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大数据与客户关系管理(宫同昌)

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  • 开课时间:2015年12月21日 09:00 周一 查找最新
  • 结束时间:2015年12月21日 17:00 周一
  • 课程时长:6小时
  • 招生进展: 确定开班
  • 开课地点:深圳市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:286819
  • 课程分类:客户服务
  •  
  • 收藏 人气:172
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课程收益:

1、 掌握大数据及动态客户战略
2、 掌握如何利用大数据建立客户管理

课程大纲:

课程背景:
成熟的企业已经从跑马圈地的客户数量积累,发展为提高客户对企业利润贡献的质量管理阶段。客户关系管理逐渐发展到培养多次购买的忠诚客户阶段。如何为客户创造更高价值,如何做好客户关怀、争取转介绍和赢得客户回头、如何实施VIP会员管理、组建吸引客户的客户俱乐部、提升客户忠诚度等等问题,正在成为销售型企业的客户管理热点。
参训对象:董事长、总经理、市场总监、销售总监、客服总监、CIO等总监以上级别

课程大纲:
第1章 客户关系管理与大数据的关系
1.1 客户关系管理成为企业的核心能力
1.2 客户关系管理中的数据分析
1.3 大数据分析应用的条件
1.3.1 全面准确的海量数据
1.3.2 精细化管理理念的倡导
1.3.3 数据分析和数据挖掘技术的有效应用
1.4 大数据应用的最新进展

第2章 数据挖掘概述
2.1 数据挖掘的发展历史
2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别
2.3 数据挖掘的主要成熟技术以及在客户关系管理中的主要应用
2.3.1 决策树
2.3.2 神经网络
2.3.3 回归
2.3.4 关联规则
2.3.5 聚类
2.3.6 贝叶斯分类方法
2.3.7 支持向量机
2.3.8 主成分分析
2.3.9 假设检验
2.4 互联网行业数据挖掘应用的特点

第3章 客户关系管理中常见的数据分析项目类型
3.1 目标客户的特征分析
3.2 目标客户的预测(响应、分类)模型
3.3 运营群体的活跃度定义
3.4 用户路径分析
3.5 交叉销售模型
3.6 信息质量模型
3.7 服务保障模型
3.8 用户(买家、卖家)分层模型
3.9 卖家(买家)交易模型
3.10 信用风险模型
3.11 商品推荐模型
3.11.1 商品推荐介绍
3.11.2 关联规则
3.11.3 协同过滤算法
3.11.4 商品推荐模型总结
3.12 数据产品
3.13 决策支持

第4章 数据分析是跨专业、跨团队的协调与合作
4.1 数据分析团队与业务团队的分工和定位
4.1.1 提出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析
4.1.2 提供业务经验和参考建议
4.1.3 策划和执行精细化运营方案
4.1.4 跟踪运营效果、反馈和总结
4.2 数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业
4.3 实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作

第5章 数据挖掘项目完整应用案例
5.1 项目背景和业务分析需求的提出
5.2 数据分析师参与需求讨论
5.3 制定需求分析框架和分析计划
5.4 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底
5.5 按计划初步搭建挖掘模型
5.6 与业务方讨论模型的初步结论,提出新的思路和模型优化方案
5.7 按优化方案重新抽取样本并建模,提炼结论并验证模型
5.8 完成分析报告和落地应用建议
5.9 制定具体的落地应用方案和评估方案
5.10 业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果
5.11 落地应用方案在实际效果评估后,不断修正完善
5.12 不同运营方案的评估、总结和反馈
5.13 项目应用后的总结和反思

第6章 顶尖数据挖掘平台TipDM
6.1 TipDM产品功能
6.1.1 TipDM平台提供的数据探索及预处理算法
6.1.2 TipDM平台提供的分类与回归算法
6.1.3 TipDM平台提供的时序模式算法
6.1.4 TipDM平台提供的聚类分析算法
6.1.5 TipDM平台提供的关联规则算法
6.2 TipDM使用说明
6.3 TipDM产品特点
6.3.1 支持CRISP-DM数据挖掘标准流程
6.3.2 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法
6.3.3 具有多模型的整合能力
6.3.4 提供灵活多样的应用开发接口
6.3.5 海量数据的处理能力
6.3.6 适应不同类型层次人员需求

第7章 数据挖掘在金融电信行业的应用
7.1 案例二:电信3G客户识别系统
7.1.1 挖掘目标的提出
7.1.2 分析方法与过程
7.1.3 建模仿真
7.1.4 核心知识点
7.1.5 拓展思考
7.2 案例三:基于客户分群的精准智能营销
7.2.1 挖掘目标的提出
7.2.2 分析方法与过程
7.2.3 建模仿真
7.2.4 核心知识点
7.2.5 拓展思考

第8章 数据挖掘在互联网行业的应用
8.1 案例一:商业零售行业中的购物篮分析
8.1.1 挖掘目标的提出
8.1.2 分析方法与过程
8.1.3 建模仿真
8.1.4 启发与拓展
8.2 案例二:电子商务网站用户行为分析
8.2.1 挖掘目标的提出
8.2.2 分析方法与过程
8.2.3 建模仿真
8.2.4 启发与拓展
8.3 案例三:基于用户行为分析的定向网络广告投放
8.3.1 挖掘目标的提出
8.3.2 分析方法与过程
8.3.3 建模仿真
8.3.4 结果及分析
8.3.5 启发与拓展

第9章 数据挖掘在生产制造行业中的应用
9.1 案例:基于RFM的企业客户关系分析
9.1.1 挖掘目标的提出
9.1.2 分析过程与方法
9.1.3 建模仿真
9.1.4 核心知识点
9.1.5 拓展思考

结束

培训师介绍:

 
宫同昌老师:男 45岁
北京惠德培训学院首席培训讲师 、清华大学继续教育学院特聘讲师 、北京大学、上海交通大学、浙江大学特邀客户关系管理讲师、新华社旗下媒体《培训》杂志理事会成员、微软中国商务管理解决方案特聘客户关系管理讲师、中国机械工业企业管理协会特聘客户关系管理讲师、国际电子商务师联合会特聘讲师
清华大学MBA管理培训俱乐部常务理事
教育背景:清华大学经济管理学院工商管理硕士
主要工作经历及业绩
现任北京惠德培训学院首席讲师、北京同昌惠德科技有限公司总裁、国际电子商务师联合会北京管理中心主任;曾任美国著名CRM软件产品咨询顾问;香港上市公司总裁助理;外企销售部经理;亚星汽车山西分公司经理;清华大学EMBA项目主管;国家“八五”、“九五”重点军工项目主任,所参加项目曾获部级科技进步二等奖。
擅长客户关系管理(CRM)、服务营销、客户服务、电子商务、企业信息化、物流管理等领域的培训与咨询。
具有扎实的理论功底,丰富的行业知识及企业管理经验,能将复杂深奥的理论用浅显的企业实践案例加以阐述,讲课擅长启发、互动。
主讲课程有:
《360°客户关系管理》、《电子商务时代的客户关系》、《汽车行业客户关系管理》、《客户关系管理维护与提升》、《卓越的客户服务技巧》、《客户服务体系》、《电子商务与网络营销》、《企业信息化与电子商务》等
曾服务过的企业:
大型国企:人民银行、上汽集团、中信集团、中粮集团、中国航空工业集团、中石油、中石化、首都机场、中国烟草公司、国家电网、中国国航、天泽电力、中国红塔集团、京东方、南方航空公司等
外资企业:通用、宝马、戴姆勒-奔驰、ABB、东芝(中国)有限公司、三菱电梯、卡特彼勒、爱普生、UPS、DHL、辉瑞制药、诺华制药、拜耳药业、美国康明斯、法国阿海珐、德国西门子公司、SOFTTEK等
金融行业:中国人民银行清算总中心、上海交通银行、上海招商银行、 中国建设银行、中国农业银行浙江分行、中国工商银行新疆分行、新华保险、广州人民财产保险公司、阳光保险、中国人寿、新华人寿、浙江永安期货、中谷期货…
制物流运输业:UPS、德邦物流、大顺发物流、国药物流、宅急送总公司、DHL…
制造业:三一重工、岛津集团、东芝(中国)有限公司、爱普生(中国)有限公司、南车集团、戴姆勒-奔驰、宇通客车、三一重工、九阳股份、浙江正泰集团、许继集团、北京天泽电力、江森智控…
通信行业:中国邮政、四川电信、山东联通、中国移动、河北移动、广州移动、中兴通讯、长城宽带…
服装行业:中国威丝曼服装、古琦时装(北京)有限公司、雅戈尔服饰、杉杉服饰、报喜鸟、森仕集团…
奢侈品行业:恒信钻石、周大福、GUCCI、BOSS、 Dior迪奥、香奈儿、周生生、…
快速消费品:劲牌酒业、金六福酒、蒙牛乳业、铁骑力士、农标普瑞纳、拜耳药业 …
房地产、建筑行业:中粮地产、北京天鸿地产、万通集团、万科地产、中天集团…
其它行业:大连泰德煤网、证券市场红周刊、航空集团25所、北京市司法局、美克美家、《英才》杂志、浙江新安集团、雅虎中国…

本课程名称: 大数据与客户关系管理(宫同昌)

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