大数据与客户关系管理
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。
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
6.1TipDM产品功能
6.1.1TipDM平台提供的数据探索及预处理算法
6.1.2TipDM平台提供的分类与回归算法
6.1.3TipDM平台提供的时序模式算法
6.1.4TipDM平台提供的聚类分析算法
6.1.5TipDM平台提供的关联规则算法
6.2TipDM使用说明
6.3TipDM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
大数据与客户关系管理