大数据与客户关系管理

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1、大数据与客户关系管理主讲：宫同昌（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）课程对象：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

2、等问题，正在成为销售型企业的客户管理热点。【培训内容】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　

3、回归2.3.4　关联规则5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve找讲师、公开课，上诺达名师网，中国最大

4、的培训平台http://qy.thea.cn/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

5、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5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinv

6、estment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve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/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

7、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

8、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