大数据驱动的服务营销一体化
                                
                                    
                                    
                                    主办单位:上海普瑞思管理咨询有限公司  上海创卓商务咨询有限公司
	日期地址:2014年06月26-27日 上海
	培训费用:3980元/人(含培训费、资料费、午餐费及茶点等)
                                     
                                     
                                 
                                课程背景:
	数据,已经渗透到当今的每一个行业,甚至决定着企业的发展方向。作为一个庞大的产业其大数据时代亦然已经到来。只有把握住大数据的人才能够紧跟现代市场脚步,只有善用大数据的企业才能驱动服务与营销的一体化,本课程研发讲师王厚东先生从大数据的角度出发,整合行业中诸多谈论大数据概念的碎片化学习,教会企业盘活数据资产,将数据价值发挥至最大化。
	课程目的:
	通过对大数据概念及应用实践的讲解,使学员能够系统了解大数据在行业发展及具体运营中的应用前景;通过一系列数据化运营分析与挖掘的相关实操与演练,使学员能够掌握基本的业务理解、数据理解、分析思路、数据建模以及用数据进行运营决策驱动等数据化运营分析的基本技能,使在精益化运营及服务营销一体化融合等方面具备更坚实的支撑基础。
	课程大纲:
	大数据时代的数据分析与应用
	①大数据的核心概念与定义
	4V的含义
	实时分析、预测分析与数据挖掘
	核心技术架构与平台:Hadoop之HDFS与MapReduce
	对全员数据质量意识的要求
	对企业运营组织现状的突破
	无处不在的大数据应用前景
	大数据十诫
	②大数据驱动的服务营销发展趋势
	基于客户及产品生命周期的主动服务设计
	基于客户行为轨迹的体验设计
	基于情景的营销与服务促动
	基于关联法则的交叉营销推荐
	基于关键影响因素的问题预防与根除
	③数据挖掘典型应用及其相关算法模型
	聚类/分类
	预测/估计
	异常侦测
	关联/交叉
	探索与可视化
	④数据潜力与机会
	话务数据
	客户数据
	录音及文本数据
	运营数据分析实践
	①运营数据分析思路与方法
	a)接听效率分析:
	1.来话量分析
	2.工时利用率分析
	3.平均处理时长分析
	b)服务质量分析
	1.员工个人优劣势分析
	2.共性与个性问题分析
	3.整体质量对比与趋势分析
	c)客户反馈分析
	1.客户满意度分析
	2.客户历程痛点分析
	d)指标关联分析
	e)问题根源分析
	1.根源分析
	2.关键影响因素分析
	③数据可视化技巧与报表呈现
	1.运营报表的构成要素
	2.几种主要分析结果的图表呈现技巧
	④Excel高级数据分析与挖掘探索
	数据挖掘实战助力服务营销
	①相关数据挖掘工具简介
	②数据的探索与准备
	③利用线性回归模型进行数据预测
	④利用聚类分析进行客户分类画像
	⑤利用二元分类响应模型进行精准营销预测
	⑥利用关联法则进行关联与追加销售产品组合
	⑦利用决策树及神经网络进行客户响应分类及流失预判
	讲师简介:
	王厚东
	资深培训专家
	客户管理学院(中国区)前运营总监、cccs客户联络中心标准起草人之一
	先后就职于中国科学院、搜狐公司等著名科研机构后加盟联想集团。先后担任信息服务部FM365副总经理、客服副总监、联想翰龙会员服务部总经理。国内最早行业标准《客户联络中心标准体系(CCCS)》的主要编订及执笔人之一,负责标准体系的制订、修订、认证实施及咨询培训等业务。王老师曾先后主持参与多家银行、保险、电信、家电、制造等行业认证评审、培训及咨询工作;并同时兼任CCCS客户联络中心标准委员会高级讲师,主讲CCCS运营管理系列精品课程以及《客户联络中心中高级经理人职业资格认证》等课程。
	王老师在多次赴美学习ICMI国际客户管理学院经典课程的基础上,近年主持本地化并主讲了《运营管理基础》、《绩效衡量与分析》、《业务量预测与排班》、《质量监控与反馈辅导》、《
领导力与战略》等系列管理课程。
 
	目前主要研究方向为:国际产业发展趋势、精细化管理、以及运营分析等。
                                
                                    
                                     
                                
                                    
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