《與大數(shù)據(jù)同行——大數(shù)據(jù)背景下的客戶視圖與客戶行為辨識》課程詳情
點擊下載課大綱及報名表 【課程背景】：
互聯(lián)網(wǎng)+的年代，客戶中心的團隊結(jié)構(gòu)變化明顯，團隊管理也越發(fā)隨著業(yè)務模式的變化和團隊人員的群體變化而凸顯挑戰(zhàn)。如何能夠真正打造一個簡單、快樂、高績效的團隊非常關(guān)鍵！因為現(xiàn)代成功學表明，管理者的成功＝２０％的ＩＱ＋８０％的ＥＱ。而EQ不同于IQ，它并非與生俱來，它可以通過學習和實踐，得以逐步提升。
另外，隨著國內(nèi)呼叫中心日趨成熟化，怎樣合理利用資源，達到成本與收益最優(yōu)化，如何提升呼叫中心的效益和效率？如何提升呼叫中心的執(zhí)行力？呼叫中心有效管理體系如何建立？如何管理好下屬團隊？如何做激勵？如何降低中心員工的流失？以上都已經(jīng)成為呼叫中心運營管理研討的焦點！
本課程將通過把心理學的內(nèi)容和呼叫中心運營特色緊密結(jié)合，提升所有從業(yè)者的軟性能力，從而做到在呼叫中心的從業(yè)中“知己解彼，與人共贏”，通過對“心”的把握，能夠帶出一支卓越的團隊。
【課程大綱】
一、 大數(shù)據(jù)環(huán)境與客戶行為研究
 生活在大數(shù)據(jù)時代
 顧客行為分析的目的與作用
 以顧客為導向的企業(yè)經(jīng)營
 全面顧客視圖
 顧客行為分析的主要方法
 挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)從何而來
二、 從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)行為規(guī)律和異常特征
 小案例：異常是怎么產(chǎn)生的
 沒有比較，就沒有結(jié)論
 發(fā)現(xiàn)行為異常的三個思路
1) 占比異常
2) 增幅異常
3) 分布異常
 樣本對統(tǒng)計結(jié)果的影響（假設檢驗）
 小案例：異常是怎么產(chǎn)生的
三、 顧客歸類
 顧客屬性歸類的原則
 客戶行為屬性的合理分類
 簡單的聚類分析
 SPSS實現(xiàn)聚類分析計算
 應用案例：區(qū)別顧客屬類，提供區(qū)別化服務
四、 相關(guān)與關(guān)聯(lián)
 相關(guān)的基本概念——兩種因素之間存在關(guān)聯(lián)嗎？
 線性相關(guān)的原理和計算
 相關(guān)性分析案例
 關(guān)聯(lián)度：另外一種相關(guān)
 關(guān)聯(lián)度計算
1) 支持度
2) 可信度
3) 提升度
 案例：發(fā)現(xiàn)交叉營銷的機會
五、 決策樹和決策模型
 小案例：什么樣的客戶會流失
 顧客“屬性”與“行為”的對應研究
 復雜環(huán)境對顧客行為決策的影響
 決策樹模型建立
 SPSS決策樹計算舉例
六、 趨勢預測
 長期預測和短期預測
 預測的誤差分析評價
 多元線性回歸預測
 指數(shù)平滑預測
 周期性波動的影響
 介紹一種“自適應”的財務預測模型
七、 分析結(jié)論的可視化
 好的圖表是不需要解釋的
 靜態(tài)圖表和動態(tài)圖表
 包含地理信息的三維圖表舉例
 包含年齡信息的三維圖表舉例
1) 發(fā)現(xiàn)異常：數(shù)量，比例，趨勢… …
2) 分類和聚類
3) 相關(guān)與關(guān)聯(lián)
4) 決策樹
5) 趨勢預測
6) 備用：分析結(jié)論可視化




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客戶中心各個層級的運營管理者

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市場營銷

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客戶服務與客戶管理、excel培訓、客戶服務培訓、營銷數(shù)據(jù)分析、新媒體營銷培訓、分析銷售數(shù)據(jù)、

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