大數(shù)據(jù)與客戶關(guān)系管理
大數(shù)據(jù)與客戶關(guān)系管理詳細(xì)內(nèi)容
大數(shù)據(jù)與客戶關(guān)系管理
【課程大綱】
1章 客戶關(guān)系管理與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
1、客戶關(guān)系管理成為企業(yè)的核心能力
2、客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)分析
3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的條件
- 3.1 全面準(zhǔn)確的海量數(shù)據(jù)
- 3.2 精細(xì)化管理理念的倡導(dǎo)
- 3.3 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用
4、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的**新進(jìn)展
第2章 數(shù)據(jù)挖掘概述
1、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史
2、統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘的主要區(qū)別
3、數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術(shù)以及在客戶關(guān)系管理中的主要應(yīng)用
- 決策樹
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 回歸
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則
- 聚類
- 貝葉斯分類方法
- 支持向量機(jī)
- 主成分分析
- 假設(shè)檢驗
4、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的特點
第3章 客戶關(guān)系管理中常見的數(shù)據(jù)分析項目類型
1、目標(biāo)客戶的特征分析
2、目標(biāo)客戶的預(yù)測(響應(yīng)、分類)模型
3、運(yùn)營群體的活躍度定義
4、用戶路徑分析
5、交叉銷售模型
6、信息質(zhì)量模型
7、服務(wù)保障模型
8、用戶(買家、賣家)分層模型
9、賣家(買家)交易模型
10、信用風(fēng)險模型
11、商品推薦模型
- 商品推薦介紹
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則
- 協(xié)同過濾算法
- 商品推薦模型總結(jié)
12、數(shù)據(jù)產(chǎn)品
13、決策支持
第4章 數(shù)據(jù)分析是跨專業(yè)、跨團(tuán)隊的協(xié)調(diào)與合作
1、數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊與業(yè)務(wù)團(tuán)隊的分工和定位
- 提出業(yè)務(wù)分析需求并且能勝任基本的數(shù)據(jù)分析
- 提供業(yè)務(wù)經(jīng)驗和參考建議
- 策劃和執(zhí)行精細(xì)化運(yùn)營方案
- 跟蹤運(yùn)營效果、反饋和總結(jié)
2、數(shù)據(jù)化運(yùn)營是真正的多團(tuán)隊、多專業(yè)的協(xié)同作業(yè)
3、實例示范數(shù)據(jù)化運(yùn)營中的跨專業(yè)、跨團(tuán)隊協(xié)調(diào)合作
第5章 數(shù)據(jù)挖掘項目完整應(yīng)用案例
1、項目背景和業(yè)務(wù)分析需求的提出
2、數(shù)據(jù)分析師參與需求討論
3、制定需求分析框架和分析計劃
4、抽取樣本數(shù)據(jù)、熟悉數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗和摸底
5、按計劃初步搭建挖掘模型
6、與業(yè)務(wù)方討論模型的初步結(jié)論,提出新的思路和模型優(yōu)化方案
7、按優(yōu)化方案重新抽取樣本并建模,提煉結(jié)論并驗證模型
8、完成分析報告和落地應(yīng)用建議
9、制定具體的落地應(yīng)用方案和評估方案
10、業(yè)務(wù)方實施落地應(yīng)用方案并跟蹤、評估效果
11、落地應(yīng)用方案在實際效果評估后,不斷修正完善
12、不同運(yùn)營方案的評估、總結(jié)和反饋
13、項目應(yīng)用后的總結(jié)和反思
第6章 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺TipDM
1、TipDM產(chǎn)品功能
- TipDM平臺提供的數(shù)據(jù)探索及預(yù)處理算法
- TipDM平臺提供的分類與回歸算法
- TipDM平臺提供的時序模式算法
- TipDM平臺提供的聚類分析算法
- TipDM平臺提供的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
2、TipDM使用說明
3、TipDM產(chǎn)品特點
- 支持CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程
- 提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘模型和靈活算法
- 具有多模型的整合能力
- 提供靈活多樣的應(yīng)用開發(fā)接口
- 海量數(shù)據(jù)的處理能力
- 適應(yīng)不同類型層次人員需求
第7章 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用
1、案例二:電信3G客戶識別系統(tǒng)
- 挖掘目標(biāo)的提出
- 分析方法與過程
- 建模仿真
- 核心知識點
- 拓展思考
2、案例三:基于客戶分群的精準(zhǔn)智能營銷
- 挖掘目標(biāo)的提出
- 分析方法與過程
- 建模仿真
- 核心知識點
- 拓展思考
第8章 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用
1、案例一:商業(yè)零售行業(yè)中的購物籃分析
- 挖掘目標(biāo)的提出
- 分析方法與過程
- 建模仿真
- 啟發(fā)與拓展
2、案例二:電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析
- 挖掘目標(biāo)的提出
- 分析方法與過程
- 建模仿真
- 啟發(fā)與拓展
3、案例三:基于用戶行為分析的定向網(wǎng)絡(luò)廣告投放
- 挖掘目標(biāo)的提出
- 分析方法與過程
- 結(jié)果及分析
- 啟發(fā)與拓展
第9章 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用
1、案例:基于RFM的企業(yè)客戶關(guān)系分析
- 挖掘目標(biāo)的提出
- 分析過程與方法
- 建模仿真
- 核心知識點
- 拓展思考
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卓越客戶服務(wù)技巧內(nèi)訓(xùn) 01.01
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