《大數(shù)據(jù)時代的精確營銷與服務(wù)運營》

《大數(shù)據(jù)時代的精確營銷與服務(wù)運營》

                              -----------段方老師   北京大學(xué)博士后

課程收益：

通過本次培訓(xùn)中實際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運營中的各種經(jīng)驗教訓(xùn)（別人花費上百億學(xué)費買來的經(jīng)驗?。。?，深刻理解大數(shù)據(jù)運營的意義，發(fā)掘客戶精確營銷和運營的價值。 通過本次培訓(xùn)中實際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運營中的各種經(jīng)驗教訓(xùn)（別人花費上百億學(xué)費買來的經(jīng)驗啊?。?，深刻理解大數(shù)據(jù)運營的意義，發(fā)掘客戶精確營銷和運營的價值。

課程背景：

2018年，中國的營銷者正面臨著一個極具挑戰(zhàn)的經(jīng)濟時局，然而他們有機會通過撬動海量數(shù)據(jù)的杠桿來獲取巨額收益。

面對中國5.13億的互聯(lián)網(wǎng)用戶、多樣化的1.8萬億GB數(shù)據(jù)，以及企業(yè)數(shù)據(jù)每年55%的增長速度，在蓬勃發(fā)展的中國市場環(huán)境中，大數(shù)據(jù)所帶來的機遇前所未有，這將是中國市場的營銷者們預(yù)期取得大回報的最佳時機。營銷者必須知道如何透過數(shù)據(jù)庫的挖掘與分析，讓手中的數(shù)據(jù)與信息發(fā)揮最大的價值，通過有效整合、分析線上和線下數(shù)據(jù)，提高與客戶、潛在客戶互動的精準度

本講座通過電信行業(yè)客戶分析的實際案例，介紹數(shù)據(jù)分析技術(shù)在客戶營銷、企業(yè)管理等方面的應(yīng)用價值。

培訓(xùn)目標：

大數(shù)據(jù)時代下，客戶的重新認識和精確營銷，企業(yè)的精細化運營，如何提升企業(yè)的核心競爭能力，如何更新企業(yè)運營的新理念。了解大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù)，包括數(shù)據(jù)倉庫、云計算、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗，數(shù)據(jù)管理的組織機構(gòu)設(shè)置等。

課程內(nèi)容：

一、“大數(shù)據(jù)、大生意”：

1.概述

1)大數(shù)據(jù)概念和特點

2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐

3)大數(shù)據(jù)能夠帶來哪些新應(yīng)用？

2.大數(shù)據(jù)時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)

1)大數(shù)據(jù)如何成為資產(chǎn)？

2)大數(shù)據(jù)如何體現(xiàn)精確營銷

3)大數(shù)據(jù)的價值

3.大數(shù)據(jù)時代的新營銷模式

1)互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、網(wǎng)頁營銷等

2)CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

3)精確營銷——裝上了GPS，實現(xiàn)“精確打擊”

4.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線上、線下數(shù)據(jù)，形成你對消費者的獨特洞察力

1)知道客戶的各個屬性——互聯(lián)網(wǎng)時代不再“是否是狗”

2)客戶的群體特征——“人以群分”

5.如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率

1)客戶接觸渠道分類

2)電話、QQ、微博——全方位覆蓋

3)如果進行廣告的精確投放？

6.大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)技術(shù)

1)HADOOP技術(shù)了

2)MAP/REDUCE算法

3)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的特點

二、大數(shù)據(jù)下客戶的“透視”：

1、客戶是“上帝”，如何找到“上帝”？

1）上帝是什么樣子？

上帝是什么視圖？

2）客戶是什么樣子？

客戶是什么視圖？

3）提供哪些產(chǎn)品？

產(chǎn)品是什么視圖？

4）如何建立客戶和產(chǎn)品間的關(guān)系？

為合適的客戶，找到合適的產(chǎn)品

2、我們對自己的客戶（“上帝”）了解多少？

1）客戶會有什么特點？

客戶的基本特征（如：不同產(chǎn)品的年齡分布）

客戶的群體特征（如：不同年齡群體關(guān)注點有哪些？）

現(xiàn)代營銷模式的基礎(chǔ)，以現(xiàn)有產(chǎn)品為基礎(chǔ)，尋找群體客戶適合的產(chǎn)品和服務(wù)。

客戶的交往圈子（如：戶外旅游圈子關(guān)注哪些產(chǎn)品？）

另一個角度規(guī)劃產(chǎn)品和服務(wù)。

2）營銷的方法

營銷方法論和知識庫（分析問題的知識庫和方法樹）

金融產(chǎn)品營銷的特點（沒有實物的高利產(chǎn)品）

貼片廣告：《非誠勿擾2》里送保險，似乎比送房子更時尚

3）企業(yè)管理方面的情況

及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實的情況（哪些運營的關(guān)鍵指標KPI？）

像人體一樣，如何及時發(fā)現(xiàn)病癥？（關(guān)鍵指標KPI的波動范圍？）

示例：企業(yè)的數(shù)碼儀表盤，展示企業(yè)的KPI；手機彩信及時展現(xiàn)KPI給領(lǐng)導(dǎo)。

3、如何“幫客戶買產(chǎn)品，而不是推銷其不需要的產(chǎn)品”

1）如何進行客戶的“X光透視”？

（客戶的統(tǒng)一視圖包含哪些信息？哪些是關(guān)鍵屬性？）

如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實需求？（服務(wù)與騷擾的區(qū)別）

示例：電信行業(yè)客戶的統(tǒng)一視圖

2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)選配

（如何提供專家般量化的分析，為用戶提供最優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品？

如：電信行業(yè)計算出最適合用戶模式的資費進行選擇）

示例：為客戶定制最合適的資費：經(jīng)過數(shù)據(jù)精算后，告訴客戶，A產(chǎn)品比B產(chǎn)品更適合張三。

3）競爭對手產(chǎn)品的對比

與競爭對手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔

自己產(chǎn)品的優(yōu)勢和弱點（如何提供量化的分析結(jié)果？）

示例：競爭對手的客戶回歸

4）銷售過程的處理

銷售時機的把握銷售語術(shù)的把握

4、大數(shù)據(jù)營銷的作用和價值

1）數(shù)據(jù)和知識是人的本質(zhì)特征

2）大腦是人與動物的差別

3）“事半功倍”是捷徑

4）從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”；示例：某人關(guān)系圖

5、如何避免對客戶的騷擾

1）客戶外呼的次數(shù)控制

2）客戶外呼的內(nèi)容控制

3）客戶外呼的時機控制

4）語術(shù)的把握避免投訴

6、員工坐席的“服務(wù)適配”問題

1)客戶是什么類型？

2)員工是什么類型？

3)產(chǎn)品的合適客戶群如何？

4)如何讓匹配的員工坐席為客戶提供服務(wù)？

三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和整理

1、數(shù)據(jù)的種類

1）客戶數(shù)據(jù)內(nèi)容（保險客戶的基本資料）

2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容（產(chǎn)品的編碼）

3）營銷數(shù)據(jù)內(nèi)容（交易記錄的保存）

4）服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（客戶服務(wù)數(shù)據(jù)的保存）

5）金融數(shù)據(jù)的特點：（交易型數(shù)據(jù)較少、安全要求高等）

2、數(shù)據(jù)的存放方法

1）數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載

2）存放在數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫

3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等

3、數(shù)據(jù)的基本整理

1）數(shù)據(jù)的歸類存放（建模型）

2）數(shù)據(jù)的基本加工

4、數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)分析

1）數(shù)據(jù)的基本匯總

2）數(shù)據(jù)中的“金子”：從石頭中淘金子

3）數(shù)據(jù)挖掘：“啤酒和尿布”的故事

4）高級的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等

示例：切入幾張工具的示意界面圖

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障

1）指標的口徑描述和統(tǒng)一

2）后期補數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍

3）“差之毫厘謬以千里”

6、網(wǎng)銷/電銷數(shù)據(jù)的收集和整理

1）網(wǎng)銷數(shù)據(jù)的收集/整理

2）電銷數(shù)據(jù)的收集/整理

3）電銷和網(wǎng)銷數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點：

示例：互聯(lián)網(wǎng)電銷企業(yè)的營銷案例（產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析）

四、客戶的分析和認知

1、客戶的定義和范疇

用戶和客戶的區(qū)別

客戶是否要進行細分，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、客戶的基本屬性標簽（如旅行者推銷旅行險等）

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，就怕沒愛好”）

經(jīng)常出沒的地方（高爾夫場、酒吧街、電影院等）

通過前臺的觀察和后臺的詢問等獲取的知識

5、客戶的細化分群

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、客戶的知識庫

實時調(diào)出符合條件的客戶群體來

示例：電信行業(yè)客戶知識庫舉例

7、如何識別欺詐客戶

如何識別欺詐客戶如何防范風險

示例：電銷行業(yè)客戶欺詐案例描述

8、客戶的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）

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)銷中能進行哪些客戶分析和營銷？

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)？）

對客戶更深層的了解，就可以進行合適的營銷：

五、如何為合適的用戶提供合適的金融產(chǎn)品？

1、營銷的目的：為合適的用戶提供合適的產(chǎn)品

除了“激情營銷”，更需要“理性營銷”；真正滿足客戶需求才能構(gòu)建長久的營銷關(guān)系；

客戶的真實需求如何？

2、如何發(fā)現(xiàn)合適的用戶

誰是合適的客戶？標準有哪些？客戶的擔心、顧慮是什么？

3、如何提供合適的產(chǎn)品

從現(xiàn)有的產(chǎn)品客戶中尋找目標客戶特征

示例：客戶針對性營銷案例示例

4、營銷案的設(shè)計和評估

如何吸引用戶？如何讓用戶選擇產(chǎn)品？

5、營銷的過程和細節(jié)

類似CRM系統(tǒng)的營銷流程管理

示例：電信行業(yè)CRM營銷的流程框架圖

6、營銷的渠道選擇

客戶是否喜歡外呼電話，還是短信？還是網(wǎng)上營業(yè)廳？

示例：用戶偏好渠道分析的案例

7、如何避免對客戶的過渡打擾

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

識別真正有價值的客戶；

案例：客戶價值評估介紹

盡量讓客戶進入更高級別，避免降級：（電信行業(yè)的價格戰(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、分析報告是展現(xiàn)形式

3、分析報告的思路

4、分析報告的方法

示例：分析報告演示

七、數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題

（數(shù)據(jù)倉庫項目的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)管理的標準化指標的口徑一致性問題

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

4、數(shù)據(jù)質(zhì)量的量化評估方法

數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估標準

示例：數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標

八、云計算技術(shù)

1.Hadoop項目簡介

2.HDFS體系結(jié)構(gòu)

3.HDFS關(guān)鍵運行機制

4.MapReduce產(chǎn)生背景

5.MapReduce編程模型

6.MapReduce實現(xiàn)機制

7.MapReduce案例分析

8.HIVE介紹

9.HBASE介紹

九、總結(jié)和展望

                                     -----------段方老師   北京大學(xué)博士后     

課程收益：

       通過本次培訓(xùn)中實際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運營中的各種經(jīng)驗教訓(xùn)（別人花費上百億學(xué)費買來的經(jīng)驗?。。羁汤斫獯髷?shù)據(jù)運營的意義，發(fā)掘客戶精確營銷和運營的價值。 通過本次培訓(xùn)中實際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運營中的各種經(jīng)驗教訓(xùn)（別人花費上百億學(xué)費買來的經(jīng)驗啊?。羁汤斫獯髷?shù)據(jù)運營的意義，發(fā)掘客戶精確營銷和運營的價值。

課程背景：

       2018年，中國的營銷者正面臨著一個極具挑戰(zhàn)的經(jīng)濟時局，然而他們有機會通過撬動海量數(shù)據(jù)的杠桿來獲取巨額收益。

       面對中國5.13億的互聯(lián)網(wǎng)用戶、多樣化的1.8萬億GB數(shù)據(jù)，以及企業(yè)數(shù)據(jù)每年55%的增長速度，在蓬勃發(fā)展的中國市場環(huán)境中，大數(shù)據(jù)所帶來的機遇前所未有，這將是中國市場的營銷者們預(yù)期取得大回報的最佳時機。營銷者必須知道如何透過數(shù)據(jù)庫的挖掘與分析，讓手中的數(shù)據(jù)與信息發(fā)揮最大的價值，通過有效整合、分析線上和線下數(shù)據(jù)，提高與客戶、潛在客戶互動的精準度

本講座通過電信行業(yè)客戶分析的實際案例，介紹數(shù)據(jù)分析技術(shù)在客戶營銷、企業(yè)管理等方面的應(yīng)用價值。

培訓(xùn)目標：

       大數(shù)據(jù)時代下，客戶的重新認識和精確營銷，企業(yè)的精細化運營，如何提升企業(yè)的核心競爭能力，如何更新企業(yè)運營的新理念。了解大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù)，包括數(shù)據(jù)倉庫、云計算、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗，數(shù)據(jù)管理的組織機構(gòu)設(shè)置等。

課程內(nèi)容：

一、“大數(shù)據(jù)、大生意”：

1.概述

1)大數(shù)據(jù)概念和特點

2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐

3)大數(shù)據(jù)能夠帶來哪些新應(yīng)用？

2.大數(shù)據(jù)時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)

1)大數(shù)據(jù)如何成為資產(chǎn)？

2)大數(shù)據(jù)如何體現(xiàn)精確營銷

3)大數(shù)據(jù)的價值

3.大數(shù)據(jù)時代的新營銷模式

1)互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、網(wǎng)頁營銷等

2)CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

3)精確營銷——裝上了GPS，實現(xiàn)“精確打擊”

4.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線上、線下數(shù)據(jù)，形成你對消費者的獨特洞察力

1)知道客戶的各個屬性——互聯(lián)網(wǎng)時代不再“是否是狗”

2)客戶的群體特征——“人以群分”

5.如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率

1)客戶接觸渠道分類

2)電話、QQ、微博——全方位覆蓋

3)如果進行廣告的精確投放？

6.大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)技術(shù)

1)HADOOP技術(shù)了

2)MAP/REDUCE算法

3)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的特點

二、大數(shù)據(jù)下客戶的“透視”：

1、客戶是“上帝”，如何找到“上帝”？

1）上帝是什么樣子？

上帝是什么視圖？

2）客戶是什么樣子？

客戶是什么視圖？

3）提供哪些產(chǎn)品？

產(chǎn)品是什么視圖？

4）如何建立客戶和產(chǎn)品間的關(guān)系？

為合適的客戶，找到合適的產(chǎn)品

2、我們對自己的客戶（“上帝”）了解多少？

1）客戶會有什么特點？

客戶的基本特征（如：不同產(chǎn)品的年齡分布）

客戶的群體特征（如：不同年齡群體關(guān)注點有哪些？）

現(xiàn)代營銷模式的基礎(chǔ)，以現(xiàn)有產(chǎn)品為基礎(chǔ)，尋找群體客戶適合的產(chǎn)品和服務(wù)。

客戶的交往圈子（如：戶外旅游圈子關(guān)注哪些產(chǎn)品？）

另一個角度規(guī)劃產(chǎn)品和服務(wù)。

2）營銷的方法

營銷方法論和知識庫（分析問題的知識庫和方法樹）

金融產(chǎn)品營銷的特點（沒有實物的高利產(chǎn)品）

貼片廣告：《非誠勿擾2》里送保險，似乎比送房子更時尚

3）企業(yè)管理方面的情況

及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實的情況（哪些運營的關(guān)鍵指標KPI？）

像人體一樣，如何及時發(fā)現(xiàn)病癥？（關(guān)鍵指標KPI的波動范圍？）

示例：企業(yè)的數(shù)碼儀表盤，展示企業(yè)的KPI；手機彩信及時展現(xiàn)KPI給領(lǐng)導(dǎo)。

3、如何“幫客戶買產(chǎn)品，而不是推銷其不需要的產(chǎn)品”

1）如何進行客戶的“X光透視”？

（客戶的統(tǒng)一視圖包含哪些信息？哪些是關(guān)鍵屬性？）

如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實需求？（服務(wù)與騷擾的區(qū)別）

示例：電信行業(yè)客戶的統(tǒng)一視圖

2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)選配

（如何提供專家般量化的分析，為用戶提供最優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品？

如：電信行業(yè)計算出最適合用戶模式的資費進行選擇）

示例：為客戶定制最合適的資費：經(jīng)過數(shù)據(jù)精算后，告訴客戶，A產(chǎn)品比B產(chǎn)品更適合張三。

3）競爭對手產(chǎn)品的對比

與競爭對手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔

自己產(chǎn)品的優(yōu)勢和弱點（如何提供量化的分析結(jié)果？）

示例：競爭對手的客戶回歸

4）銷售過程的處理

銷售時機的把握銷售語術(shù)的把握

4、大數(shù)據(jù)營銷的作用和價值

1）數(shù)據(jù)和知識是人的本質(zhì)特征

2）大腦是人與動物的差別

3）“事半功倍”是捷徑

4）從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”；示例：某人關(guān)系圖

5、如何避免對客戶的騷擾

1）客戶外呼的次數(shù)控制

2）客戶外呼的內(nèi)容控制

3）客戶外呼的時機控制

4）語術(shù)的把握避免投訴

6、員工坐席的“服務(wù)適配”問題

1)客戶是什么類型？

2)員工是什么類型？

3)產(chǎn)品的合適客戶群如何？

4)如何讓匹配的員工坐席為客戶提供服務(wù)？

三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和整理

1、數(shù)據(jù)的種類

1）客戶數(shù)據(jù)內(nèi)容（保險客戶的基本資料）

2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容（產(chǎn)品的編碼）

3）營銷數(shù)據(jù)內(nèi)容（交易記錄的保存）

4）服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（客戶服務(wù)數(shù)據(jù)的保存）

5）金融數(shù)據(jù)的特點：（交易型數(shù)據(jù)較少、安全要求高等）

2、數(shù)據(jù)的存放方法

1）數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載

2）存放在數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫

3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等

3、數(shù)據(jù)的基本整理

1）數(shù)據(jù)的歸類存放（建模型）

2）數(shù)據(jù)的基本加工

4、數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)分析

1）數(shù)據(jù)的基本匯總

2）數(shù)據(jù)中的“金子”：從石頭中淘金子

3）數(shù)據(jù)挖掘：“啤酒和尿布”的故事

4）高級的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等

示例：切入幾張工具的示意界面圖

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障

1）指標的口徑描述和統(tǒng)一

2）后期補數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍

3）“差之毫厘謬以千里”

6、網(wǎng)銷/電銷數(shù)據(jù)的收集和整理

1）網(wǎng)銷數(shù)據(jù)的收集/整理

2）電銷數(shù)據(jù)的收集/整理

3）電銷和網(wǎng)銷數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點：

示例：互聯(lián)網(wǎng)電銷企業(yè)的營銷案例（產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析）

四、客戶的分析和認知

1、客戶的定義和范疇

用戶和客戶的區(qū)別

客戶是否要進行細分，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、客戶的基本屬性標簽（如旅行者推銷旅行險等）

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，就怕沒愛好”）

經(jīng)常出沒的地方（高爾夫場、酒吧街、電影院等）

通過前臺的觀察和后臺的詢問等獲取的知識

5、客戶的細化分群

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、客戶的知識庫

實時調(diào)出符合條件的客戶群體來

示例：電信行業(yè)客戶知識庫舉例

7、如何識別欺詐客戶

如何識別欺詐客戶如何防范風險

示例：電銷行業(yè)客戶欺詐案例描述

8、客戶的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）

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)銷中能進行哪些客戶分析和營銷？

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)？）

對客戶更深層的了解，就可以進行合適的營銷：

五、如何為合適的用戶提供合適的金融產(chǎn)品？

1、營銷的目的：為合適的用戶提供合適的產(chǎn)品

除了“激情營銷”，更需要“理性營銷”；真正滿足客戶需求才能構(gòu)建長久的營銷關(guān)系；

客戶的真實需求如何？

2、如何發(fā)現(xiàn)合適的用戶

誰是合適的客戶？標準有哪些？客戶的擔心、顧慮是什么？

3、如何提供合適的產(chǎn)品

從現(xiàn)有的產(chǎn)品客戶中尋找目標客戶特征

示例：客戶針對性營銷案例示例

4、營銷案的設(shè)計和評估

如何吸引用戶？如何讓用戶選擇產(chǎn)品？

5、營銷的過程和細節(jié)

類似CRM系統(tǒng)的營銷流程管理

示例：電信行業(yè)CRM營銷的流程框架圖

6、營銷的渠道選擇

客戶是否喜歡外呼電話，還是短信？還是網(wǎng)上營業(yè)廳？

示例：用戶偏好渠道分析的案例

7、如何避免對客戶的過渡打擾

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

識別真正有價值的客戶；

案例：客戶價值評估介紹

盡量讓客戶進入更高級別，避免降級：（電信行業(yè)的價格戰(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、分析報告是展現(xiàn)形式

3、分析報告的思路

4、分析報告的方法

示例：分析報告演示

七、數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題

（數(shù)據(jù)倉庫項目的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)管理的標準化指標的口徑一致性問題

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

4、數(shù)據(jù)質(zhì)量的量化評估方法

數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估標準

示例：數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標

八、云計算技術(shù)

1.Hadoop項目簡介

2.HDFS體系結(jié)構(gòu)

3.HDFS關(guān)鍵運行機制

4.MapReduce產(chǎn)生背景

5.MapReduce編程模型

6.MapReduce實現(xiàn)機制

7.MapReduce案例分析

8.HIVE介紹

9.HBASE介紹

九、總結(jié)和展望

段方博士后簡介

專業(yè)背景：

世界最大電信運營商總部大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

總設(shè)計師、奠基人

北京大學(xué)信息處理專業(yè)博士后

北京郵電大學(xué)博士

十七年專注于數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)、云計算、

人工智能的研究與推廣

      曾經(jīng)在中國銀行工作，熟悉銀行業(yè)務(wù)。段方博士后承擔了國際最大電信運營商的數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和建設(shè)、運營工作，積累了17年的大數(shù)據(jù)（含機器學(xué)習）領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng)用。積累了國內(nèi)唯一的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在大型企業(yè)建設(shè)、運營的經(jīng)驗。其前后主持設(shè)計的技術(shù)文檔，有150余冊、1200多萬字。涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)接口、系統(tǒng)架構(gòu)、質(zhì)量管控、業(yè)務(wù)應(yīng)用、系統(tǒng)安全等各個領(lǐng)域。

      近期啟動了人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的研究和部署工作，積累了大型企業(yè)人工智能技術(shù)部署和應(yīng)用的經(jīng)驗。受邀為多場大型專業(yè)論壇會議進行主題發(fā)言，多次獲得好評，行業(yè)經(jīng)驗豐富。

      2018年6月在美國硅谷datawork summit 2018（世界頂級的大數(shù)據(jù)峰會）上兩次發(fā)言（國內(nèi)僅四家中國企業(yè)參會），取得良好效果。

教育經(jīng)歷：

2002――2005（博士后學(xué)歷）：北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院博士后工作

1998——2001（博士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)電子工程系攻讀博士學(xué)位

1995——1998（碩士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)智能網(wǎng)國家重點實驗室  計算機應(yīng)用專業(yè)

主要經(jīng)驗：

       大數(shù)據(jù)系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域的知識：數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)的基本技術(shù)，熟悉當前業(yè)界的使用和規(guī)模特點。熟悉數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)建模技術(shù)基礎(chǔ)，實際進行過十余年數(shù)據(jù)質(zhì)量管控工作。熟悉DB2/ORACLE/TERADATA等數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)品特點，了解Erwin等建模工具。了解VERTICA/GP等MPP數(shù)據(jù)庫的原理和特點。熟悉數(shù)據(jù)挖掘等機器學(xué)習技術(shù),熟悉聚類、分類、回歸預(yù)測等機器學(xué)習算法，有十余年的實際數(shù)據(jù)挖掘案例經(jīng)驗。熟悉HADOOP相關(guān)生態(tài)的組件技術(shù)，包括：SPARK/KAFKA/FLUME/YARN/HIVE/HBASE/STORM等實現(xiàn)技術(shù)，熟悉：R、mahout、SAS/SPSS等數(shù)據(jù)分析技術(shù)。掌握Python、Scala等編程語言。

熟悉TensorFlow等人工智能框架，了解深度學(xué)習、增強學(xué)習、遷移學(xué)習原理，實際進行過人工智能項目的實施和部署。

授課風格：

       理智型教學(xué)，理論聯(lián)系實踐，將理論性、實踐性與趣味性相結(jié)合,講解深入淺出，分析、論證時思路清晰。

工作經(jīng)歷：-——十六年的大數(shù)據(jù)專業(yè)經(jīng)驗

1.主持設(shè)計并完成了世界電信行業(yè)最大的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)（截至到2017年底達到500PB存儲容量，累計投資150億元）

充分參考了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)BAT（百度、阿里、騰訊）和谷歌等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)建設(shè)案例，在電信行業(yè)主持設(shè)計并建設(shè)了國內(nèi)最大的大數(shù)據(jù)中心（500PB）?；贖ADOOP云計算架構(gòu)，結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，構(gòu)建了混搭的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，完成了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容爬去、客戶內(nèi)容喜好分析、客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營銷、社會渠道欺詐、GIS網(wǎng)格量化、客戶投訴分析等各種應(yīng)用。提升了企業(yè)對外數(shù)據(jù)服務(wù)管理能力，增強了企業(yè)“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的水平。

2.主持設(shè)計并完成了世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)建設(shè)

    結(jié)合某電信運營商的實際情況，創(chuàng)制性地提出了分級式數(shù)據(jù)倉庫理論，本人主持設(shè)計并建設(shè)了某電信運營商的“經(jīng)營分析系統(tǒng)”，前后投資了80多億人民幣，建成了目前國際最大容量的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。實現(xiàn)了客戶離網(wǎng)分析、客戶細分分群、客戶價值評估、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)產(chǎn)品喜好分析、一線經(jīng)理貼身支撐、客戶渠道分析、供應(yīng)鏈分析、員工量化薪酬管理、營銷成本分析等。提升了企業(yè)內(nèi)部量化管理水平，確?？蛻艟珳薁I銷能力，降低企業(yè)運營成本。

3.帶動了國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

    通過本人主持和設(shè)計的最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，填補了國內(nèi)在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域技術(shù)和應(yīng)用的很多空白，通過十六年的努力，帶動了國內(nèi)一批數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的廠商和研究力量，對國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫行業(yè)的發(fā)展起到了積極的推動作用。同時，從2010年開始通過HADOOP云計算技術(shù)的研發(fā)和推廣，探索了云計算如何在大型企業(yè)落地的方式、方法，總結(jié)了大量的實際案例，推動了大數(shù)據(jù)在非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)營研究。

4.學(xué)術(shù)上取得了一些成績

依據(jù)提出的“分級式數(shù)據(jù)倉庫理論”，獲得了北京大學(xué)的博士后。發(fā)表了幾十篇文章，出版了4-5本技術(shù)專著。

5.組建了某電信運營商在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域和云計算領(lǐng)域的隊伍

    帶動某電信運營商相關(guān)領(lǐng)域的員工，通過多次的培訓(xùn)，逐步組織了各省公司的技術(shù)骨干團隊，在對系統(tǒng)的維護、新業(yè)務(wù)的開發(fā)和工程項目的管理等方面，積累了寶貴的經(jīng)驗。

6.與國內(nèi)外進行了積極的交流

    通過舉辦多次大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)論壇，與國內(nèi)外的廠商進行了廣泛的技術(shù)交流。先后與VODAPHONE 、AT&T、VERIZION等多家國外運營商就數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)和使用進行了充分的交流，并赴部分國外運營商進行了實地的考察工作。

與BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進行了充分的調(diào)研和交流，熟悉BAT大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和應(yīng)用情況。詳細分析、比較過互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的各自優(yōu)勢，給出了實際的咨詢方案。

出版著作：

       2005年出版了電信行業(yè)第一本數(shù)據(jù)倉庫專著《數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及其在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用》和《數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)》（電子工業(yè)出版社出版）兩本書籍。前后在各種技術(shù)媒體發(fā)表了幾十篇各種文章，有的文章被SCI檢索收錄。

       2015年結(jié)合15年大數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗，完成了《大數(shù)據(jù)&大分析》（人民郵電出版社）和《大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維》（電子工業(yè)出版社）兩本書籍的編寫和出版工作。

       2018年《數(shù)聯(lián)網(wǎng)》（人民郵電出版社）書籍已經(jīng)出版（世界上第一本關(guān)于數(shù)聯(lián)網(wǎng)的書）；《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)介紹》（編寫中）

 獲得的獎項：

 1）2006年，《基于海量數(shù)據(jù)的經(jīng)營分析系統(tǒng)》項目獲得中國通信學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎一等獎           2）2018年在美國硅谷datawork summit 2018 峰會上發(fā)言，取得良好反響。

部分曾服務(wù)客戶：

通信行業(yè)：

        北京移動（4次）、河北移動、成都移動（4次）、遂寧移動、山東移動、惠州移動、四川移動、南充移動（2次）、瀘州移動、康定移動、西昌移動、江門移動、陽江移動、江蘇移動、山西移動、深圳移動、中國移動卓望公司、上海奉賢區(qū)電信、上海北區(qū)電信、上海聯(lián)通、浙江聯(lián)通、上海移動、中山電信、廣東移動、國信公司、中國吉通、成都電信、福建移動、河南移動、河北電信、北京電信、安徽移動、廣州電信……

金融保險行業(yè)：

        中國人民銀行總行、中國銀行、民生銀行、工商銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、泰康人壽、中國人壽保險、太平洋保險、安邦保險、中國人民銀行、匯豐投資、金泰化成投資、天和融資、南方基金管理、中信銀行、中國電信翼支付、平安銀行、某大宗商品交易中心、深圳佰仟金融公司……

交通行業(yè)：

       北京中交集團（9次）、華通汽車、北斗汽車、廣州汽車、北京汽車、重慶北汽銀翔汽車、中交威海公司、中國鐵路研究院……

IT行業(yè)：

       首都信息發(fā)展公司、華為公司、愛立信公司、唐郎商旅網(wǎng)、青牛公司、用友軟件、蘭芯數(shù)據(jù)定向傳媒、深圳金立手機、新東網(wǎng)科技、東軟軟件、亞信公司、新大陸公司、北京電子控股……

高校研修班：

      北京大學(xué)、清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、武漢大學(xué)總裁研修班、浙江大學(xué)總裁研修班、上海交通大學(xué)總裁研修班、

其它行業(yè)：

        信息產(chǎn)業(yè)部（2次）、北京海淀區(qū)政府（2次）、中國電力建設(shè)集團（3次）、中石油吉林公司、深圳中海油公司、廣東美的電器、杭州蘇寧電器、威斯特時尚購物、武漢工貿(mào)、富邦科技、新農(nóng)翔飼料、愛民藥業(yè)集團、寧德新能源、億童文教股份、寧波商貿(mào)、寧波市政府、齊心文具、廣州保利國際、湖南糧食集團、中遠集團、寶鋼地產(chǎn)、上海閃迪芯片公司、國家電網(wǎng)西安公司、國家電網(wǎng)武漢公司、長白山電力公司、旺旺食品有限公司、大連冰山集團……

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