四、客戶的分析和認(rèn)知
1、客戶的定義和范疇
用戶和客戶的區(qū)別
客戶是否要進(jìn)行細(xì)分，如校園客戶、家庭客戶等
2、關(guān)于客戶的基本“信息”（管中窺豹）
身份證信息
行為愛好信息
衍生信息
3、客戶的基本屬性標(biāo)簽（如旅行者推銷旅行險(xiǎn)等）
增值服務(wù)等方面，讓服務(wù)更加貼近客戶
4、客戶的喜好（“不怕沒缺點(diǎn)，就怕沒愛好”）
經(jīng)常出沒的地方（高爾夫場(chǎng)、酒吧街、電影院等）
通過前臺(tái)的觀察和后臺(tái)的詢問等獲取的知識(shí)
5、客戶的細(xì)化分群
客戶分群的依據(jù)（物以類聚、人以群分）
【示例】電信行業(yè)客戶分群案例
6、客戶的知識(shí)庫(kù)
實(shí)時(shí)調(diào)出符合條件的客戶群體來
【示例】電信行業(yè)客戶知識(shí)庫(kù)舉例
7、如何識(shí)別欺詐客戶
如何識(shí)別欺詐客戶
如何防范風(fēng)險(xiǎn)
【示例】電銷行業(yè)客戶欺詐案例描述
8、客戶的“再挖掘”（UPSELL/CROSS SELL）
客戶群中的“種子/關(guān)鍵”客戶
客戶的交往圈分析
【示例】客戶交往圈分析案例
基于客戶交往圈，進(jìn)行客戶“再挖掘”
9、客戶的生命周期管理
客戶的生命周期
數(shù)據(jù)分析滲透到客戶的生命周期全過程
10、電銷/網(wǎng)銷中能進(jìn)行哪些客戶分析和營(yíng)銷？
網(wǎng)絡(luò)可以泄露客戶更多的信息；（如何買到合適的數(shù)據(jù)？）
對(duì)客戶更深層的了解，就可以進(jìn)行合適的營(yíng)銷：
五、如何為合適的用戶提供合適的金融產(chǎn)品？
1、營(yíng)銷的目的：為合適的用戶提供合適的產(chǎn)品
除了“激情營(yíng)銷”，更需要“理性營(yíng)銷”；
真正滿足客戶需求才能構(gòu)建長(zhǎng)久的營(yíng)銷關(guān)系；
客戶的真實(shí)需求如何？
2、如何發(fā)現(xiàn)合適的用戶
誰(shuí)是合適的客戶？標(biāo)準(zhǔn)有哪些？
客戶的擔(dān)心、顧慮是什么？
3、如何提供合適的產(chǎn)品
從現(xiàn)有的產(chǎn)品客戶中尋找目標(biāo)客戶特征
【示例】客戶針對(duì)性營(yíng)銷案例示例
4、營(yíng)銷案的設(shè)計(jì)和評(píng)估
如何吸引用戶？如何讓用戶選擇產(chǎn)品？
5、營(yíng)銷的過程和細(xì)節(jié)
類似CRM系統(tǒng)的營(yíng)銷流程管理
【示例】電信行業(yè)CRM營(yíng)銷的流程框架圖
6、營(yíng)銷的渠道選擇
客戶是否喜歡外呼電話，還是短信？還是網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳？
【示例】用戶偏好渠道分析的案例
7、如何避免對(duì)客戶的過渡打擾
限制每月的外呼次數(shù)；
8、網(wǎng)銷/電銷的客戶數(shù)據(jù)挖掘
9、客戶的挽留和延伸銷售
識(shí)別真正有價(jià)值的客戶；
【案例】客戶價(jià)值評(píng)估介紹
盡量讓客戶進(jìn)入更高級(jí)別，避免降級(jí)：（電信行業(yè)的價(jià)格戰(zhàn)，將鉆石卡用戶打成了金卡；金卡用戶打成了銀卡）
六、如何編寫漂亮的分析報(bào)告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）
1、數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)
2、分析報(bào)告是展現(xiàn)形式
3、分析報(bào)告的思路
4、分析報(bào)告的方法
【示例】分析報(bào)告演示
七、數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題
（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的60%精力是在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題）
1、數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題表現(xiàn)
接通率的量化依據(jù)
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為成功訂單幾率的描述
【示例】數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題分布圖
2、數(shù)據(jù)質(zhì)量的根源在哪里
業(yè)務(wù)管理的標(biāo)準(zhǔn)化
指標(biāo)的口徑一致性問題
3、數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理模式
理清數(shù)據(jù)的來龍去脈
列出數(shù)據(jù)的監(jiān)控點(diǎn)
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量的量化評(píng)估方法
數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
【示例】數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)
八、云計(jì)算技術(shù)
1.Hadoop項(xiàng)目簡(jiǎn)介
2.HDFS體系結(jié)構(gòu)
3.HDFS關(guān)鍵運(yùn)行機(jī)制
4.MapReduce產(chǎn)生背景
5.MapReduce編程模型
6.MapReduce實(shí)現(xiàn)機(jī)制
7.MapReduce案例分析
8.HIVE介紹
9.HBASE介紹
九、總結(jié)和展望
十、總結(jié)及展望
