大数据与客户关系管理

《大数据与客户关系管理》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、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。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、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

3、检验6找讲师、公开课，上诺达名师网，中国最大的培训平台http://qy.thea.cn/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.

4、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、5.2　数据分析师参与需求讨论6找讲师、公开课，上诺达名师网，中国最大的培训平台http://qy.thea.cn/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

6、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TipDM6.1TipDM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

7、.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6找讲师、公开课，上诺达名师网，中国最大的培训平台http://qy.thea.cn/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

8、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