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大数据下的客户关系管理培训课程

讲师:段方天数:2天费用:元/人关注:2556

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课程大纲:

大数据下的客户关系管理培训课程

课程背景:随着互联网时代的到来,出现了海量的各种数据,基于这些数据可以挖掘客户关心的很多内容,实现对客户的精细化营销。本讲座通过客户关系分析管理的实际案例,介绍大数据分析技术在客户认知、客户细分、客户升值、客户离网等额客户关系管理应用内容,并以此提升企业精细化管理等方面的管理水平。
课程大纲:
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)
产品营销的特点(没有实物的金融产品)
*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、客户关系管理
1)客户关系内容
客户的生命周期;
客户生命周期中的客户关系(潜在客户、客户、客户升级、客户挽留、客户离网分析)
2)客户关系管理
客户接触渠道管理;
客户服务和营销一体化;
客户维系内容
3)客户价值评估
客户价值的评估方法(含成本数据)
客户的成长性
4)大数据下的客户关系管理
客户的洞察;
客户的全生命周期管理;

4、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

5、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

6、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

7、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?

二、基础数据的收集和整理
1、数据的种类
1)客户数据内容(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)数据的特点:(交易型数据较少)
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
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)

三、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
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(*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/CROSS SELL)
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

四、客户关系管理
1、客户关系概念
1)定义
2)客户满意度的量化衡量
3)客户忠诚度的量化
4)客户服务的出发点
5)客户的接触点和接触次数等
2、客户关系接触渠道
1)传统的呼叫中心
3、客户关系的服务和营销
1)客户的服务:投诉处理等
2)客户的营销流程
3)客户的精准营销
4、客户关系的技术驱动
1)流程驱动技术
2)客户接触渠道的统一管控
3)客户的大数据分析
4)CRM系统管理
5、客户分析内容
1)客户概况分析(Profiling)包括客户的层次、风险、爱好、习惯等;
2)客户忠诚度分析(Persistency)指客户对某个产品或商业机构的信用程度、持久性、变动情况等;
3)客户利润分析(Profitability)指不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润额、净利润等;
4)客户性能分析(Performance)指不同客户所消费的产品按种类、渠道、销售地点等指标划分的销售额
5)客户未来分析(Prospecting)包括客户数量、类别等情况的未来发展趋势、争取客户的手段等;
6)客户产品分析(Product)包括产品设计、关联性、供应链等;
7)客户促销分析(Promotion)包括广告、宣传等促销活动的管理。
6、客户关系的难点
1)管理流程的梳理
2)客户信息的“集中”
3)客户的大数据分析技术
4)客户关系的“服务闭环”

五、如何为合适的用户提供合适的产品?
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,还是微信?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
数据转换成为保费几率的描述
【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、总结及展望

大数据下的客户关系管理培训课程

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