課程描述INTRODUCTION
大數據下的客戶關系管理培訓
日程(cheng)安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數據下的客戶關系管理培訓
課程背景:隨著互聯網時代的到來,出現了海量的各種數據,基于這些數據可以挖掘客戶關心的很多內容,實現對客戶的精細化營銷。本講座通過客戶關系分析管理的實際案例,介紹大數據分析技術在客戶認知、客戶細分、客戶升值、客戶離網等額客戶關系管理應用內容,并以此提升企業精細化管理等方面的管理水平。
課程大綱:
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?
3)提供哪些產品?
產品是什么視圖?
4)如何建立客戶和產品間的關系?
為合(he)(he)適的客戶,找到合(he)(he)適的產品(pin)
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?)
另一個角度規劃產品和服務。
2)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)
產品營銷的特點(沒有實物的金融產品)
*貼片廣告:《非誠勿擾2》里送保險,似乎比送房子更時尚
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】企業的數(shu)碼儀表盤,展示企業的KPI;手機彩信(xin)及時展現KPI給(gei)領導。
3、客戶關系管理
1)客戶關系內容
客戶的生命周期;
客戶生命周期中的客戶關系(潛在客戶、客戶、客戶升級、客戶挽留、客戶離網分析)
2)客戶關系管理
客戶接觸渠道管理;
客戶服務和營銷一體化;
客戶維系內容
3)客戶價值評估
客戶價值的評估方法(含成本數據)
客戶的成長性
4)大數據下的客戶關系管理
客戶的洞察;
客戶的(de)全(quan)生命周期管理;
4、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】電信行業客戶的統一視圖
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產品更適合張三。
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
4)銷售過程的處理
銷售時機的把握
銷售語術的把握
5、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“拼刺(ci)刀”到“信息戰”;【示例】某人(ren)關系(xi)圖
6、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(shu)的把握(wo)避免投訴
7、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)如何讓匹配的(de)員工坐席為客戶提供服務?
二、基礎數據的收集和整理
1、數據的種類
1)客戶數據內容(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)數據的特點:(交易型數據較少)
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
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、數據的基礎分析
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)高級的數據挖掘工具SAS和SPSS等
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】互聯(lian)網(wang)電(dian)銷企業(ye)的營銷案例(產品(pin)關(guan)聯(lian)分析(xi))
三、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
3、客戶的基本屬性標簽(如旅行者推銷旅行險等)
增值服務等方面,讓服務更加貼近客戶
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
5、客戶的細化分群
客戶分群的依據(物以類聚、人以群分)
【示例】電信行業客戶分群案例
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/CROSS SELL)
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)層的了(le)解(jie),就可以進行(xing)合(he)適的營銷
四、客戶關系管理
1、客戶關系概念
1)定義
2)客戶滿意度的量化衡量
3)客戶忠誠度的量化
4)客戶服務的出發點
5)客戶的接觸點和接觸次數等
2、客戶關系接觸渠道
1)傳統的呼叫中心
3、客戶關系的服務和營銷
1)客戶的服務:投訴處理等
2)客戶的營銷流程
3)客戶的精準營銷
4、客戶關系的技術驅動
1)流程驅動技術
2)客戶接觸渠道的統一管控
3)客戶的大數據分析
4)CRM系統管理
5、客戶分析內容
1)客戶概況分析(Profiling)包括客戶的層次、風險、愛好、習慣等;
2)客戶忠誠度分析(Persistency)指客戶對某個產品或商業機構的信用程度、持久性、變動情況等;
3)客戶利潤分析(Profitability)指不同客戶所消費的產品的邊緣利潤、總利潤額、凈利潤等;
4)客戶性能分析(Performance)指不同客戶所消費的產品按種類、渠道、銷售地點等指標劃分的銷售額
5)客戶未來分析(Prospecting)包括客戶數量、類別等情況的未來發展趨勢、爭取客戶的手段等;
6)客戶產品分析(Product)包括產品設計、關聯性、供應鏈等;
7)客戶促銷分析(Promotion)包括廣告、宣傳等促銷活動的管理。
6、客戶關系的難點
1)管理流程的梳理
2)客戶信息的“集中”
3)客戶的大數據分析技術
4)客(ke)戶(hu)關系(xi)的“服務閉環”
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
【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,還是微信?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(jin)量讓(rang)客戶進(jin)入更高級別,避(bi)免降級:(電(dian)信(xin)行業的價(jia)格(ge)戰,將鉆石卡用戶打(da)成(cheng)了(le)金卡;金卡用戶打(da)成(cheng)了(le)銀卡)
六、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(fen)析報告演示
七、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
數據轉換成為保費幾率的描述
【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
【示例】數據質量的評估指標
八、總結及展望
大數據下的客戶關系管理培訓
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