客戶服務(wù)管理講師哪里有

【講師介紹】
宮同昌

宮同昌，客戶關(guān)系管理培訓(xùn)講師，清華大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院特邀客戶關(guān)系管理講師，北京大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)特邀客戶關(guān)系管理講師，清華大學(xué)客戶關(guān)系管理（CRM）高級研修班特邀講師，中國機械工業(yè)企業(yè)管理協(xié)會特聘客戶關(guān)系管理講師，清華大學(xué)國際工程項目管理學(xué)院特聘客戶關(guān)系管理講師，北大縱橫客戶關(guān)系管理特聘講師；國際電子商務(wù)師聯(lián)合會特聘講師，清華大學(xué)MBA管理培訓(xùn)俱樂部常務(wù)理事，雅虎中國北京推廣會特邀演講嘉賓，北京市司法局干部培訓(xùn)特邀講師。

宮同昌老師曾任美國知名CRM軟件產(chǎn)品實施顧問；香港上市公司總裁助理；外企銷售部經(jīng)理；亞星汽車山西分公司客戶經(jīng)理；清華大學(xué)EMBA項目主管；國家“八五”、“九五”重點軍工項目主任，所參加項目曾獲部級科技進步二等獎。

現(xiàn)任北京惠德培訓(xùn)學(xué)院首席講師、北京同昌惠德科技有限公司副總經(jīng)理、國際電子商務(wù)師聯(lián)合會北京管理中心主任。

擅長售后客戶服務(wù)技巧、卓越的客戶服務(wù)技巧、專業(yè)應(yīng)訴技巧培訓(xùn)、客戶服務(wù)體系建立、客戶關(guān)系管理等領(lǐng)域的咨詢與培訓(xùn)。

【課程目標(biāo)】
成熟的企業(yè)已經(jīng)從跑馬圈地的客戶數(shù)量積累，發(fā)展為提高客戶對企業(yè)利潤貢獻(xiàn)的質(zhì)量管理階段?？蛻絷P(guān)系管理逐漸發(fā)展到培養(yǎng)多次購買的忠誠客戶階段。如何為客戶創(chuàng)造更高價值，如何做好客戶關(guān)懷、爭取轉(zhuǎn)介紹和贏得客戶回頭、如何實施VIP會員管理、組建吸引客戶的客戶俱樂部、提升客戶忠誠度等等問題，正在成為銷售型企業(yè)的客戶管理熱點。

【課程大綱】

1章　客戶關(guān)系管理與大數(shù)據(jù)的關(guān)系

1、客戶關(guān)系管理成為企業(yè)的核心能力

2、客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)分析

3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的條件

• 3.1 全面準(zhǔn)確的海量數(shù)據(jù)
• 3.2 精細(xì)化管理理念的倡導(dǎo)
• 3.3 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用

4、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的**新進展

第2章　數(shù)據(jù)挖掘概述

1、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史

2、統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘的主要區(qū)別

3、數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術(shù)以及在客戶關(guān)系管理中的主要應(yīng)用

• 決策樹
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 回歸
• 關(guān)聯(lián)規(guī)則
• 聚類
• 貝葉斯分類方法
• 支持向量機
• 主成分分析
• 假設(shè)檢驗

4、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的特點

第3章　客戶關(guān)系管理中常見的數(shù)據(jù)分析項目類型

1、目標(biāo)客戶的特征分析

2、目標(biāo)客戶的預(yù)測（響應(yīng)、分類）模型

3、運營群體的活躍度定義

4、用戶路徑分析

5、交叉銷售模型

6、信息質(zhì)量模型

7、服務(wù)**模型

8、用戶（買家、賣家）分層模型

9、賣家（買家）交易模型

10、信用風(fēng)險模型

11、商品推薦模型

• 商品推薦介紹
• 關(guān)聯(lián)規(guī)則
• 協(xié)同過濾算法
• 商品推薦模型總結(jié)

12、數(shù)據(jù)產(chǎn)品

13、決策支持

第4章　數(shù)據(jù)分析是跨專業(yè)、跨團隊的協(xié)調(diào)與合作

1、數(shù)據(jù)分析團隊與業(yè)務(wù)團隊的分工和定位

• 提出業(yè)務(wù)分析需求并且能勝任基本的數(shù)據(jù)分析
• 提供業(yè)務(wù)經(jīng)驗和參考建議
• 策劃和執(zhí)行精細(xì)化運營方案
• 跟蹤運營效果、反饋和總結(jié)

2、數(shù)據(jù)化運營是真正的多團隊、多專業(yè)的協(xié)同作業(yè)

3、實例示范數(shù)據(jù)化運營中的跨專業(yè)、跨團隊協(xié)調(diào)合作

第5章　數(shù)據(jù)挖掘項目完整應(yīng)用案例

1、項目背景和業(yè)務(wù)分析需求的提出

2、數(shù)據(jù)分析師參與需求討論

3、制定需求分析框架和分析計劃

4、抽取樣本數(shù)據(jù)、熟悉數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗和摸底

5、按計劃初步搭建挖掘模型

6、與業(yè)務(wù)方討論模型的初步結(jié)論，提出新的思路和模型優(yōu)化方案

7、按優(yōu)化方案重新抽取樣本并建模，提煉結(jié)論并驗證模型

8、完成分析報告和落地應(yīng)用建議

9、制定具體的落地應(yīng)用方案和評估方案

10、業(yè)務(wù)方實施落地應(yīng)用方案并跟蹤、評估效果

11、落地應(yīng)用方案在實際效果評估后，不斷修正完善

12、不同運營方案的評估、總結(jié)和反饋

13、項目應(yīng)用后的總結(jié)和反思

第6章 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺TipDM

1、TipDM產(chǎn)品功能

• TipDM平臺提供的數(shù)據(jù)探索及預(yù)處理算法
• TipDM平臺提供的分類與回歸算法
•  TipDM平臺提供的時序模式算法
• TipDM平臺提供的聚類分析算法
• TipDM平臺提供的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

2、TipDM使用說明

3、TipDM產(chǎn)品特點

• 支持CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程
• 提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘模型和靈活算法
• 具有多模型的整合能力
• 提供靈活多樣的應(yīng)用開發(fā)接口
• 海量數(shù)據(jù)的處理能力
• 適應(yīng)不同類型層次人員需求

第7章   數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用

1、案例二：電信3G客戶識別系統(tǒng)

• 挖掘目標(biāo)的提出
• 分析方法與過程
• 建模仿真
• 核心知識點
• 拓展思考

2、案例三：基于客戶分群的精準(zhǔn)智能營銷

• 挖掘目標(biāo)的提出
• 分析方法與過程
• 建模仿真
• 核心知識點
• 拓展思考

第8章   數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用

1、案例一：商業(yè)零售行業(yè)中的購物籃分析

• 挖掘目標(biāo)的提出
• 分析方法與過程
• 建模仿真
• 啟發(fā)與拓展

2、案例二：電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析

• 挖掘目標(biāo)的提出
• 分析方法與過程
• 建模仿真
• 啟發(fā)與拓展

3、案例三：基于用戶行為分析的定向網(wǎng)絡(luò)廣告投放

• 挖掘目標(biāo)的提出
• 分析方法與過程
• 結(jié)果及分析
• 啟發(fā)與拓展

第9章 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用

1、案例：基于RFM的企業(yè)客戶關(guān)系分析

• 挖掘目標(biāo)的提出
• 分析過程與方法
• 建模仿真
• 核心知識點
• 拓展思考

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