2)電話、QQ、微博——全方位覆蓋
3)如果進行廣告的*投放?
4)4G時代營銷渠道的拓展
6.大數據的實現架構和體系
1)HADOOP技術了
2)MAP/REDUCE算法
3)非結構化數據分析的特點
4)數據倉庫技術
5)數據的ETL過程描述
6)數據挖掘概述
7)中國移動的經營分析系統實例介紹
【示例(li)】互聯網企(qi)業(ye)(BAT)的大數據架構分享
二、大數據下客戶的“透視”:
1、客戶是“上帝”,如何找到“上帝”?
1)上帝是什么樣子?
上帝是什么視圖?
2)客戶是什么樣子?
客戶是什么視圖?有什么樣的客戶標簽?
3)提供哪些產品?
產品是什么視圖?有什么產品標簽?
4)如何建立客戶和產品間的關系?
為合(he)適的客戶,找到(dao)合(he)適的產(chan)品
2、我們對自己的客戶(“上帝”)了解多少?
1)客戶會有什么特點?
客戶的基本特征(如:不同產品的年齡分布)
客戶的群體特征(如:不同年齡群體關注點有哪些?)
現代營銷模式的基礎,以現有產品為基礎,尋找群體客戶適合的產品和服務。
客戶的交往圈子(如:戶外旅游圈子關注哪些產品?)
【示例】電信客戶交往圈分析案例
客戶的內容消費特征(如:客戶喜好哪些內容?)
另一個角度規劃產品和服務。
2)大數據時代營銷的方法
營銷方法論和知識庫(分析問題的知識庫和方法樹)
4G時代的營銷:“大數據、微營銷”
營銷的渠道規劃:實時營銷和事件營銷
【示例】美劇《紙牌屋》的大數據營銷;
3)企業管理方面的情況
及時發現企業真實的情況(哪些運營的關鍵指標KPI?)
像人體一樣,如何及時發現病癥?(關鍵指標KPI的波動范圍?)
示例】:電信企業的數碼儀表盤,展示企業的KPI;如何通過手機彩信及時展現KPI給領導。
【示(shi)例】4G時代手機APP大數據(ju)應用展(zhan)示(shi)
3、如何“幫客戶買產品,而不是推銷其不需要的產品”
1)如何進行客戶的“X光透視”?
(客戶的統一視圖包含哪些信息?哪些是關鍵屬性?)
如何發現客戶的真實需求?(服務與騷擾的區別)
【示例】:電信行業客戶的內容標簽展示
2)內部產品的科學選配
(如何提供專家般量化的分析,為用戶提供最優的內部產品?
如:電信行業計算出最適合用戶模式的資費進行選擇)
【示例】:為客戶定制最合適的資費:經過數據精算后,告訴客戶,A產品比B產品更適合
3)競爭對手產品的對比
與競爭對手間的產品差異化區隔
自己產品的優勢和弱點(如何提供量化的分析結果?)
【示例】:競爭對手的“客戶回歸”分析
4)銷售過程的處理
銷(xiao)售時機的(de)把(ba)握銷(xiao)售語術的(de)把(ba)握
4、大數據營銷的作用和價值
1)數據和知識是人的本質特征
2)大腦是人與動物的差別
3)“事半功倍”是捷徑
4)從“拼(pin)刺刀(dao)”到“信(xin)息戰”;示(shi)例:某人關系圖(tu)
5、如何避免對客戶的騷擾
1)客戶外呼的次數控制
2)客戶外呼的內容控制
3)客戶外呼的時機控制
4)語術的把握避免投訴
5)不能外呼、不能發短信時,如何進行營銷?
【示例】學習互(hu)聯網的模(mo)式(shi),“先(xian)有客(ke)戶,再有生意(yi)”。
6、員工坐席的“服務適配”問題
1)客戶是什么類型?
2)員工是什么類型?
3)產品的合適客戶群如何?
4)如何讓(rang)匹配(pei)的員工坐席(xi)為(wei)客戶提供服務?
三、基礎數據的收集和分析
1、數據的種類
1)客戶數據內容(電信客戶的基本資料)
2)產品數據內容(產品的編碼)
3)營銷數據內容(交易記錄的保存)
4)服務數據內容(客戶服務數據的保存)
5)電信數據的特點:(交易型數據較多、價值密度降低等)
2、數據的存放方法
1)數據的清洗、轉換和加載
2)存放在數據庫/數據倉庫
3)數據的基本分析工具EXCEL等
4)數據倉庫的基本原理
3、數據的基本整理
1)數據的歸類存放(建模型)
2)數據的基本加工
4、數據挖掘技術
1)數據的基本匯總
2)數據中的“金子”:從石頭中淘金子
3)數據挖掘:“啤酒和尿布”的故事
4)數據挖掘過程
5)數據挖掘算法介紹
包括:關聯分析、聚類分析、決策樹分析、孤立點分析等算法
【示例】:某省移動客戶分群案例剖析(數據挖掘中分類算法)
6)高級的數據挖掘工具SAS和SPSS等
【示例】:切入幾張工具的界面圖
5、數據質量的基本保障
1)指標的口徑描述和統一
2)后期補數據成本是前提收集數據成本的15倍
3)“差之毫厘謬以千里”
6、網銷/電銷數據的收集和整理
1)網銷數據的收集/整理
2)電銷數據的收集/整理
3)電銷和網銷數據的關鍵點:
【示例(li)】:電銷(xiao)企業的營銷(xiao)案例(li)(借助(zhu)數據(ju)挖掘中產(chan)品關聯分析)
四、客戶的分析和認知
1、客戶的定義和范疇
用戶和客戶的區別
客戶是否要進行細分,如校園客戶、家庭客戶、集團客戶等
2、關于客戶的基本“信息”(管中窺豹)
身份證信息行為愛好信息衍生信息
客戶資料信息透露的內容
3、客戶的基本屬性標簽(如對周杰倫粉絲推薦其新歌作為彩鈴等)
增值服務等方面,讓服務更加貼近客戶
如何爬取客戶的內容信息
4、客戶的喜好(“不怕沒缺點,就怕沒愛好”)
經常出沒的地方(*場、酒吧街、電影院等)
通過前臺的觀察和后臺的詢問等獲取的知識
【示例】通過DPI解析,獲取用戶的內容信息
5、客戶的細化分群
客戶分群的依據(物以類聚、人以群分)
數據挖掘技術應用客戶分群的方法:
【示例】:電信行業客戶內容標簽案例
6、客戶的知識庫
實時調出符合條件的客戶群體來
【示例】:電信行業客戶知識庫舉例
7、如何識別欺詐客戶
如何識別欺詐客戶如何防范風險
【示例】:電銷行業客戶欺詐案例描述
8、客戶的“再挖掘”(UPSELL/CROSSSELL)
客戶群中的“種子/關鍵”客戶客戶的交往圈分析
【示例】:客戶交往圈分析案例
基于客戶交往圈,進行客戶“再挖掘”
9、客戶的生命周期管理
客戶的生命周期數據分析滲透到客戶的生命周期全過程
10、電銷/網銷中能進行哪些客戶分析和營銷?
網絡可以泄露客戶更多的信息;(如何買到合適的數據?)
對客戶更深(shen)層(ceng)的(de)了解,就可以進(jin)行合適(shi)的(de)營銷:
五、如何為合適的用戶提供合適的產品?
1、營銷的目的:為合適的用戶提供合適的產品
除了“激情營銷”,更需要“理性營銷”;真正滿足客戶需求才能構建長久的營銷關系;
客戶的真實需求如何?
2、如何發現合適的用戶
誰是合適的客戶?標準有哪些?客戶的擔心、顧慮是什么?
3、如何提供合適的產品
從現有的產品客戶中尋找目標客戶特征
【示例】:客戶手機閱讀針對性營銷案例示例
4、營銷案的設計和評估
如何吸引用戶?如何讓用戶選擇產品?
5、營銷的過程和細節
類似CRM系統的營銷流程管理
營銷活動的實時性提升
【示例】:電信行業CRM營銷的流程框架圖
6、營銷的渠道選擇
客戶是否喜歡外呼電話,還是短信?還是網上營業廳?
【示例】:用戶偏好渠道分析的案例
7、如何避免對客戶的過渡打擾
限制每月的外呼次數;
8、網銷/電銷的客戶數據挖掘
9、客戶的挽留和延伸銷售
識別真正有價值的客戶;
案例:客戶價值評估介紹
盡量讓客戶進入更高級別,避免降級:(電信行業的價格戰,將鉆石卡(ka)用戶打(da)成了(le)金卡(ka);金卡(ka)用戶打(da)成了(le)銀(yin)卡(ka))
六、智慧網絡運營
1、PCC內容概述:
不同的策略和計費,決定不同的傳輸性能等;
借助DPI和大數據技術,如何識別網絡上的承載業務和價值評估;
采用差異化策略,進行優質客戶的優質網絡服務。
2、融合通信介紹:
直面微信的競爭;
獲取更多的客戶數據;
借助大數據分析,展開差異化競爭;
3、基于大數據的網絡優化介紹:
4G基站選址分析;
基站選址的成本效益分析等;
【示例】電信網絡方面的大數據分析;
4、與虛擬運營商的競爭分析
虛擬運營商的產品分析;
虛擬運營商的客戶分析;
虛(xu)擬運營商的結算分析等;
七、如何編寫漂亮的分析報告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
1、數據是基礎
2、分析報告是展現形式
3、分析報告的思路
4、分析報告的方法
示例:分析報(bao)告演(yan)示
八、數據的質量問題
(數據倉庫項目的60%精力是在解決數據質量問題)
1、數據質量的問題表現
接通率的量化依據數據轉換成為成功訂單幾率的描述
示例:數據質量的問題分布圖
2、數據質量的根源在哪里
業務管理的標準化指標的口徑一致性問題
3、數據質量的管理模式
理清數據的來龍去脈列出數據的監控點
4、數據質量的量化評估方法
數據質量的評估標準
【示(shi)例】:數據(ju)質(zhi)量(liang)的評估指標
九、總結和展望
轉載://citymember.cn/gkk_detail/15371.html
已開課時間(jian)Have start time
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