課程大綱:
第一篇?? ?全面認識客戶關系管理及其意義和價值
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前言 客戶關系管理與大數據的關系
1.1 客戶關系管理成為企業的核心能力
1.2 客戶關系管理中的數據分析
1.3 大數據分析應用的條件
1.3.1 全面準確的海量數據
1.3.2 精細化管理理念的倡導
1.3.3 數據分析和數據挖掘技術的有效應用
1.4 大數據應用的最新進展
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第一單元 客戶關系管理的真正含義是什么
1.?? 客戶關系管理不僅僅是吃喝、送禮、拉關系
2.?? 客戶關系管理的定義
3.?? 客戶關系管理的本質
1)?? 關系的本質在于價值的交換與對等
2)?? 客戶對于企業的價值及分類
3)?? 企業對于客戶的價值及分類
4)?? 客戶關系管理的核心在于客戶價值識別與創造
第二單元? 客戶關系管理能為企業帶來什么
1.?? 客戶關系管理對提升企業核心競爭力的意義
2.?? 客戶關系管理對支持企業高管人員經營、決策的價值
3.?? 客戶關系管理對提升企業中層管理人員績效的價值
4.?? 客戶關系管理對提升企業基層（銷售、客服、市場）人員績效的價值
5.?? 客戶關系管理目前在國內外應用發展狀況
6.?? 客戶關系管理在機械制造行業的應用情況
第三單元? 客戶關系管理的內容
1.?? 全員管理理念的更新和統一
2.?? 業務流程的優化
3.?? 信息化系統的部署與維護
4.?? 數據的收集與維護
第四單元? 客戶關系管理發揮作用的機理及過程
1.?? 客戶關系管理的目標在于客戶利益與企業利益的統一
2.?? 競爭使企業必須以客戶價值為先
3.?? 客戶價值的創造在企業內外組織的協同中完成
4.?? 客戶信息的共享和分析決定了協同的效果
5.?? 客戶數據的收集和維護是客戶信息共享和分析的基礎
第五單元? 客戶關系管理實施需要應對的挑戰
1.?? 思想認識上的障礙
2.?? 分階段的明確目標
3.?? 業務流程的優化管理
4.?? 變革過程中的利益調整
5.?? 持續的資源投入
第二篇?? 客戶關系管理的方法
第一單元 滿意度和和忠誠度是客戶關系管理的核心
1.? 提升客戶滿意度的思路和方法
2.? 提升客戶忠誠度的途徑
第二單元? 營銷的管理
1.? 營銷在客戶關系管理中的作用
2.? 營銷策略的制訂
3.? 客戶分類的方法
第三單元? 如何利用CRM促進銷售
1. 銷售效率的提高依賴于銷售過程的價值創造
2. 銷售能為客戶創造的價值類型
3. 建立銷售模型與管理銷售流程
4. 客戶信息的收集和利用
第四單元? 創造卓越的客戶服務
1.? 服務貫穿客戶關系的始終
2.? 服務在大客戶銷售中的價值
3.? 創造優質服務的途徑
4.? 利用CRM管理服務全過程
第五單元? 企業集成管理
1.? 產品和服務是企業內外資源協同運作的結果
2.? 供應鏈管理思想的貫徹
3.? 流程和信息系統的集成
第六單元? 客戶關系維護
1.? 客戶關系維護建立在客戶價值動態評價基礎上
2.? 客戶持續價值的評價與創造
3.? 客戶忠誠是客戶關系維護的重點
4.? 客戶關系維護中的營銷、銷售及服務策略
第三篇?? 客戶關系管理理念和方法在企業的貫徹落實
第一單元 企業如何進行CRM業務流程重組
1.??? 什么是業務流程重組（BPR）
2.??? 流程重組動因“3C
3.??? BPR的過程
4.??? BPR的關注點
5.??? BPR的方法
6.??? CRM業務BPR的幾個原則
第二單元 CRM系統功能組件-營銷自動化
1.? 典型的市場部門業務挑戰
2.? 驅動快速和高效市場營銷
3.? 市場部門的主要收益
第三單元CRM系統功能組件-銷售自動化
1. ?傳統的業務挑戰－銷售領域
2.? 驅動快速和高效銷售流程
3.? 提高銷售效率
4.? CRM銷售自動化的主要收益
5.? 銷售部門的主要收益
第四單元CRM系統功能組件-客服自動化
1.? 客戶服務的典型業務挑戰
2.? 驅動快速和一致的客戶服務
3.? 客戶服務部門的主要收益
第四篇?? 客戶關系管理的大數據分析
第一單元 ?客戶關系管理中常見的數據分析項目類型
1.? 目標客戶的特征分析
2.? 目標客戶的預測（響應、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.? 信息質量模型
7.? 服務保障模型
8.? 用戶（買家、賣家）分層模型
9.? 賣家（買家）交易模型
10. 信用風險模型
11. 商品推薦模型
11.1. 商品推薦介紹
11.2. 關聯規則
11.3? 協同過濾算法
11.4. 商品推薦模型總結
12. 數據產品
13. 決策支持
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第二單元? 數據分析是跨專業、跨團隊的協調與合作
1. 數據分析團隊與業務團隊的分工和定位
1.1 提出業務分析需求并且能勝任基本的數據分析
1.2 提供業務經驗和參考建議
1.3 策劃和執行精細化運營方案
1.4 跟蹤運營效果、反饋和總結
2. 數據化運營是真正的多團隊、多專業的協同作業
3. 實例示范數據化運營中的跨專業、跨團隊協調合作
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第三單元? 數據挖掘項目完整應用案例
1． 項目背景和業務分析需求的提出
2． 數據分析師參與需求討論
3． 制定需求分析框架和分析計劃
4． 抽取樣本數據、熟悉數據、數據清洗和摸底
5． 按計劃初步搭建挖掘模型
6． 與業務方討論模型的初步結論，提出新的思路和模型優化方案
7． 按優化方案重新抽取樣本并建模，提煉結論并驗證模型
8． 完成分析報告和落地應用建議
9． 制定具體的落地應用方案和評估方案
10． 業務方實施落地應用方案并跟蹤、評估效果
11． 落地應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、總結和反饋
13． 項目應用后的總結和反思
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