大数据与客户关系管理
大数据与客户关系管理详细内容
大数据与客户关系管理
【课程大纲】
1章 客户关系管理与大数据的关系
1、客户关系管理成为企业的核心能力
2、客户关系管理中的数据分析
3、大数据分析应用的条件
- 3.1 全面准确的海量数据
- 3.2 精细化管理理念的倡导
- 3.3 数据分析和数据挖掘技术的有效应用
4、大数据应用的**新进展
第2章 数据挖掘概述
1、数据挖掘的发展历史
2、统计分析与数据挖掘的主要区别
3、数据挖掘的主要成熟技术以及在客户关系管理中的主要应用
- 决策树
- 神经网络
- 回归
- 关联规则
- 聚类
- 贝叶斯分类方法
- 支持向量机
- 主成分分析
- 假设检验
4、互联网行业数据挖掘应用的特点
第3章 客户关系管理中常见的数据分析项目类型
1、目标客户的特征分析
2、目标客户的预测（响应、分类）模型
3、运营群体的活跃度定义
4、用户路径分析
5、交叉销售模型
6、信息质量模型
7、服务保障模型
8、用户（买家、卖家）分层模型
9、卖家（买家）交易模型
10、信用风险模型
11、商品推荐模型
- 商品推荐介绍
- 关联规则
- 协同过滤算法
- 商品推荐模型总结
12、数据产品
13、决策支持
第4章 数据分析是跨专业、跨团队的协调与合作
1、数据分析团队与业务团队的分工和定位
- 提出业务分析需求并且能胜任基本的数据分析
- 提供业务经验和参考建议
- 策划和执行精细化运营方案
- 跟踪运营效果、反馈和总结
2、数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业
3、实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作
第5章 数据挖掘项目完整应用案例
1、项目背景和业务分析需求的提出
2、数据分析师参与需求讨论
3、制定需求分析框架和分析计划
4、抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底
5、按计划初步搭建挖掘模型
6、与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案
7、按优化方案重新抽取样本并建模，提炼结论并验证模型
8、完成分析报告和落地应用建议
9、制定具体的落地应用方案和评估方案
10、业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果
11、落地应用方案在实际效果评估后，不断修正完善
12、不同运营方案的评估、总结和反馈
13、项目应用后的总结和反思
第6章 顶尖数据挖掘平台TipDM
1、TipDM产品功能
- TipDM平台提供的数据探索及预处理算法
- TipDM平台提供的分类与回归算法
- TipDM平台提供的时序模式算法
- TipDM平台提供的聚类分析算法
- TipDM平台提供的关联规则算法
2、TipDM使用说明
3、TipDM产品特点
- 支持CRISP-DM数据挖掘标准流程
- 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法
- 具有多模型的整合能力
- 提供灵活多样的应用开发接口
- 海量数据的处理能力
- 适应不同类型层次人员需求
第7章 数据挖掘在金融电信行业的应用
1、案例二：电信3G客户识别系统
- 挖掘目标的提出
- 分析方法与过程
- 建模仿真
- 核心知识点
- 拓展思考
2、案例三：基于客户分群的精准智能营销
- 挖掘目标的提出
- 分析方法与过程
- 建模仿真
- 核心知识点
- 拓展思考
第8章 数据挖掘在互联网行业的应用
1、案例一：商业零售行业中的购物篮分析
- 挖掘目标的提出
- 分析方法与过程
- 建模仿真
- 启发与拓展
2、案例二：电子商务网站用户行为分析
- 挖掘目标的提出
- 分析方法与过程
- 建模仿真
- 启发与拓展
3、案例三：基于用户行为分析的定向网络广告投放
- 挖掘目标的提出
- 分析方法与过程
- 结果及分析
- 启发与拓展
第9章 数据挖掘在生产制造行业中的应用
1、案例：基于RFM的企业客户关系分析
- 挖掘目标的提出
- 分析过程与方法
- 建模仿真
- 核心知识点
- 拓展思考
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