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谭小芳:CRM数据挖掘培训
2016-01-20 47169
对象
1.银行负责数据分析/挖掘的相关人员;
目的
1.如何利用客户数据库进行相关数据挖掘工作;
内容
CRM数据挖掘培训 讲师:谭小芳 培训时间:2天 培训地点:客户自定 培训对象: 1.银行负责数据分析/挖掘的相关人员; 2.银行、金融保险与证券基金负责市场营销的主管; 3.银行负责客户管理管理(CRM)的主管和相关人员。 培训收益: 1.如何利用客户数据库进行相关数据挖掘工作; 2.如何通过数据挖据方法获取新客户,提高成功率; 3.如何通过数据挖掘方法对老客户进行挽留,提高客户忠诚度; 4.如何通过客户群细分,和个性化营销培育客户,提高营销回报; 5.如何通过数据挖掘方法对客户进行交叉销售和提升销售,提高客户消费额。 培训背景: “如果你不能量化它,你就不能理解它,如果不理解就不能控制它,不能控制也就不能改变它”。数据无处不在,信息时代的最主要特征就是“数据处理”,数据分析正以我们从未想象过的方式影响着日常生活。 在知识经济与信息技术时代,每个人都面临着如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人,最终往往成为各行各业的强者!数据挖掘研发中心,首席技术顾问谭小芳老师推出经典课程《CRM数据挖掘培训》,让你成为金融等行业的佼佼者! 课程大纲: 课程导入: 1.什么激发了数据挖掘? 2.为什么数据挖掘重要呢? 2.数据分析是“神马”吗? 第一部分:数据挖掘基础概念 1. 数据挖掘的概念、发展历史和背景 2. 数据挖掘解决的几大类问题 a) 分类问题 b) 聚类问题 c) 关联问题 d) 估值问题 e) 描述统计及展示 3. 数据挖掘的方法论 第二部分: 一、CRM与传统营销核心概念 1.客户关系管理的意义 2.客户关系建设与管理 3. CRM与传统营销对比 案例:银行销售案例分析 二、数据挖掘在CRM营销中的应用 1. 数据挖掘技术在CRM中的作用 (1)交叉销售 (2)一对一营销 (3)客户盈利能力分析 (4)商业数据向商业信息的转化 2.数据挖掘技术在CRM应用领域中的研究 (1)概念,类描述 (2)关联分析 (3)分类和预测分析 (4)聚类分析,属于无指导学习。 (5)孤立点分析。 (6)复杂类型的数据挖掘。 互动:案例现场模拟 第三部分:CRM中的数据挖掘模型及方法 一、CRM中数据挖掘的实现过程 (1).定义挖掘对象 (2).数据选择和准备 (3).模型的建立 (4).模型的评估 (5).模型的部署与维护 二、CRM中的数据挖掘方法 1.分类分析 2.关联分析 (1).关联规则的经典算法是apriori算法 (2).具有限制条件的关联规则 (3).序列模式分析 (4).聚类分析 案例:某银行如何使用销售问题工具 第三部分:数据挖掘策划营销 1. 潜在客户的来源 2. 客户获取传统方法与数据挖掘方法的对比 3. 客户对营销活动响应的不同类型 4. 构建响应模型的步骤 案例:银行营销模式转变的启示 第四部分:客户挽留活动的策划 1. 保留老客户与获取新客户的成本对比 2. 适合构建流失预警的行业和领域 案例:银行行业流失预警案例剖析 第五部分:客户细分与个性化营销策划 1. 客户细分的价值 2. 客户细分与“1对1营销”的区别 3. 基于数据驱动的细分介绍 4. 基于数据驱动的细分的几种方法 5. 不同的细分类型 案例:某银行建立客户需求实例解析 第六部分:CRM数据挖掘培训总结
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