《大數(shù)據下的客戶關系管理》

                                                    《大數(shù)據下的客戶關系管理》

                                                         -----段方 北大博士后

 前言

       隨著互聯(lián)網時代的到來，出現(xiàn)了海量的各種數(shù)據，基于這些數(shù)據可以挖掘客戶關心的很多內容，實現(xiàn)對客戶的精細化營銷。本講座通過客戶關系分析管理的實際案例，介紹大數(shù)據分析技術在客戶認知、客戶細分、客戶升值、客戶離網等額客戶關系管理應用內容，并以此提升企業(yè)精細化管理等方面的管理水平。

一、概述

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）提供哪些產品？

           產品是什么視圖？

4）如何建立客戶和產品間的關系？

           為合適的客戶，找到合適的產品

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：不同產品的年齡分布）

客戶的群體特征（如：不同年齡群體關注點有哪些？）

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

客戶的交往圈子（如： 戶外旅游圈子關注哪些產品？）

   另一個角度規(guī)劃產品和服務。

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）

產品營銷的特點（沒有實物的金融產品）

*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（哪些運營的關鍵指標KPI？）

像人體一樣，如何及時發(fā)現(xiàn)病癥？（關鍵指標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給領導。

3、  客戶關系管理

1）    客戶關系內容

客戶的生命周期；

客戶生命周期中的客戶關系（潛在客戶、客戶、客戶升級、客戶挽留、客戶離網分析）

2）    客戶關系管理

客戶接觸渠道管理；

客戶服務和營銷一體化；

客戶維系內容

3）    客戶價值評估

客戶價值的評估方法（含成本數(shù)據）

客戶的成長性

4）    大數(shù)據下的客戶關系管理

客戶的洞察；

客戶的全生命周期管理；

4、  如何“幫客戶買產品，而不是推銷其不需要的產品”

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？哪些是關鍵屬性？）

如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實需求？（服務與騷擾的區(qū)別）

【示例】電信行業(yè)客戶的統(tǒng)一視圖

2）  內部產品的科學選配

（如何提供專家般量化的分析，為用戶提供最優(yōu)的內部產品？

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：經過數(shù)據精算后，告訴客戶，A產品比B產品更適合張三。

3）  競爭對手產品的對比

與競爭對手間的產品差異化區(qū)隔

自己產品的優(yōu)勢和弱點（如何提供量化的分析結果？）

【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

銷售語術的把握

5、  數(shù)據營銷的作用和價值

1）  數(shù)據和知識是人的本質特征

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】某人關系圖

6、  如何避免對客戶的騷擾

1）  客戶外呼的次數(shù)控制

2）  客戶外呼的內容控制

3）  客戶外呼的時機控制

4）  語術的把握避免投訴

7、  員工坐席的“服務適配”問題

1)    客戶是什么類型？

2)    員工是什么類型？

3)    產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？

二、基礎數(shù)據的收集和整理

1、  數(shù)據的種類

1）  客戶數(shù)據內容（客戶的基本資料）

2）  產品數(shù)據內容（產品的編碼）

3）  營銷數(shù)據內容（交易記錄的保存）

4）  服務數(shù)據內容（客戶服務數(shù)據的保存）

5）  數(shù)據的特點：（交易型數(shù)據較少）

2、  數(shù)據的存放方法

1）  數(shù)據的清洗、轉換和加載

2）  存放在數(shù)據庫/數(shù)據倉庫

3）  數(shù)據的基本分析工具EXCEL等

3、  數(shù)據的基本整理

1）  數(shù)據的歸類存放（建模型）

2）  數(shù)據的基本加工

4、  數(shù)據的基礎分析

1）  數(shù)據的基本匯總

2）  數(shù)據中的“金子”：從石頭中淘金子

3）  數(shù)據挖掘：“啤酒和尿布”的故事

4）  高級的數(shù)據挖掘工具SAS和SPSS等

5、  數(shù)據質量的基本保障

1）  指標的口徑描述和統(tǒng)一

2）  后期補數(shù)據成本是前提收集數(shù)據成本的15倍

3）  “差之毫厘謬以千里”

6、  網銷/電銷數(shù)據的收集和整理

1）    網銷數(shù)據的收集/整理

2）    電銷數(shù)據的收集/整理

3）    電銷和網銷數(shù)據的關鍵點：

【示例】互聯(lián)網電銷企業(yè)的營銷案例（產品關聯(lián)分析）

三、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）

增值服務等方面，讓服務更加貼近客戶

4、  客戶的喜好（“不怕沒缺點，就怕沒愛好”）

經常出沒的地方（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（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/CROSS SELL）

客戶群中的“種子/關鍵”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)據分析滲透到客戶的生命周期全過程

10、 電銷/網銷中能進行哪些客戶分析和營銷？

網絡可以泄露客戶更多的信息；（如何買到合適的數(shù)據？）

對客戶更深層的了解，就可以進行合適的營銷：

四、客戶關系管理

1、  客戶關系概念

1）  定義

2）  客戶滿意度的量化衡量

3）  客戶忠誠度的量化

4）  客戶服務的出發(fā)點

5）  客戶的接觸點和接觸次數(shù)等

2、  客戶關系接觸渠道

1）  傳統(tǒng)的呼叫中心

2）  多媒體接觸中心

3）  渠道的統(tǒng)籌管控

3、  客戶關系的服務和營銷

1）  客戶的服務：投訴處理等

2）  客戶的營銷流程

3）  客戶的精準營銷

4、  客戶關系的技術驅動

1）  流程驅動技術

2）  客戶接觸渠道的統(tǒng)一管控

3）  客戶的大數(shù)據分析

4）  CRM系統(tǒng)管理

5、  客戶分析內容

1）  客戶概況分析(Profiling）包括客戶的層次、風險、愛好、習慣等；

2）  客戶忠誠度分析（Persistency）指客戶對某個產品或商業(yè)機構的信用程度、持久性、變動情況等；

3）  客戶利潤分析（Profitability）指不同客戶所消費的產品的邊緣利潤、總利潤額、凈利潤等；

4）  客戶性能分析（Performance）指不同客戶所消費的產品按種類、渠道、銷售地點等指標劃分的銷售額；

5）  客戶未來分析（Prospecting）包括客戶數(shù)量、類別等情況的未來發(fā)展趨勢、爭取客戶的手段等；

6）  客戶產品分析（Product）包括產品設計、關聯(lián)性、供應鏈等；

7）      客戶促銷分析（Promotion）包括廣告、宣傳等促銷活動的管理。

6、  客戶關系的難點

1）  管理流程的梳理

2）  客戶信息的“集中”

3）  客戶的大數(shù)據分析技術

4）  客戶關系的“服務閉環(huán)”

五、如何為合適的用戶提供合適的產品？

1、  營銷的目的：為合適的用戶提供合適的產品

除了“激情營銷”，更需要“理性營銷”；

真正滿足客戶需求才能構建長久的營銷關系；

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、  如何提供合適的產品

從現(xiàn)有的產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、  營銷案的設計和評估

如何吸引用戶？如何讓用戶選擇產品？

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，還是微信？還是網上營業(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、  網銷/電銷的客戶數(shù)據挖掘

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)據是基礎

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)據的質量問題

（數(shù)據倉庫項目的60%精力是在解決數(shù)據質量問題）

1、  數(shù)據質量的問題表現(xiàn)

接通率的量化依據

數(shù)據轉換成為保費幾率的描述

【示例】數(shù)據質量的問題分布圖

2、  數(shù)據質量的根源在哪里

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)據系統(tǒng)

總設計師、奠基人

北京大學信息處理專業(yè)博士后

北京郵電大學博士

十七年專注于數(shù)據倉庫、大數(shù)據、云計算、

人工智能的研究與推廣

      曾經在中國銀行工作，熟悉銀行業(yè)務。段方博士后承擔了國際最大電信運營商的數(shù)據倉庫和大數(shù)據中心的設計和建設、運營工作，積累了17年的大數(shù)據（含機器學習）領域的實際工作經驗。帶領相關的團隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運營，開發(fā)了很多大數(shù)據領域的各種應用。積累了國內唯一的大數(shù)據系統(tǒng)在大型企業(yè)建設、運營的經驗。其前后主持設計的技術文檔，有150余冊、1200多萬字。涉及大數(shù)據系統(tǒng)的數(shù)據模型、數(shù)據接口、系統(tǒng)架構、質量管控、業(yè)務應用、系統(tǒng)安全等各個領域。

      近期啟動了人工智能、區(qū)塊鏈等新技術的研究和部署工作，積累了大型企業(yè)人工智能技術部署和應用的經驗。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)經驗豐富。

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

教育經歷：

2002――2005（博士后學歷）：北京大學信息科學技術學院博士后工作

1998——2001（博士學位）：北京郵電大學電子工程系攻讀博士學位

1995——1998（碩士學位）：北京郵電大學智能網國家重點實驗室  計算機應用專業(yè)

主要經驗：

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

熟悉TensorFlow等人工智能框架，了解深度學習、增強學習、遷移學習原理，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，理論聯(lián)系實踐，將理論性、實踐性與趣味性相結合,講解深入淺出，分析、論證時思路清晰。

工作經歷：-——十六年的大數(shù)據專業(yè)經驗

1.主持設計并完成了世界電信行業(yè)最大的大數(shù)據中心系統(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)網行業(yè)BAT（百度、阿里、騰訊）和谷歌等互聯(lián)網企業(yè)的大數(shù)據建設案例，在電信行業(yè)主持設計并建設了國內最大的大數(shù)據中心（500PB）?；贖ADOOP云計算架構，結合數(shù)據倉庫系統(tǒng)，構建了混搭的大數(shù)據中心系統(tǒng)，完成了互聯(lián)網內容爬去、客戶內容喜好分析、客戶數(shù)據業(yè)務營銷、社會渠道欺詐、GIS網格量化、客戶投訴分析等各種應用。提升了企業(yè)對外數(shù)據服務管理能力，增強了企業(yè)“數(shù)據變現(xiàn)”的水平。

2.主持設計并完成了世界上最大的數(shù)據倉庫系統(tǒng)建設

    結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)據倉庫理論，本人主持設計并建設了某電信運營商的“經營分析系統(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)據倉庫系統(tǒng)。實現(xiàn)了客戶離網分析、客戶細分分群、客戶價值評估、數(shù)據業(yè)務產品喜好分析、一線經理貼身支撐、客戶渠道分析、供應鏈分析、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.帶動了國內數(shù)據倉庫和大數(shù)據產業(yè)的發(fā)展

    通過本人主持和設計的最大的數(shù)據倉庫系統(tǒng)，填補了國內在數(shù)據倉庫領域技術和應用的很多空白，通過十六年的努力，帶動了國內一批數(shù)據倉庫領域的廠商和研究力量，對國內數(shù)據倉庫行業(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，總結了大量的實際案例，推動了大數(shù)據在非互聯(lián)網企業(yè)的經營研究。

4.學術上取得了一些成績

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

5.組建了某電信運營商在數(shù)據倉庫領域和云計算領域的隊伍

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

6.與國內外進行了積極的交流

    通過舉辦多次大數(shù)據相關技術論壇，與國內外的廠商進行了廣泛的技術交流。先后與VODAPHONE 、AT&T、VERIZION等多家國外運營商就數(shù)據倉庫的建設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)網企業(yè)進行了充分的調研和交流，熟悉BAT大數(shù)據的架構和應用情況。詳細分析、比較過互聯(lián)網企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據應用領域的各自優(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)據倉庫專著《數(shù)據倉庫技術及其在電信領域中的應用》和《數(shù)據倉庫基礎》（電子工業(yè)出版社出版）兩本書籍。前后在各種技術媒體發(fā)表了幾十篇各種文章，有的文章被SCI檢索收錄。

       2015年結合15年大數(shù)據從業(yè)經驗，完成了《大數(shù)據&大分析》（人民郵電出版社）和《大數(shù)據的互聯(lián)網思維》（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》（人民郵電出版社）書籍已經出版（世界上第一本關于數(shù)聯(lián)網的書）；《大數(shù)據基礎介紹》（編寫中）

 獲得的獎項：

 1）2006年，《基于海量數(shù)據的經營分析系統(tǒng)》項目獲得中國通信學會科學技術獎一等獎           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、青牛公司、用友軟件、蘭芯數(shù)據定向傳媒、深圳金立手機、新東網科技、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、清華大學、北京郵電大學、武漢大學總裁研修班、浙江大學總裁研修班、上海交通大學總裁研修班、

其它行業(yè)：

        信息產業(yè)部（2次）、北京海淀區(qū)政府（2次）、中國電力建設集團（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、富邦科技、新農翔飼料、愛民藥業(yè)集團、寧德新能源、億童文教股份、寧波商貿、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、上海閃迪芯片公司、國家電網西安公司、國家電網武漢公司、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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