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(ài)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(méi)缺點(diǎn)，就怕沒(méi)愛(ài)好”）
　　經(jīng)常出沒(méi)的地方（高爾夫場(chǎng)、酒吧街、電影院等）
　　通過(guò)前臺(tái)的觀察和后臺(tái)的詢問(wèn)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(lái)
　　【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(guò)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(mǎi)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(guò)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(guò)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(xiě)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(wèn)題
　�。〝�(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(wèn)題）

　　1、數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)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(wèn)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(wèn)題

　　3、數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理模式
　　理清數(shù)據(jù)的來(lái)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