課程描述INTRODUCTION
· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員
培訓(xùn)講師：王旸
課程價格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
顧客行為分析
課程簡介
Ｅｘｃｅｌ數(shù)據(jù)分析課程的專業(yè)應(yīng)用版本。課程面向顧客服務(wù)領(lǐng)域，探討如何利用數(shù)據(jù)，分析研究顧客的行為，從而為服務(wù)、營銷和市場活動提供指導(dǎo)依據(jù)。
核心知識與學(xué)員收獲
課程盡*可能回避復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和計算機(jī)編程，而強(qiáng)調(diào)充分利用軟件功能，進(jìn)行實用的分析
課堂中使用Ｅｘｃｅｌ 和 ＳＰＳＳ為分析工具。
課程關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析，顧客服務(wù)，顧客行為，市場細(xì)分
適用對象
顧客服務(wù)數(shù)據(jù)分析人員
課程大綱
大數(shù)據(jù)環(huán)境與顧客分析
生活在大數(shù)據(jù)時代
顧客分析的目的與作用
顧客行為分析與生產(chǎn)運(yùn)營分析的關(guān)系
顧客分析的主要方法
“給客戶貼上標(biāo)簽”
小案例：什么樣的客戶愛打電話？
顧客行為數(shù)據(jù)的搜集與整合
挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)從何而來
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集渠道
顧客互動數(shù)據(jù)的搜集
跨行業(yè)、跨部門數(shù)據(jù)整合
數(shù)據(jù)無處不在
與智能手機(jī)相關(guān)的數(shù)據(jù)搜集管道
與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的數(shù)據(jù)搜集管道
關(guān)鍵字：身份信息
思考：個人信息與個人隱私，法律邊界在哪里？
基本的統(tǒng)計學(xué)工具和統(tǒng)計概念（復(fù)習(xí)和提示）
數(shù)據(jù)描述
平均，中值，地位，方差，標(biāo)準(zhǔn)偏差
數(shù)據(jù)分布
峰度，二項式分布，正態(tài)分布，波淞分布
抽樣統(tǒng)計
信度，效度，Ａｌｐｈａ值，置信區(qū)間
發(fā)現(xiàn)行為規(guī)律和客戶分類
小案例：異常是怎么產(chǎn)生的
發(fā)現(xiàn)行為異常的三個思路
根據(jù)行為屬性，對客戶進(jìn)行分類
單要素客戶分類
多要素客戶分類
利用外在屬性分類的挑戰(zhàn)
聚類分析：基于相似特征的歸類
聚類的產(chǎn)生
聚類算法的簡單介紹
利用ＳＰＳＳ實現(xiàn)聚類計算
應(yīng)用案例：頻繁服務(wù)的行為特征
相關(guān)與關(guān)聯(lián)
兩種因素之間存在關(guān)聯(lián)嗎？
線性相關(guān)的基本概念
相關(guān)不等于因果
相關(guān)系數(shù)，為你描述影響的程度與方向
相關(guān)系數(shù)計算：ｃｏｒｒｅｌ函數(shù)
關(guān)聯(lián)度：另外一種相關(guān)
當(dāng)“線性相關(guān)”失去意義
關(guān)聯(lián)：簡單粗暴，敏銳有效
關(guān)聯(lián)度計算
包括支持度、可信度、提升度
進(jìn)一步的應(yīng)用
時序關(guān)聯(lián)：顧客行為是有順序的
交叉關(guān)聯(lián)：顧客往往從多個渠道尋求服務(wù)
案例：發(fā)現(xiàn)交叉營銷的機(jī)會
決策樹和決策模型
小案例：什么樣的客戶會流失
什么影響顧客行為？
是否可以預(yù)測顧客行為？
決策樹模型建立
用ＳＰＳＳ做決策樹分析
趨勢與宏觀預(yù)測
顧客生命周期與增長趨勢
單純的時間影響：增長和增速
季節(jié)性因子對趨勢分析的影響
外部要素的影響：比例分析
算法一：Ｅｘｃｅｌ自帶的預(yù)測函數(shù)
算法二：帶有自糾錯機(jī)制的財務(wù)預(yù)測模型
分析結(jié)論的可視化
好的圖表是不需要解釋的
靜態(tài)圖表和動態(tài)圖表
Ｅｘｃｅｌ*的幾個內(nèi)置圖表
通過Ｅｘｃｅｌ透視圖表實現(xiàn)動態(tài)可視化
通過Ｐｏｗｅｒ ＢＩ Ｄｅｓｋｔｏｐ實現(xiàn)動態(tài)可視化
動態(tài)數(shù)據(jù)可視化案例
顧客行為分析
轉(zhuǎn)載：http://runho.cn/gkk_detail/283663.html
