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  • 公开课程 > 互联网+ > 课程详细

    大数据时代的精确营销与服务运营

    收费:面议
    开课时间:
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    课程介绍

    课程大纲

    针对行业

    通用

    培训对象

    具有呼叫中心的市场部负责人、电销中心负责人、客户中心总监、经理、主管、数据分析人员、IT开发人员

    课程收益

    通过本次培训中实际案例的分享,了解数据管理和运营中的各种经验教训(别人花费上百亿学费买来的经验啊!),深刻理解大数据运营的意义,发掘客户精确营销和运营的价值。


    课程内容:
    一、“大数据、大生意”:
    1.概述
    1)大数据概念和特点
    2)大数据需要哪些技术支撑
    3)大数据能够带来哪些新应用
    2.大数据时代带来对传统营销的挑战
    1)大数据如何成为资产
    2)大数据如何体现精确营销
    3)大数据的价值
    3.大数据时代的新营销模式
    1)互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
    2)CRM——“旧貌焕发新颜”
    3)精确营销——装上了GPS,实现“精确打击”
    4.如何在海量数据中整合线上、线下数据,形成你对消费者的独特洞察力
    1)知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
    2)客户的群体特征——“人以群分”
    5.如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率
    1)客户接触渠道分类
    2)电话、QQ、微博——全方位覆盖
    3)如果进行广告的精确投放
    6.大数据的实现技术
    1)HADOOP技术了
    2)MAP/REDUCE算法
    3)非结构化数据分析的特点


    二、大数据下客户的“透视”:
    1、客户是“上帝”,如何找到“上帝”
    1)上帝是什么样子
    上帝是什么视图
    2)客户是什么样子
    客户是什么视图
    3)提供哪些产品
    产品是什么视图
    4)如何建立客户和产品间的关系
    为合适的客户,找到合适的产品
    2、我们对自己的客户(“上帝”)了解多少
    1)客户会有什么特点
    客户的基本特征(如:不同产品的年龄分布)
    客户的群体特征(如:不同年龄群体关注点有哪些)
    现代营销模式的基础,以现有产品为基础,寻找群体客户适合的产品和服务。
    客户的交往圈子(如:户外旅游圈子关注哪些产品)
    另一个角度规划产品和服务。
    2)营销的方法
    营销方法论和知识库(分析问题的知识库和方法树)
    金融产品营销的特点(没有实物的高利产品)
    贴片广告:《非诚勿扰2》里送保险,似乎比送房子更时尚
    3)企业管理方面的情况
    及时发现企业真实的情况(哪些运营的关键指标KPI)
    像人体一样,如何及时发现病症(关键指标KPI的波动范围)
    示例:企业的数码仪表盘,展示企业的KPI;手机彩信及时展现KPI给领导。
    3、如何“帮客户买产品,而不是推销其不需要的产品”
    1)如何进行客户的“X光透视”
    (客户的统一视图包含哪些信息哪些是关键属性)
    如何发现客户的真实需求(服务与骚扰的区别)
    示例:电信行业客户的统一视图
    2)内部产品的科学选配
    (如何提供专家般量化的分析,为用户提供最优的内部产品
    如:电信行业计算出最适合用户模式的资费进行选择)
    示例:为客户定制最合适的资费:经过数据精算后,告诉客户,A产品比B产品更适合张三。
    3)竞争对手产品的对比
    与竞争对手间的产品差异化区隔
    自己产品的优势和弱点(如何提供量化的分析结果)
    示例:竞争对手的客户回归
    4)销售过程的处理
    销售时机的把握销售语术的把握
    4、大数据营销的作用和价值
    1)数据和知识是人的本质特征
    2)大脑是人与动物的差别
    3)“事半功倍”是捷径
    4)从“拼刺刀”到“信息战”;示例:某人关系图
    5、如何避免对客户的骚扰
    1)客户外呼的次数控制
    2)客户外呼的内容控制
    3)客户外呼的时机控制
    4)语术的把握避免投诉
    6、员工坐席的“服务适配”问题
    1)客户是什么类型
    2)员工是什么类型
    3)产品的合适客户群如何
    4)如何让匹配的员工坐席为客户提供服务


    三、基础数据的收集和整理
    1、数据的种类
    1)客户数据内容(保险客户的基本资料)
    2)产品数据内容(产品的编码)
    3)营销数据内容(交易记录的保存)
    4)服务数据内容(客户服务数据的保存)
    5)金融数据的特点:(交易型数据较少、安全要求高等)
    2、数据的存放方法
    1)数据的清洗、转换和加载
    2)存放在数据库/数据仓库
    3)数据的基本分析工具EXCEL等
    3、数据的基本整理
    1)数据的归类存放(建模型)
    2)数据的基本加工
    4、数据的基础分析
    1)数据的基本汇总
    2)数据中的“金子”:从石头中淘金子
    3)数据挖掘:“啤酒和尿布”的故事
    4)高级的数据挖掘工具SAS和SPSS等
    示例:切入几张工具的示意界面图
    5、数据质量的基本保障
    1)指标的口径描述和统一
    2)后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍
    3)“差之毫厘谬以千里”
    6、网销/电销数据的收集和整理
    1)网销数据的收集/整理
    2)电销数据的收集/整理
    3)电销和网销数据的关键点:
    示例:互联网电销企业的营销案例(产品关联分析)


    四、客户的分析和认知
    1、客户的定义和范畴
    用户和客户的区别
    客户是否要进行细分,如校园客户、家庭客户等
    2、关于客户的基本“信息”(管中窥豹)
    身份证信息行为爱好信息衍生信息
    3、客户的基本属性标签(如旅行者推销旅行险等)
    增值服务等方面,让服务更加贴近客户
    4、客户的喜好(“不怕没缺点,就怕没爱好”)
    经常出没的地方(高尔夫场、酒吧街、电影院等)
    通过前台的观察和后台的询问等获取的知识
    5、客户的细化分群
    客户分群的依据(物以类聚、人以群分)
    示例:电信行业客户分群案例
    6、客户的知识库
    实时调出符合条件的客户群体来
    示例:电信行业客户知识库举例
    7、如何识别欺诈客户
    如何识别欺诈客户如何防范风险
    示例:电销行业客户欺诈案例描述
    8、客户的“再挖掘”(UPSELL/CROSSSELL)
    客户群中的“种子/关键”客户客户的交往圈分析
    示例:客户交往圈分析案例
    基于客户交往圈,进行客户“再挖掘”
    9、客户的生命周期管理
    客户的生命周期数据分析渗透到客户的生命周期全过程
    10、电销/网销中能进行哪些客户分析和营销
    网络可以泄露客户更多的信息;(如何买到合适的数据)
    对客户更深层的了解,就可以进行合适的营销:


    五、如何为合适的用户提供合适的金融产品
    1、营销的目的:为合适的用户提供合适的产品
    除了“激情营销”,更需要“理性营销”;真正满足客户需求才能构建长久的营销关系;
    客户的真实需求如何
    2、如何发现合适的用户
    谁是合适的客户标准有哪些客户的担心、顾虑是什么
    3、如何提供合适的产品
    从现有的产品客户中寻找目标客户特征
    示例:客户针对性营销案例示例
    4、营销案的设计和评估
    如何吸引用户如何让用户选择产品
    5、营销的过程和细节
    类似CRM系统的营销流程管理
    示例:电信行业CRM营销的流程框架图
    6、营销的渠道选择
    客户是否喜欢外呼电话,还是短信还是网上营业厅
    示例:用户偏好渠道分析的案例
    7、如何避免对客户的过渡打扰
    限制每月的外呼次数;
    8、网销/电销的客户数据挖掘
    9、客户的挽留和延伸销售
    识别真正有价值的客户;
    案例:客户价值评估介绍
    尽量让客户进入更高级别,避免降级:(电信行业的价格战,将钻石卡用户打成了金卡;金卡用户打成了银卡)


    六、如何编写漂亮的分析报告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
    1、数据是基础
    2、分析报告是展现形式
    3、分析报告的思路
    4、分析报告的方法
    示例:分析报告演示


    七、数据的质量问题
    (数据仓库项目的60%精力是在解决数据质量问题)
    1、数据质量的问题表现
    接通率的量化依据数据转换成为成功订单几率的描述
    示例:数据质量的问题分布图
    2、数据质量的根源在哪里
    业务管理的标准化指标的口径一致性问题
    3、数据质量的管理模式
    理清数据的来龙去脉列出数据的监控点
    4、数据质量的量化评估方法
    数据质量的评估标准
    示例:数据质量的评估指标


    八、云计算技术
    1.Hadoop项目简介
    2.HDFS体系结构
    3.HDFS关键运行机制
    4.MapReduce产生背景
    5.MapReduce编程模型
    6.MapReduce实现机制
    7.MapReduce案例分析
    8.HIVE介绍
    9.HBASE介绍


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