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谭小芳

CRM数据挖掘培训

谭小芳 / 中国领导力教母

课程价格: 具体课酬和讲师商量确定

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课程目标

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。

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?


**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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