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顧客行為分析

課程簡介
Ｅｘｃｅｌ數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)課程的專(zhuan)業應用(yong)版本。課程面(mian)向顧客服務領域，探討如何利(li)用(yong)數(shu)據(ju)，分(fen)析(xi)(xi)研究顧客的行(xing)為，從而為服務、營銷和市場(chang)活(huo)動提供(gong)指導依(yi)據(ju)。

核心知識與學員收獲
課程盡*可能回避復雜的數學公式和計算機編程，而強調充分利用軟件功能，進行實用的分析
課堂中使用Ｅｘｃｅｌ 和 ＳＰＳＳ為分析工具。
課程關(guan)鍵(jian)詞(ci)：數據(ju)分析，顧客服(fu)務，顧客行為，市場細分

適用對象
顧客服務數據分析人員

課程大綱
大數據環境與顧客分析
生活在大數據時代
顧客分析的目的與作用
顧客行為分析與生產運營分析的關系
顧客分析的主要方法
“給客戶貼上標簽”
小案例：什么樣的客戶愛打電話？
顧客行為數據的搜集與整合
挑戰：數據從何而來
傳統的數據搜集渠道
顧客互動數據的搜集
跨行業、跨部門數據整合
數據無處不在
與智能手機相關的數據搜集管道
與互聯網相關的數據搜集管道
關鍵字：身份信息
思考：個人信息與個人隱私，法律邊界在哪里？
基本的統計學工具和統計概念（復習和提示）
數據描述
平均，中值，地位，方差，標準偏差
數據分布
峰度，二項式分布，正態分布，波淞分布
抽樣統計
信度，效度，Ａｌｐｈａ值，置信區間
發現行為規律和客戶分類
小案例：異常是怎么產生的
發現行為異常的三個思路
根據行為屬性，對客戶進行分類
單要素客戶分類
多要素客戶分類
利用外在屬性分類的挑戰
聚類分析：基于相似特征的歸類
聚類的產生
聚類算法的簡單介紹
利用ＳＰＳＳ實現聚類計算
應用案例：頻繁服務的行為特征
相關與關聯
兩種因素之間存在關聯嗎？
線性相關的基本概念
相關不等于因果
相關系數，為你描述影響的程度與方向
相關系數計算：ｃｏｒｒｅｌ函數
關聯度：另外一種相關
當“線性相關”失去意義
關聯：簡單粗暴，敏銳有效
關聯度計算
包括支持度、可信度、提升度
進一步的應用
時序關聯：顧客行為是有順序的
交叉關聯：顧客往往從多個渠道尋求服務
案例：發現交叉營銷的機會
決策樹和決策模型
小案例：什么樣的客戶會流失
什么影響顧客行為？
是否可以預測顧客行為？
決策樹模型建立
用ＳＰＳＳ做決策樹分析
趨勢與宏觀預測
顧客生命周期與增長趨勢
單純的時間影響：增長和增速
季節性因子對趨勢分析的影響
外部要素的影響：比例分析
算法一：Ｅｘｃｅｌ自帶的預測函數
算法二：帶有自糾錯機制的財務預測模型
分析結論的可視化
好的圖表是不需要解釋的
靜態圖表和動態圖表
Ｅｘｃｅｌ*的幾個內置圖表
通過Ｅｘｃｅｌ透視圖表實現動態可視化
通過Ｐｏｗｅｒ ＢＩ Ｄｅｓｋｔｏｐ實現動態可視化
動態數(shu)據可視化案例

顧客行為分析