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大數據與客戶關系管理培訓班課程
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大數據與客戶關系管理培訓班課程

學習費用:2980/人

學習地點:北 京

開課時間:2019-12-28

學習方式:2天

大數據與客戶關系管理培訓班課程 
課程背景:

成熟的企業已經從跑馬圈地的客戶數量積累,發展為提高客戶對企業利潤貢獻的質量管理階段。客戶關系管理逐漸發展到培養多次購買的忠誠客戶階段。如何為客戶創造更高價值,如何做好客戶關懷、爭取轉介紹和贏得客戶回頭、如何實施VIP會員管理、組建吸引客戶的客戶俱樂部、提升客戶忠誠度等等問題,正在成為銷售型企業的客戶管理熱點。
參訓對象:董事長、總經理、市場總監、銷售總監、客服總監、CIO等總監以上級別
課程大綱:
第1章 客戶關系管理與大數據的關系
1.1 客戶關系管理成為企業的核心能力
1.2 客戶關系管理中的數據分析
1.3 大數據分析應用的條件
1.3.1 全面準確的海量數據
1.3.2 精細化管理理念的倡導
1.3.3 數據分析和數據挖掘技術的有效應用
1.4 大數據應用的最新進展
第2章 數據挖掘概述 
2.1 數據挖掘的發展歷史
2.2 統計分析與數據挖掘的主要區別
2.3 數據挖掘的主要成熟技術以及在客戶關系管理中的主要應用
2.3.1 決策樹
2.3.2 神經網絡
2.3.3 回歸
2.3.4 關聯規則
2.3.5 聚類
2.3.6 貝葉斯分類方法
2.3.7 支持向量機
2.3.8 主成分分析
2.3.9 假設檢驗
2.4 互聯網行業數據挖掘應用的特點
第3章 客戶關系管理中常見的數據分析項目類型 
3.1 目標客戶的特征分析
3.2 目標客戶的預測(響應、分類)模型
3.3 運營群體的活躍度定義
3.4 用戶路徑分析
3.5 交叉銷售模型
3.6 信息質量模型
3.7 服務保障模型
3.8 用戶(買家、賣家)分層模型
3.9 賣家(買家)交易模型
3.10 信用風險模型
3.11 商品推薦模型
3.11.1 商品推薦介紹
3.11.2 關聯規則
3.11.3 協同過濾算法
3.11.4 商品推薦模型總結
3.12 數據產品
3.13 決策支持
第4章 數據分析是跨專業、跨團隊的協調與合作 
4.1 數據分析團隊與業務團隊的分工和定位
4.1.1 提出業務分析需求并且能勝任基本的數據分析
4.1.2 提供業務經驗和參考建議
4.1.3 策劃和執行精細化運營方案
4.1.4 跟蹤運營效果、反饋和總結
4.2 數據化運營是真正的多團隊、多專業的協同作業
4.3 實例示范數據化運營中的跨專業、跨團隊協調合作
第5章 數據挖掘項目完整應用案例
5.1 項目背景和業務分析需求的提出
5.2 數據分析師參與需求討論
5.3 制定需求分析框架和分析計劃
5.4 抽取樣本數據、熟悉數據、數據清洗和摸底
5.5 按計劃初步搭建挖掘模型
5.6 與業務方討論模型的初步結論,提出新的思路和模型優化方案
5.7 按優化方案重新抽取樣本并建模,提煉結論并驗證模型
5.8 完成分析報告和落地應用建議
5.9 制定具體的落地應用方案和評估方案
5.10 業務方實施落地應用方案并跟蹤、評估效果
5.11 落地應用方案在實際效果評估后,不斷修正完善
5.12 不同運營方案的評估、總結和反饋
5.13 項目應用后的總結和反思
第6章 頂尖數據挖掘平臺TipDM 
6.1 TipDM產品功能
6.1.1 TipDM平臺提供的數據探索及預處理算法
6.1.2 TipDM平臺提供的分類與回歸算法
6.1.3 TipDM平臺提供的時序模式算法
6.1.4 TipDM平臺提供的聚類分析算法
6.1.5 TipDM平臺提供的關聯規則算法
6.2 TipDM使用說明
6.3 TipDM產品特點
6.3.1 支持CRISP-DM數據挖掘標準流程
6.3.2 提供豐富的數據挖掘模型和靈活算法
6.3.3 具有多模型的整合能力
6.3.4 提供靈活多樣的應用開發接口
6.3.5 海量數據的處理能力
6.3.6 適應不同類型層次人員需求
第7章 數據挖掘在金融電信行業的應用 
7.1 案例二:電信3G客戶識別系統
7.1.1 挖掘目標的提出
7.1.2 分析方法與過程
7.1.3 建模仿真
7.1.4 核心知識點
7.1.5 拓展思考
7.2 案例三:基于客戶分群的精準智能營銷
7.2.1 挖掘目標的提出
7.2.2 分析方法與過程
7.2.3 建模仿真
7.2.4 核心知識點
7.2.5 拓展思考
第8章 數據挖掘在互聯網行業的應用
8.1 案例一:商業零售行業中的購物籃分析
8.1.1 挖掘目標的提出
8.1.2 分析方法與過程
8.1.3 建模仿真
8.1.4 啟發與拓展
8.2 案例二:電子商務網站用戶行為分析
8.2.1 挖掘目標的提出
8.2.2 分析方法與過程
8.2.3 建模仿真
8.2.4 啟發與拓展
8.3 案例三:基于用戶行為分析的定向網絡廣告投放
8.3.1 挖掘目標的提出
8.3.2 分析方法與過程
8.3.3 建模仿真
8.3.4 結果及分析
8.3.5 啟發與拓展
第9章 數據挖掘在生產制造行業中的應用 
9.1 案例:基于RFM的企業客戶關系分析
9.1.1 挖掘目標的提出
9.1.2 分析過程與方法
9.1.3 建模仿真
9.1.4 核心知識點
9.1.5 拓展思考
結束 
講師簡介
宮同昌老師:男 46歲 
北京惠德培訓學院首席培訓講師、清華大學繼續教育學院特聘講師 、北京大學、上海交通大學、浙江大學特邀客戶關系管理講師、新華社旗下媒體《培訓》雜志理事會成員、微軟中國商務管理解決方案特聘客戶關系管理講師、中國機械工業企業管理協會特聘客戶關系管理講師、國際電子商務師聯合會特聘講師
清華大學MBA管理培訓俱樂部常務理事
教育背景:清華大學經濟管理學院工商管理碩士
主要工作經歷及業績
現任北京惠德培訓學院首席講師、北京同昌惠德科技有限公司總裁、國際電子商務師聯合會北京管理中心主任;曾任美國著名CRM軟件產品咨詢顧問;香港上市公司總裁助理;外企銷售部經理;亞星汽車山西分公司經理;清華大學EMBA項目主管;國家“八五”、“九五”重點軍工項目主任,所參加項目曾獲部級科技進步二等獎。
擅長客戶關系管理(CRM)、服務營銷、客戶服務、電子商務、企業信息化、物流管理等領域的培訓與咨詢。
具有扎實的理論功底,豐富的行業知識及企業管理經驗,能將復雜深奧的理論用淺顯的企業實踐案例加以闡述,講課擅長啟發、互動。
主講課程有:
《360°客戶關系管理》、《電子商務時代的客戶關系》、《汽車行業客戶關系管理》、《客戶關系管理維護與提升》、《卓越的客戶服務技巧》、《客戶服務體系》、《電子商務與網絡營銷》、《企業信息化與電子商務》等
曾服務過的企業:
大型國企:人民銀行、上汽集團、中信集團、中糧集團、中國航空工業集團、中石油、中石化、首都機場、中國煙草公司、國家電網、中國國航、天澤電力、中國紅塔集團、京東方、南方航空公司等
外資企業:通用、寶馬、戴姆勒-奔馳、ABB、東芝(中國)有限公司、三菱電梯、卡特彼勒、愛普生、UPS、DHL、輝瑞制藥、諾華制藥、拜耳藥業、美國康明斯、法國阿海琺、德國西門子公司、SOFTTEK等
金融行業:中國人民銀行清算總中心、上海交通銀行、上海招商銀行、 中國建設銀行、中國農業銀行浙江分行、中國工商銀行新疆分行、新華保險、廣州人民財產保險公司、陽光保險、中國人壽、新華人壽、浙江永安期貨、中谷期貨…
制物流運輸業:UPS、德邦物流、大順發物流、國藥物流、宅急送總公司、DHL…
制造業:三一重工、島津集團、東芝(中國)有限公司、愛普生(中國)有限公司、南車集團、戴姆勒-奔馳、宇通客車、三一重工、九陽股份、浙江正泰集團、許繼集團、北京天澤電力、江森智控…
通信行業:中國郵政、四川電信、山東聯通、中國移動、河北移動、廣州移動、中興通訊、長城寬帶…
服裝行業:中國威絲曼服裝、古琦時裝(北京)有限公司、雅戈爾服飾、杉杉服飾、報喜鳥、森仕集團…
奢侈品行業:恒信鉆石、周大福、GUCCI、BOSS、 Dior迪奧、香奈兒、周生生、…
快速消費品:勁牌酒業、金六福酒、蒙牛乳業、鐵騎力士、農標普瑞納、拜耳藥業 …
房地產、建筑行業:中糧地產、北京天鴻地產、萬通集團、萬科地產、中天集團…
其它行業:大連泰德煤網、證券市場紅周刊、航空集團25所、北京市司法局、美克美家、《英才》雜志、浙江新安集團、雅虎中國…

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