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/2.3.8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5.2数据分析师参与需求讨论找讲师、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6.3.3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7.1.3建模仿真7.1.4核心知识点找讲师、公开课，上诺达名师网，中国最大的培训平台http://qy.thea.cn/7.1.5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：...
