CRM數據挖掘培訓 講師：譚小芳 培訓時間：2天 培訓地點：客戶自定 培訓對象： 1.銀行負責數據分析/挖掘的相關人員； 2.銀行、金融保險與證券基金負責市場營銷的主管； 3.銀行負責客戶管理管理（CRM）的主管和相關人員。 培訓收益： 1.如何利用客戶數據庫進行相關數據挖掘工作； 2.如何通過數據挖據方法獲取新客戶，提高成功率； 3.如何通過數據挖掘方法對老客戶進行挽留，提高客戶忠誠度； 4.如何通過客戶群細分，和個性化營銷培育客戶，提高營銷回報； 5.如何通過數據挖掘方法對客戶進行交叉銷售和提升銷售，提高客戶消費額。 培訓背景： “如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解就不能控制它，不能控制也就不能改變它”。數據無處不在，信息時代的最主要特征就是“數據處理”，數據分析正以我們從未想象過的方式影響著日常生活。 在知識經濟與信息技術時代，每個人都面臨著如何有效地吸收、理解和利用信息的挑戰。那些能夠有效利用工具從數據中提煉信息、發現知識的人，最終往往成為各行各業的強者！數據挖掘研發中心，首席技術顧問譚小芳老師推出經典課程《CRM數據挖掘培訓》，讓你成為金融等行業的佼佼者！ 課程大綱： 課程導入： 1.什么激發了數據挖掘? 2.為什么數據挖掘重要呢？ 2.數據分析是“神馬”嗎？ 第一部分：數據挖掘基礎概念 1. 數據挖掘的概念、發展歷史和背景 2. 數據挖掘解決的幾大類問題 a) 分類問題 b) 聚類問題 c) 關聯問題 d) 估值問題 e) 描述統計及展示 3. 數據挖掘的方法論 第二部分： 一、CRM與傳統營銷核心概念 1.客戶關系管理的意義 2.客戶關系建設與管理 3. CRM與傳統營銷對比 案例：銀行銷售案例分析 二、數據挖掘在CRM營銷中的應用 1. 數據挖掘技術在CRM中的作用 (1)交叉銷售 (2)一對一營銷 (3)客戶盈利能力分析 (4)商業數據向商業信息的轉化 2.數據挖掘技術在CRM應用領域中的研究 (1)概念，類描述 (2)關聯分析 (3)分類和預測分析 (4)聚類分析，屬于無指導學習。 (5)孤立點分析。 (6)復雜類型的數據挖掘。 互動：案例現場模擬 第三部分：CRM中的數據挖掘模型及方法 一、CRM中數據挖掘的實現過程 (1).定義挖掘對象 (2).數據選擇和準備 (3).模型的建立 (4).模型的評估 (5).模型的部署與維護 二、CRM中的數據挖掘方法 1.分類分析 2.關聯分析 (1).關聯規則的經典算法是apriori算法 (2).具有限制條件的關聯規則 (3).序列模式分析 (4).聚類分析 案例：某銀行如何使用銷售問題工具 第三部分：數據挖掘策劃營銷 1. 潛在客戶的來源 2. 客戶獲取傳統方法與數據挖掘方法的對比 3. 客戶對營銷活動響應的不同類型 4. 構建響應模型的步驟 案例：銀行營銷模式轉變的啟示 第四部分：客戶挽留活動的策劃 1. 保留老客戶與獲取新客戶的成本對比 2. 適合構建流失預警的行業和領域 案例：銀行行業流失預警案例剖析 第五部分:客戶細分與個性化營銷策劃 1. 客戶細分的價值 2. 客戶細分與“1對1營銷”的區別 3. 基于數據驅動的細分介紹 4. 基于數據驅動的細分的幾種方法 5. 不同的細分類型 案例：某銀行建立客戶需求實例解析 第六部分：CRM數據挖掘培訓總結