谭小芳的博客复制网址 | 设为主页| 加入收藏

培训讲师：谭小芳

培训机构：交广国际企业管理咨询集团

管理咨询第一门户：咨询界网(版权所有)

推荐讲师：胡一夫、吕行、赵方杰、任莹慧、李孟豪等

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：
只拥有客户数据是不够的，还要分析；
只有智慧也是不够的，还要采取营销行动；
只有基本分析也是不够的，还要挖掘数据后面隐藏的规律；
谁将是忠实的客？谁将不是呢？哪些消息对哪些客户细分最有效？如何较大化客户的价值？如何将客户的价值最火化？从本课题中提取它们的答案。

培训大纲：

第1讲：什么是数据挖掘以及为什么要进行数据挖掘
1、什么是数据挖掘
（1）数据挖掘是一项业务流程
（2）大量的数据
（3）有意义的模式和规则
（4）数据挖掘和客户关系管理
2、为什么是现在
（1）数据正在产生
（2）数据正存在于数据仓库中
（3）计算能力能够承受
（4）对客户关系管理的兴趣非常强烈
（5）商业的数据挖掘软件产品变得可用
3、数据挖掘人员的技能
4、数据挖掘的良性循环
5、业务数据挖掘的案例研究
（1）识别美国银行的业务挑战
（2）应用数据挖掘
（3）对结果采取行动
（4）度量数据挖掘的影响
6、良性循环的步骤
（1）识别业务机会
（2）将数据转换为信息
（3）根据信息采取行动
（4）度量结果
7、良性循环上下文中的数据挖掘

第2讲：数据挖掘在营销和客户关系管理中的应用
1、两个客户生存周期
（1）客户个人生存周期
（2）客户关系生存周期
（3）基于订阅的关系和基于事件的关系
2、围绕客户生存周期组织业务流程
（1）客户获取
（2）客户激活
（3）客户关系管理
（4）赢回
3、数据挖掘应用于客户获取
（1）识别好的潜在客户
（2）选择通信渠道
（3）挑选适当的信息
4、数据挖掘示例：选择合适的地方做广告
（1）谁符合剖析
（2）度量读者群的适应度
5、数据挖掘改进直接营销活动
（1）响应建模
（2）优化固定预算的响应
（3）优化活动收益率
（4）抵达最受信息影响的人
6、通过当前客户了解潜在客户
（1）在客户成为“客户”以前开始跟踪他们
（2）收集新的客户信息
（3）获取时间变量可以预测将来的结果
7、数据挖掘应用于客户关系管理
（1）匹配客户的活动
（2）减少信用风险
（3）确定客户价值
（4）交叉销售、追加销售和推荐
8、保留
（1）识别流失
（2）为什么流失是问题
（3）不同类型的流失
（4）不同种类的流失模型
9、超越客户生存周期

第3讲：数据挖掘过程
1、会出什么问题
（1）学习的东西不真实
（2）学习的东西真实但是无用
2、数据挖掘类型
（1）假设检验
（2）有指导数据挖掘
（3）无指导数据挖掘
3、目标、任务和技术
（1）数据挖掘业务目标
（2）数据挖掘任务
（3）数据挖掘技术
4、制定数据挖掘问题：从目标到任务再到技术
（1）选择广告的最佳位置
（2）确定向客户提供的最佳产品
（3）发现分支行的最佳位置
（4）根据未来利润划分客户
（5）减少暴露于违约的风险
（6）提高客户保留
（7）检测欺诈性索赔
5、不同技术对应的任务
（1）有一个或多个目标
（2）目标数据是什么
（3）输入数据是什么
（4）易于使用的重要性
（5）模型可解释性的重要性

管理咨询第一门户：咨询界网QQ交流群：230653473