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北京客户关系管理与大数据课程培训

北京客户关系管理与大数据课程培训

大学本科及以上毕业,一年以上相关工作经验

授课机构: 北京同昌惠德

上课地点: 朝阳校区,详情>>

开设班型:早班,晚班,周末班

费用:
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课程详情

一、客户关系管理与大数据课程介绍

现代企业经营中市场的因素愈来愈占主要地位,以顾客为关注焦点已经成为企业经营的核心思想之一。关注顾客表现在许多方面,而且这些方面又不是孤立的,他们成为相互配合相互制约的完整体系。引进客户关系管理在所必然。

企业必须建立一套科学系统的客户关系管理方法,以有效开发新客户、保留老客户。如何将客户关系管理的理念和方法,贯彻到企业的每一个流程,体现在员工的日常行为之中,是本课程的关注重点。

二、客户关系管理与大数据课程目标

1.深入了解客户关系管理的理论系统知识和基本理念;

2.掌握大数据分析的基本思路与方法;

3.了解客户分类方法,进行差异化管理,实现最高投入产出比;

4.理解企业为了开发潜在客户、深化现有客户关系、保留老客户,应该建立怎样的业务流程、采用怎样的方法以及利用哪些信息技术;

5.把握CRM应用系统的设计思路,了解CRM系统的主要功能模块;

6.了解在企业里实施客户关系管理过程中应该重点关注的环节。

三、客户关系管理与大数据课程纲要

篇章一、全面认识客户关系管理及其意义和价值

前言客户关系管理与大数据的关系

1.1客户关系管理成为企业的核心能力

1.2客户关系管理中的数据分析

1.3大数据分析应用的条件

1.4大数据应用的最新进展

单元一、客户关系管理的真正含义是什么

1.客户关系管理不仅仅是吃喝、送礼、拉关系

2.客户关系管理的定义

3.客户关系管理的本质

单元二、客户关系管理能为企业带来什么

1.客户关系管理对提升企业核心竞争力的意义

2.客户关系管理对支持企业高管人员经营、决策的价值

3.客户关系管理对提升企业中层管理人员绩效的价值

4.客户关系管理对提升企业基层(销售、客服、市场)人员绩效的价值

5.客户关系管理目前在国内外应用发展状况

6.客户关系管理在机械制造行业的应用情况

单元三、客户关系管理的内容

1.全员管理理念的更新和统一

2.业务流程的优化

3.信息化系统的部署与维护

4.数据的收集与维护

单元四、客户关系管理发挥作用的机理及过程

1.客户关系管理的目标在于客户利益与企业利益的统一

2.竞争使企业必须以客户价值为先

3.客户价值的创造在企业内外组织的协同中完成

4.客户信息的共享和分析决定了协同的效果

5.客户数据的收集和维护是客户信息共享和分析的基础

单元五、客户关系管理实施需要应对的挑战

1.思想认识上的障碍

2.分阶段的明确目标

3.业务流程的优化管理

4.变革过程中的利益调整

5.持续的资源投入

篇章二、客户关系管理的方法

单元一、满意度和忠诚度是客户关系管理的核心

1.提升客户满意度的思路和方法

2.提升客户忠诚度的途径

单元二、营销的管理

1.营销在客户关系管理中的作用

2.营销策略的制订

3.客户分类的方法

单元三、如何利用CRM促进销售

1.销售效率的提高依赖于销售过程的价值创造

2.销售能为客户创造的价值类型

3.建立销售模型与管理销售流程

4.客户信息的收集和利用

单元四、创造卓越的客户服务

1.服务贯穿客户关系的始终

2.服务在大客户销售中的价值

3.创造优质服务的途径

4.利用CRM管理服务全过程

单元五、企业集成管理

1.产品和服务是企业内外资源协同运作的结果

2.供应链管理思想的贯彻

3.流程和信息系统的集成

单元六、客户关系维护

1.客户关系维护建立在客户价值动态评价基础上

2.客户持续价值的评价与创造

3.客户忠诚是客户关系维护的重点

4.客户关系维护中的营销、销售及服务策略

篇章三、客户关系管理理念和方法在企业的贯彻落实

单元一、企业如何进行CRM业务流程重组

1.什么是业务流程重组(BPR)

2.流程重组动因“3C

3.BPR的过程

4.BPR的关注点

5.BPR的方法

6.CRM业务BPR的几个原则

单元二、CRM系统功能组件-营销自动化

1.典型的市场部门业务挑战

2.驱动快速和高效市场营销

3.市场部门的主要收益

单元三、CRM系统功能组件-销售自动化

1.传统的业务挑战-销售领域

2.驱动快速和高效销售流程

3.提高销售效率

4.CRM销售自动化的主要收益

5.销售部门的主要收益

单元四、CRM系统功能组件-客服自动化

1.客户服务的典型业务挑战

2.驱动快速和一致的客户服务

3.客户服务部门的主要收益

篇章四、客户关系管理的大数据分析

单元一、客户关系管理中常见的数据分析项目类型

1.目标客户的特征分析

2.目标客户的预测(响应、分类)模型

3.运营群体的活跃度定义

4.用户路径分析

5.交叉销售模型

6.信息质量模型

7.服务保障模型

8.用户(买家、卖家)分层模型

9.卖家(买家)交易模型

10.信用风险模型

11.商品推荐模型

12.数据产品

13.决策支持

单元二、数据分析是跨专业、跨团队的协调与合作

1. 数据分析团队与业务团队的分工和定位

2. 数据化运营是真正的多团队、多专业的协同作业

3. 实例示范数据化运营中的跨专业、跨团队协调合作

单元三、数据挖掘项目完整应用案例

1. 项目背景和业务分析需求的提出

2. 数据分析师参与需求讨论

3. 制定需求分析框架和分析计划

4. 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底

5. 按计划初步搭建挖掘模型

6. 与业务方讨论模型的初步结论,提出新的思路和模型优化方案

7. 按优化方案重新抽取样本并建模,提炼结论并验证模型

8. 完成分析报告和落地应用建议

9. 制定具体的落地应用方案和评估方案

10. 业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果

11. 落地应用方案在实际效果评估后,不断修正完善

12. 不同运营方案的评估、总结和反馈

13. 项目应用后的总结和反思


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