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課程大綱

第1章 客戶關(guān)系管理與大數(shù)據(jù)的關(guān)系

1.1 客戶關(guān)系管理成為企業(yè)的核心能力

1.2 客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)分析

1.3 大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的條件

1.3.1 全面準(zhǔn)確的海量數(shù)據(jù)

1.3.2 精細(xì)化管理理念的倡導(dǎo)

1.3.3 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用

1.4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最新進(jìn)展

第2章 數(shù)據(jù)挖掘概述

2.1 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史

2.2 統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘的主要區(qū)別

2.3 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

2.3.1 決策樹

2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.3.3 回歸

2.3.4 關(guān)聯(lián)規(guī)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(shè)檢驗

2.4 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

3.1 目標(biāo)客戶的特征分析

3.2 目標(biāo)客戶的預(yù)測（響應(yīng)、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(zhì)量模型

3.7 服務(wù)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(fēng)險模型

3.11 商品推薦模型

3.11.1 商品推薦介紹

3.11.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則

3.11.3 協(xié)同過濾算法

3.11.4 商品推薦模型總結(jié)

3.12 數(shù)據(jù)產(chǎn)品

3.13 決策支持

第4章 數(shù)據(jù)分析是跨專業(yè)、跨團隊的協(xié)調(diào)與合作

4.1 數(shù)據(jù)分析團隊與業(yè)務(wù)團隊的分工和定位

4.1.1 提出業(yè)務(wù)分析需求并且能勝任基本的數(shù)據(jù)分析

4.1.2 提供業(yè)務(wù)經(jīng)驗和參考建議

4.1.3 策劃和執(zhí)行精細(xì)化運營方案

4.1.4 跟蹤運營效果、反饋和總結(jié)

4.2 數(shù)據(jù)化運營是真正的多團隊、多專業(yè)的協(xié)同作業(yè)

4.3 實例示范數(shù)據(jù)化運營中的跨專業(yè)、跨團隊協(xié)調(diào)合作

第5章 數(shù)據(jù)挖掘項目完整應(yīng)用案例

5.1 項目背景和業(yè)務(wù)分析需求的提出

5.2 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)、熟悉數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗和摸底

5.5 按計劃初步搭建挖掘模型

5.6 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

5.7 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

5.8 完成分析報告和落地應(yīng)用建議

5.9 制定具體的落地應(yīng)用方案和評估方案

5.10 業(yè)務(wù)方實施落地應(yīng)用方案并跟蹤、評估效果

5.11 落地應(yīng)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(jié)和反饋

5.13 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

6.1 TipDM產(chǎn)品功能

6.1.1 TipDM平臺提供的數(shù)據(jù)探索及預(yù)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(guān)聯(lián)規(guī)則算法

6.2 TipDM使用說明

6.3 TipDM產(chǎn)品特點

6.3.1 支持CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程

6.3.2 提供豐富的數(shù)據(jù)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(yīng)用開發(fā)接口

6.3.5 海量數(shù)據(jù)的處理能力

6.3.6 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

7.1 案例二：電信3G客戶識別系統(tǒng)

7.1.1 挖掘目標(biāo)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(zhǔn)智能營銷

7.2.1 挖掘目標(biāo)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(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用

8.1 案例一：商業(yè)零售行業(yè)中的購物籃分析

8.1.1 挖掘目標(biāo)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(fā)與拓展

8.2 案例二：電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析

8.2.1 挖掘目標(biāo)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(fā)與拓展

8.3 案例三：基于用戶行為分析的定向網(wǎng)絡(luò)廣告投放

8.3.1 挖掘目標(biāo)的提出

8.3.2 分析方法與過程

8.3.3 建模仿真

8.3.4 結(jié)果及分析

8.3.5 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

9.1 案例：基于RFM的企業(yè)客戶關(guān)系分析

9.1.1 挖掘目標(biāo)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

宮老師

清華大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院特聘講師 、北京大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)特邀客戶關(guān)系管理講師、新華社旗下媒體《培訓(xùn)》雜志理事會成員、微軟中國商務(wù)管理解決方案特聘客戶關(guān)系管理講師、中國機械工業(yè)企業(yè)管理協(xié)會特聘客戶關(guān)系管理講師、國際電子商務(wù)師聯(lián)合會特聘講師

清華大學(xué)MBA管理培訓(xùn)俱樂部常務(wù)理事

教育背景：清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院工商管理碩士

主要工作經(jīng)歷及業(yè)績

擅長客戶關(guān)系管理(CRM)、服務(wù)營銷、客戶服務(wù)、電子商務(wù)、企業(yè)信息化、物流管理等領(lǐng)域的培訓(xùn)與咨詢。

具有扎實的理論功底，豐富的行業(yè)知識及企業(yè)管理經(jīng)驗，能將復(fù)雜深奧的理論用淺顯的企業(yè)實踐案例加以闡述，講課擅長啟發(fā)、互動。

主講課程有：

《360°客戶關(guān)系管理》、《電子商務(wù)時代的客戶關(guān)系》、《汽車行業(yè)客戶關(guān)系管理》、《客戶關(guān)系管理維護(hù)與提升》、《卓越的客戶服務(wù)技巧》、《客戶服務(wù)體系》、《電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò)營銷》、《企業(yè)信息化與電子商務(wù)》等

曾服務(wù)過的企業(yè)：

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(yè)集團、中石油、中石化、首都機場、中國煙草公司、國家電網(wǎng)、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(yè)：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(yè)、美國康明斯、法國阿海琺、德國西門子公司、SOFTTEK等

金融行業(yè)：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(shè)銀行、中國農(nóng)業(yè)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(chǎn)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(yè)：UPS、德邦物流、大順發(fā)物流、國藥物流、宅急送總公司、DHL…

制造業(yè)：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(yè)：中國郵政、四川電信、山東聯(lián)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(yè)：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(yè)：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(yè)、金六福酒、蒙牛乳業(yè)、鐵騎力士、農(nóng)標(biāo)普瑞納、拜耳藥業(yè) …

房地產(chǎn)、建筑行業(yè)：中糧地產(chǎn)、北京天鴻地產(chǎn)、萬通集團、萬科地產(chǎn)、中天集團…

其它行業(yè)：大連泰德煤網(wǎng)、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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