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与大数据同行——大数据背景下的客户视图与客户行为辨识

2017-09-13 才博

【课程特点】

课程面向顾客服务领域,探讨如何利用数据,分析研究顾客的行为,从而为服务、营销和市场活动提供指导依据。但要求学员对对统计学基础知识有一定了解。

【课程工具】

课程尽最大可能回避复杂的数学公式和计算机编程,并在课堂中尽可能利用Excel作为分析计算的工具。但是推荐学员在实际工作中使用SPSS、SAS、R等更为专业的分析系统工具。

【课程大纲】

第一章:大数据环境与顾客分析

✔生活在大数据时代

✔顾客分析的目的与作用

✔顾客行为分析与生产运营分析的关系

✔顾客分析的主要方法

✔小案例:县城居民怎么用智能手机

第二章:顾客行为数据的搜集与整合

✔挑战:数据从何而来

✔传统的数据搜集渠道

✔顾客互动数据的搜集

✔跨行业、跨部门数据整合

✔数据无处不在

✔与智能手机相关的数据搜集管道

✔与互联网相关的数据搜集管道

✔关键字:身份信息

✔思考:个人信息与个人隐私,法律边界在哪里?

第三章:基本的统计学工具和统计概念

✔数据描述

✔平均,中值,地位,方差,标准偏差

✔数据分布

✔峰度,二项式分布,正态分布,波淞分布,x2分布

✔抽样统计

✔信度,效度,标准误,置信区间

第四章:发现行为规律和异常特征

✔小案例:异常是怎么产生的

✔没有比较,就没有结论

✔发现行为异常的三个思路

✔占比异常

✔增幅异常

✔分布异常

✔客户行为属性的合理分类

✔简单的聚类分析

n应用案例:频繁服务的行为特征

第五章:相关与关联

✔相关的基本概念——两种因素之间存在关联吗?

✔线性相关的原理和计算

✔关联度:另外一种相关

✔关联度计算

✔支持度

✔可信度

✔提升度

✔案例:发现交叉营销的机会

第六章:决策树和决策模型

✔小案例:什么样的客户会流失

✔复杂环境和行为对决策的影响

✔决策树模型建立

✔利用Excel处理简单问题

✔SPSS决策树计算举例

第七章:趋势与宏观预测

✔顾客生命周期与增长趋势

✔单纯的时间影响:增长和增速

✔季节性因子对趋势分析的影响

✔外部要素的影响:比例分析

✔带有自纠错机制的财务预测模型

第八章:分析结论的可视化

✔好的图表是不需要解释的

✔静态图表和动态图表

✔包含地理信息的三维图表举例

✔包含年龄信息的三维图表举例

【讲师介绍】

王旸  老师

王老师在呼叫中心从业十三年之久,曾任职于IBM蓝色快车西南分公司总经理、DELL技术支持部质量控制经理。

     王老师在服务管理运营方面具备多年的研究和实践经验,曾负责过众多知名企业的售后服务管理系统的实施项目,对企业售后服务管理有着深入的研究和实践经验。

     王老师擅长于客户服务运营管理、服务成本分析与控制、呼叫中心内部监督、呼叫中心运营项目计划、顾客满意服务、顾客投诉处理、服务谈判等售后服务管理体系课程。

     王老师曾服务过的部分企业:中国联通、中国移动、中国网通、平安保险、中国人寿、

   上海交行、CISCO中国公司、IBM、DELL、TCL集团、美的空调、美的饮水机、海尔集团、神舟电脑、广州本田汽车、江铃汽车、中誉汽车、斯柯达汽车、创维集团、海南航空、招商基金、济南电信、华凌电器、腾讯公司、招商银行等知名企业。

 
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