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《客户关系管理与大数据》

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  • 开课时间:2020年12月05日 09:00 周六(报名中)
  • 结束时间:2020年12月06日 17:00
  • 开课地点:上海市
  • 授课讲师: 宫同昌
  • 课程编号:401588
  • 课程分类:客户服务
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  • 收藏 人气:1277
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培训受众:

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:

第一篇  全面认识客户关系管理及其意义和价值

 

前言 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

1.4 大数据应用的最新进展

第一单元 客户关系管理的真正含义是什么

1.   客户关系管理不仅仅是吃喝、送礼、拉关系

2.   客户关系管理的定义

3.   客户关系管理的本质

第二单元  客户关系管理能为企业带来什么

1.  客户关系管理对提升企业核心竞争力的意义

2.   客户关系管理对支持企业高管人员经营、决策的价值

3.   客户关系管理对提升企业中层管理人员绩效的价值

4.   客户关系管理对提升企业基层(销售、客服、市场)人员绩效的价值

5.   客户关系管理目前在国内外应用发展状况

6.   客户关系管理在机械制造行业的应用情况

第三单元  客户关系管理的内容

1.   全员管理理念的更新和统一

2.   业务流程的优化

3.   信息化系统的部署与维护

4.   数据的收集与维护

第四单元  客户关系管理发挥作用的机理及过程

1.   客户关系管理的目标在于客户利益与企业利益的统一

2.   竞争使企业必须以客户价值为先

3.  客户价值的创造在企业内外组织的协同中完成

4.  客户信息的共享和分析决定了协同的效果

5.  客户数据的收集和维护是客户信息共享和分析的基础

第五单元  客户关系管理实施需要应对的挑战

1.   思想认识上的障碍

2.   分阶段的明确目标

3.   业务流程的优化管理

4.   变革过程中的利益调整

5.   持续的资源投入

 

第二篇   客户关系管理的方法

 

第一单元满意度和和忠诚度是客户关系管理的核心

1.  提升客户满意度的思路和方法

2.  提升客户忠诚度的途径

第二单元  营销的管理

1. 营销在客户关系管理中的作用

2. 营销策略的制订

3. 客户分类的方法

第三单元  如何利用CRM促进销售

1. 销售效率的提高依赖于销售过程的价值创造

2. 销售能为客户创造的价值类型

3. 建立销售模型与管理销售流程

4. 客户信息的收集和利用

第四单元  创造卓越的客户服务

1. 服务贯穿客户关系的始终

2. 服务在大客户销售中的价值

3. 创造优质服务的途径

4. 利用CRM管理服务全过程

第五单元  企业集成管理

1. 产品和服务是企业内外资源协同运作的结果

2. 供应链管理思想的贯彻

3. 流程和信息系统的集成

第六单元  客户关系维护

1. 客户关系维护建立在客户价值动态评价基础上

2. 客户持续价值的评价与创造

3. 客户忠诚是客户关系维护的重点

4. 客户关系维护中的营销、销售及服务策略

 

第三篇 客户关系管理理念和方法在企业的贯彻落实

 

第一单元 企业如何进行CRM业务流程重组

1.    什么是业务流程重组(BPR)

2.    流程重组动因“3C

3.    BPR的过程

4.    BPR的关注点

5.    BPR的方法

6.    CRM业务BPR的几个原则

第二单元 CRM系统功能组件-营销自动化

1.  典型的市场部门业务挑战

2.  驱动快速和高效市场营销

3.  市场部门的主要收益

第三单元CRM系统功能组件-销售自动化

1.  传统的业务挑战-销售领域

2.  驱动快速和高效销售流程

3.  提高销售效率

4.  CRM销售自动化的主要收益

5.  销售部门的主要收益

第四单元CRM系统功能组件-客服自动化

1.  客户服务的典型业务挑战

2.  驱动快速和一致的客户服务

3.  客户服务部门的主要收益

第四篇 客户关系管理的大数据分析

 

第一单元  客户关系管理中常见的数据分析项目类型

1.  目标客户的特征分析

2.  目标客户的预测(响应、分类)模型

3.  运营群体的活跃度定义

4.  用户路径分析

5.  交叉销售模型

6.  信息质量模型

7.  服务保障模型

8.  用户(买家、卖家)分层模型

9.  卖家(买家)交易模型

10. 信用风险模型

11. 商品推荐模型

11.1. 商品推荐介绍

11.2. 关联规则

11.3  协同过滤算法

11.4. 商品推荐模型总结

12. 数据产品

13. 决策支持

 

第二单元  数据分析是跨专业、跨团队的协调与合作

1. 数据分析团队与业务团队的分工和定位

1.1 提出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析

1.2 提供业务经验和参考建议

1.3 策划和执行精细化运营方案

1.4 跟踪运营效果、反馈和总结

2. 数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业

3. 实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作

第三单元  数据挖掘项目完整应用案例

1. 项目背景和业务分析需求的提出

2. 数据分析师参与需求讨论

3. 制定需求分析框架和分析计划

4. 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底

5. 按计划初步搭建挖掘模型

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

7. 按优化方案重新抽取样本并建模,提炼结论并验证模型

8. 完成分析报告和落地应用建议

9. 制定具体的落地应用方案和评估方案

10. 业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果

11. 落地应用方案在实际效果评估后,不断修正完善

12. 不同运营方案的评估、总结和反馈

13. 项目应用后的总结和反思

结束 

培训师介绍:

 
京惠德培训学院首席培训讲师
清华大学、北京大学、浙江大学特邀CRM与大数据、电子商务讲师
京东大学特聘讲师
北汽教育集团、上汽集团培训中心特聘讲师
微软中国商务管理解决方案特聘讲师
国际电子商务师联合会特聘客户关系管理与大数据讲师
清华大学MBA管理培训俱乐部常务理事
新华报业传媒集团旗下《培训》杂志理事会成员
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)与大数据、服务体系、服务营销、、企业电子商务、产业互联网、人工智能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。

本课程名称: 《客户关系管理与大数据》

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