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课程收益：
1、 掌握大数据的分析和使用，为组织创造巨大的竞争优势；
2、 通过分析，帮您真正了解客户，预测客户未来行为，从而为客户提供更好的产品和服务，改善客户体验；
3、 学习全面管理和维护客户关系，掌握客户留存、赢回，新客户获取方面的策略；
4、 通过对潜在客户的分析，找准产品市场定位，选择和保持有价值的客户群体；
5、 了解客户忠诚的因素，及其对收益的影响，促进重复销售和交叉营销；
6、 树立以客户为中心的理念，掌握客户数据的相关模型与分析方法；
7、 理解客户数据指标，掌握收集客户数据的渠道和方式。
适合谁来参加？
1 企业总经理、副总
2 市场营销、销售、业务运营总监
3 客户关系管理负责人
4 业务数据分析师
开课时间：2014年6月27-28日 深圳
课程内容
目录 主要概要 内容提纲
一、大数据时代
1、以客户为中心进行价值创造和传递，以数据分析为支点进行商业决策。
2、信息技术大幅度拉近了企业与客户之间的距离，客户关系趋向扁平化，企业与客户的互动越来越有活力，而企业也将追求的目标转向：谋求长期的客户价值最大化。
3、在向客户提供极致的产品体验和差异化服务的背后，大数据成为支点，而客户数据分析是最首要的应用。
1 商业时代变迁--从传统商务和电子商务过渡到现代商务；
2 价值链反转--从产品导向转变为以客户为导向的业务模式；
3 营销的变化--从传统的营销跨越到新型营销的变化；
4 联接客户--将客户作为个体进行了解，以客户认为有价值的方式与客户联系；
5 数据分析是支点--以数据分析为支点，与客户形成学习关系；
6 客户价值模型--建立衡量客户价值的业务数据模型；
7 客户价值最大化--提升短期业绩，同时考虑中长期价值。
数据分析案例：案例1(略)
二、保持有价值的客户
1 定位目标市场，按客户类型提供不同的产品组合与差别化服务，运用数据挖掘提升客户贡献值。
2 定位目标市场--通过数据分析，选择进入目标细分市场；
3 人口基数--人口基数的变化带来结构性机会；
4 客户类型细分--基于价值的客户分类，提供差别化服务；
5 增值业务--调整产品组合，设计衍生增值业务；
6 洞悉客户动态--通过数据监测，洞悉客户群体动态；
7 提升客户贡献值--运用数据挖掘促进重复购买与交叉销售。
数据分析案例：案例2(略)
三、客户获取与流失
1 选择性管理客户流失，塑造活力品牌低成本获取新客户。
2 客户获取策略--通过数据分析识别优质的潜在客户，策划有针对性的精准营销；
3 改进营销活动--对响应建模，优化固定预算的响应，提高活动收益率；
4 测试与度量--度量市场活动效果，评估获取成本；
5 塑造强势活力品牌--分析社会化网络传播，进行病毒式事件营销；
6 客户流失策略--绑定高净值客户，挤出麻烦客户；
7 客户忠诚度--识别高风险客户，预测客户生存周期。
数据分析案例：
案例3(略)
案例4(略)
四、数据分析技术
1 数据分析和数据挖掘的常用技术与工具。
2 统计学入门--关于数据的统计学基础概念；
3 分类与回归--运用最近邻方法与决策树模型；
4 自动群集检测--客户类型划分与聚类技术；
5 购物篮分析--关联分析与交叉推荐技术；
6 比较度量--利用A/B检验比较两种推荐系统；
7 文本分析--倾听来自客户的声音。
8 系统与工具－－从Excel到数据仓库系统，以及网站分析工具等。
数据分析案例（练习）：
练习5（略）
练习6（略）
五、数据分析最佳实践据 客户是价值根本，数据是核心资产，分析是关键能力。
1 客户数据分析--在正确的时间为正确的人传递以客户为导向的决策支持；
2 收集客户数据--关注人口统计基数，设法获得客户签名；
3 处理缺失数据--从现有的数据出发，循序渐进；
4 把握数据质量--设计平衡的数据颗粒度；
5 数据分析流程--数据分析是与其他业务流程交互的流程；
6 推进数据分析项目--采取行动，效果推动，形成闭环；
7 系统与团队建设--系统建设与团队建设同步，协同推动业务发展；
8 业务数据分析师--分析师必备的能力，培养和成长之路；
9 实施路线图--“教育－探索－接触－执行”四部曲，将数据分析DNA植入企业流程。
报名程序
1、咨询：电话咨询并索取《课程报名申请表》,电话：0755—26748478 豆慧云
2、填表：学员详细填写《报名申请表》并发送给douhuiyun@hbcchuangli.com
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发表于 2014-6-9 13:53:10
