呼叫中心数据分析培训
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析在当今数字化的商业世界中，呼叫中心已成为企业与客户互动的重要枢纽。
每天，大量的电话呼入呼出，承载着客户的咨询、投诉、建议以及订单等各类信息。
而对这些海量数据进行深入分析，对于企业提升服务质量、优化运营流程、增强市场竞争力具有至关重要的意义。
呼叫中心数据分析是什么？简单来说，就是对呼叫中心产生的各类数据进行收集、整理、分析和解读的过程。
这些数据来源广泛，包括通话记录、客户信息、问题类型、处理时长等等。
通过对这些数据的综合分析，企业能够获取许多有价值的洞察。
首先，我们来看看客户行为分析。
通过分析客户来电的频率、时间分布以及咨询的问题类型，可以了解客户的需求规律和偏好。
比如，某电商平台的呼叫中心发现，在促销活动后的一周内，客户来电咨询物流问题的数量大幅增加。
这就提示企业在未来的促销活动中，要提前做好物流配送的规划和沟通，以提高客户满意度。
再来说说服务质量评估。
平均通话时长、客户等待时间、问题解决率等指标是衡量服务质量的关键。
如果平均通话时长过长，可能意味着客服人员的业务熟练度不够，或者是问题本身较为复杂，需要进一步优化流程。
而客户等待时间过长则会直接影响客户的体验，导致客户流失。
通过对这些数据的监测和分析，企业能够及时发现服务中的问题，并采取针对性的措施加以改进。
另外，员工绩效分析也是呼叫中心数据分析的重要组成部分。
通过分析每个客服人员的通话量、问题解决能力、客户满意度等指标，可以对员工的工作表现进行客观评价。
对于表现优秀的员工，可以给予奖励和晋升机会，激励他们继续保持；对于表现不佳的员工，则可以提供培训和辅导，帮助他们提升能力。
除了以上几个方面，呼叫中心数据分析还能在市场预测和产品改进方面发挥作用。
通过分析客户的反馈和需求，企业可以预测市场趋势，提前调整产品策略。
例如，某手机厂商的呼叫中心发现，近期客户对某款手机的电池续航问题反映较多，这就为研发部门提供了改进的方向。
然而，要做好呼叫中心数据分析，并非易事。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心是一个重要的客户服务渠道，通过电话与客户进行沟通和交流。
对呼叫中心的数据进行分析可以匡助企业了解客户需求、优化服务流程、提高客户满意度和业务效率。
以下是对呼叫中心数据分析的详细内容。
1. 数据采集和整理首先，需要采集呼叫中心的各种数据，包括呼叫数量、呼叫时间、呼叫时长、客户信息、问题类型等。
这些数据可以通过呼叫中心系统进行自动记录，也可以通过人工方式进行手动记录。
采集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 呼叫量分析通过对呼叫数量的分析，可以了解呼叫中心的工作负荷和客户需求的变化趋势。
可以根据不同的时间段、不同的日期、不同的季节等进行呼叫量的比较和分析。
这样可以匡助企业进行人员调配和资源优化，以满足客户需求的高峰和低谷。
3. 呼叫时长分析呼叫时长是衡量客户满意度和服务效率的重要指标。
通过对呼叫时长的分析，可以了解平均呼叫时长、最长呼叫时长、最短呼叫时长等。
可以根据不同的问题类型、不同的客户群体等进行呼叫时长的比较和分析。
这样可以匡助企业识别服务瓶颈和改进服务流程，提高客户满意度和业务效率。
4. 问题类型分析呼叫中心接收到的问题类型多种多样，包括产品问题、投诉问题、技术支持问题等。
通过对问题类型的分析，可以了解各个问题类型的比例和趋势。
可以根据不同的问题类型进行服务质量的评估和改进。
例如，如果某个问题类型的比例较高，可能需要加强相关人员的培训和技能提升。
5. 客户满意度分析客户满意度是衡量呼叫中心服务质量的关键指标。
通过对客户满意度的分析，可以了解客户对服务的评价和反馈。
可以通过电话后的满意度调查、客户投诉和客户反馈等方式进行客户满意度的评估。
可以根据不同的客户群体、不同的问题类型等进行客户满意度的比较和分析。
这样可以匡助企业改进服务流程、提高客户满意度和忠诚度。
6. 呼叫中心绩效评估呼叫中心的绩效评估是对呼叫中心整体运营情况的评估和监控。
通过对呼叫中心的各项指标进行综合分析，可以了解呼叫中心的绩效水平和改进空间。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析引言概述：呼叫中心作为企业与客户之间的重要联系渠道，每天都会产生大量的通话数据。
这些数据蕴含着珍贵的信息，通过对呼叫中心数据的分析，企业可以深入了解客户需求、优化运营流程、提升客户满意度。
本文将从五个方面介绍呼叫中心数据分析的重要性和方法。
一、呼叫量分析：1.1 呼叫量趋势分析：通过对呼叫量的日、周、月、季度、年度等时间段的分析，了解呼叫量的变化趋势，为企业提供合理的资源配置和人员安排。
1.2 呼叫量分布分析：对呼叫量在不同时间段的分布情况进行分析，找出高峰期和低谷期，合理调整人员数量和工作时间，提高呼叫中心的效率。
1.3 呼叫量来源分析：分析不同渠道、不同地区、不同产品的呼叫量占比，匡助企业了解市场需求和产品受欢迎程度，以便进行精准营销和产品策划。
二、通话时长分析：2.1 平均通话时长分析：计算呼叫中心每一个客服人员的平均通话时长，了解客服人员的工作效率和服务质量，为培训和绩效考核提供依据。
2.2 通话时长分布分析：分析通话时长的分布情况，找出通话时长过长或者过短的异常情况，进行问题排查和改进，提高客户满意度。
2.3 通话时长与问题解决率的关系分析：通过对通话时长和问题解决率的相关性分析，找出通话时长与问题解决率之间的关联，为提升问题解决效率提供参考。
三、客户满意度分析：3.1 客户满意度调查分析：通过呼叫后的满意度调查问卷，采集客户对呼叫中心服务的评价，分析客户满意度的整体水平和不同维度的得分，为改进服务提供指导。
3.2 问题类型与满意度的关系分析：将客户反馈的问题类型与满意度进行关联分析，找出问题类型对满意度的影响，为提升客户满意度制定针对性的改进措施。
3.3 客户满意度与重复投诉率的关系分析：通过客户满意度和重复投诉率的相关性分析，了解客户满意度对重复投诉率的影响，为提高客户忠诚度和口碑效应提供参考。
四、服务质量分析：4.1 服务等待时间分析：分析客户在呼叫中心等待接通的时间分布情况，找出等待时间过长的问题，优化呼叫中心的服务流程和人员配置。
呼叫中心业务培训讲义
呼叫中心业务培训讲义第一部分：呼叫中心概述1. 呼叫中心的定义和功能- 呼叫中心是专门负责电话服务的一种机构或部门，旨在提供高效、质量和个性化的客户服务。
- 呼叫中心的功能包括：接听电话、解答客户问题、处理投诉、提供产品、服务信息等。
2. 呼叫中心的重要性和角色- 呼叫中心是企业与客户之间的重要沟通纽带，能为企业提供有效的客户服务和支持，提高客户满意度和忠诚度。
- 呼叫中心的角色包括：解决客户问题、推销产品、提供信息、增加销售等。
第二部分：基础业务知识1. 电话礼仪- 介绍专业的电话礼仪，包括：以礼貌和友善的态度接听电话、自我介绍、询问客户问题等。
- 强调重要的沟通技巧，例如：倾听客户需求、积极回应、避免中断、处理客户情绪等。
2. 产品知识- 了解企业的产品或服务，包括产品特点、用途、优势等。
- 学习如何有效地传达产品信息给客户，以推销产品和满足客户需求。
3. 业务流程和系统操作- 介绍呼叫中心的业务流程，包括电话接听、问题解答、投诉处理等。
- 学习使用呼叫中心系统和工具，例如：电话控制软件、客户数据库等。
4. 技术支持知识- 学习解决客户问题和提供技术支持的方法和技巧。
- 掌握基本的电脑和网络知识，以便能够熟练操作和解决常见问题。
第三部分：提升客户服务技能1. 倾听技巧- 学习如何倾听客户需求，理解客户问题，避免误解和误导。
- 强调重要的倾听技巧，例如：集中注意力、不打断、确认理解等。
2. 解决问题和回答客户疑问- 学习如何有效地解决客户问题和回答客户疑问。
- 强调清晰、简明和准确的表达，避免使用行业术语和复杂的解释。
3. 处理客户情绪- 学习如何处理不满和抱怨的客户情绪。
- 强调保持冷静和专业的态度，尽可能解决问题，并向上级寻求帮助和支持。
第四部分：提高销售技巧1. 产品推销- 学习如何向客户推销产品，包括了解客户需求、提供适当的产品建议、解释产品优势等。
- 强调重要的销售技巧，例如：积极销售语言、产品演示、解决客户疑虑等。
呼叫中心数据分析入门
要点二
呼叫中心数据来源
呼叫中心数据的来源主要包括客户电话交互数据、 CRM系统数据、员工工作表现数据等。其中，客户电 话交互数据是指客户与呼叫中心员工通话过程中的数 据，包括通话时长、客户满意度等；CRM系统数据是 指客户关系管理系统的数据，包括客户信息、订单信 息等；员工工作表现数据是指员工在呼叫中心工作过 程中的数据，包括通话时长、工作量、绩效等。
感谢您的观看
和降低成本。
优化人力资源分配，合理分配坐 席和客服人员的任务和职责。
根据数据反馈，改进坐席技能培 训计划，提高客户服务质量。
提出合理化建议与改进措施
根据数据分析结果，提出合理化 建议，例如改进客户沟通流程、
优化排班制度等。
针对呼叫中心存在的问题，提出 具体的改进措施，例如增加自助 服务选项、完善问题解决流程等
呼叫中心关键绩效指标（KPI）是衡量呼叫中心运营绩效的重要工具，用于评估和优 化呼叫中心的各项工作。
KPI包括：接通率、处理时长、平均呼叫放弃率、平均通话时长、首次呼叫解决率等 。
这些KPI能够反映呼叫中心的运营状况，帮助呼叫中心管理层及时发现问题并采取改 进措施。
各项指标的分析方法与运用
分析方法：趋势分析、比较分 析、标杆分析、因果分析等。
总结词
通过客户满意度数据分析，企业可以更好地了解客户需求和反馈，优化客户服务 ，提高客户满意度。
详细描述
客户满意度是呼叫中心最重要的指标之一，通过对客户反馈数据进行深入分析， 企业可以发现服务中的不足和改进点，从而制定相应的改进措施，提高客户满意 度。
案例二：通过数据分析优化坐席排班
总结词
通过对坐席排班数据的分析，企业可以优化坐席排班，提高呼叫中心的服务质量和效率。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析一、引言呼叫中心是企业与客户之间进行沟通和交流的重要渠道。
随着呼叫中心技术的不断发展和应用，大量的数据被采集和记录下来。
本文将对呼叫中心数据进行分析，以匡助企业了解客户需求、提高客户满意度和优化运营效率。
二、数据采集和整理1. 数据来源呼叫中心数据来源于客户与呼叫中心的通话记录、在线聊天记录、电子邮件交流等渠道。
2. 数据类型呼叫中心数据包括客户信息、通话时长、通话目的、问题分类、客户满意度评价等。
3. 数据整理对采集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据分析方法1. 呼叫量分析通过对呼叫中心数据进行统计和分析，可以了解到不同时间段、不同渠道的呼叫量情况，从而合理调配人力资源，提高客户服务质量。
2. 问题分类分析将客户呼叫中心的问题进行分类，可以匡助企业了解客户的主要关注点和需求，有针对性地改进产品或者服务，提高客户满意度。
3. 通话时长分析通过分析呼叫中心通话的平均时长、最长时长、最短时长等指标，可以评估客户服务的效率和质量，优化呼叫中心的运营流程。
4. 客户满意度分析通过对客户满意度评价数据的统计和分析，可以了解客户对呼叫中心服务的满意程度，发现问题并及时改进，提升客户体验。
5. 呼叫转化率分析通过分析呼叫中心的呼叫转化率，即客户通过呼叫中心解决问题或者购买产品的比例，可以评估呼叫中心的销售能力和服务质量，为企业制定营销策略提供依据。
四、数据分析工具和技术1. 数据可视化工具使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将呼叫中心数据转化为图表、图形等形式，直观地展示数据分析结果，方便管理层和决策者进行数据洞察和决策。
2. 数据挖掘技术利用数据挖掘技术如聚类分析、关联规则挖掘等，挖掘呼叫中心数据中的潜在规律和关联关系，为企业提供更深入的洞察和决策支持。
3. 自然语言处理技术对呼叫中心的在线聊天记录、电子邮件交流等非结构化文本数据进行自然语言处理，提取关键词、情感分析等，匡助企业了解客户需求和情感倾向。
呼叫中心如何利用数据分析改善服务
呼叫中心如何利用数据分析改善服务在当今竞争激烈的商业环境中，客户服务质量的优劣直接影响着企业的声誉和业务发展。
呼叫中心作为企业与客户沟通的重要渠道，承担着解答疑问、处理投诉、提供支持等关键任务。
为了不断提升服务水平，满足客户日益增长的需求，呼叫中心应当充分利用数据分析这一有力工具。
数据分析能够帮助呼叫中心深入了解客户行为、需求和满意度，从而精准地优化服务流程、提高员工效率，并最终增强客户忠诚度。
首先，呼叫中心需要明确收集哪些数据。
通话时长、等待时间、解决问题的时间、客户满意度评分等都是关键的指标。
此外，还应包括客户提出的问题类型、问题的复杂程度、客户的情绪状态等细节信息。
这些数据的收集可以通过电话系统的自动记录、客服人员的手动输入以及客户在通话结束后的反馈调查等多种方式进行。
有了丰富的数据基础，接下来就是对数据进行整理和分类。
将海量的数据按照不同的维度进行分类，例如按照业务类型、客户类型、时间段等，以便更清晰地发现数据中的规律和趋势。
比如，通过按时间段分类数据，可以发现某些时段的来电数量特别多，从而合理调整人员安排，避免客户长时间等待。
深入的数据分析是挖掘数据价值的关键步骤。
通过运用统计学方法和数据挖掘技术，呼叫中心可以找出数据之间的隐藏关系。
比如，分析客户满意度与解决问题时间之间的关联，可能会发现如果能在一定时间内解决客户问题，满意度会显著提高。
又或者通过关联分析，发现某些问题常常同时出现，这意味着可能存在一个系统性的根源需要解决。
利用数据分析来优化服务流程是提升服务质量的重要途径。
如果数据显示某个环节经常导致客户不满或者延误处理时间，就应当对该环节进行重新设计或改进。
例如，简化繁琐的身份验证流程，或者优化问题转接机制，确保客户能够快速找到能解决问题的人。
员工培训也是数据分析的一个重要应用方向。
通过分析员工的服务表现数据，如通话时长、解决问题的准确率、客户满意度评价等，可以找出员工的优势和不足之处。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心数据分析1. 概述呼叫中心是企业与顾客进行方式沟通的重要渠道之一，通过分析呼叫中心的数据，企业可以获取客户需求、了解客户反馈、优化服务质量等重要信息。
本文将介绍呼叫中心数据分析的意义、常用方法和步骤。
2. 呼叫中心数据的意义呼叫中心数据包含大量有价值的信息，通过对这些数据进行分析，企业能够获取以下洞察：- 客户需求：通过分析来电目的、问题类型等信息，企业可以了解客户的需求，进一步优化产品和服务。
- 服务质量：通过分析来电时长、通话过程中的沟通质量等信息，企业可以评估服务质量，发现问题并进行改进。
- 客户满意度：通过分析来电评价、客户反馈等信息，企业可以了解客户满意度，发现问题并及时解决。
- 运营效果：通过分析呼叫中心的工作效率、呼叫分布等信息，企业可以评估运营效果，进行资源优化。
3. 呼叫中心数据分析方法呼叫中心数据分析通常使用以下常用方法：- 数据收集：呼叫中心数据可以从各种渠道获取，如方式录音、呼叫记录等。
企业需要建立数据收集机制，确保数据的准确性和完整性。
- 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，包括去除重复记录、处理缺失值等。
- 数据转换：将呼叫中心数据转换成适合分析的格式，如将方式录音转换成文本，提取关键信息等。
- 数据分析：使用统计学和机器学习等方法，对呼叫中心数据进行分析，探索数据的关联性、趋势等。
- 结果可视化：通过可视化工具，将数据分析的结论以图表等形式展示，便于企业决策和沟通。
4. 呼叫中心数据分析步骤呼叫中心数据分析通常包括以下步骤：- 定义分析目标：根据企业的需求，明确呼叫中心数据分析的目标，如了解客户需求、提升服务质量等。
- 收集和整理数据：获取呼叫中心的数据，清洗和整理数据，确保数据的准确性和完整性。
- 数据探索分析：对数据进行探索性分析，包括统计量计算、数据可视化等，发现数据之间的关系和趋势。
- 数据建模和预测：基于数据分析的结果，建立模型进行预测，如客户满意度的预测、服务质量改进的方向等。
呼叫中心数据分析报告
呼叫中心数据分析报告一、引言呼叫中心的数据分析报告对于优化呼叫中心运营、提高客户满意度以及提升公司业绩具有至关重要的意义。
本报告将对呼叫中心的数据进行深入分析，并提出相应的改进建议。
二、数据来源与处理1、数据来源：本报告所采用的数据来源于呼叫中心的日常运营数据，包括呼入呼出数量、通话时长、客户满意度等。
2、数据处理：运用数据处理技术，如数据清洗、数据筛选等，对原始数据进行处理，以保证数据的准确性和完整性。
三、数据分析1、数量分析：分析呼入呼出的数量，可以了解客户的需求和公司的业务状况。
通过对比不同时间段的数量，可以发现高峰期和低谷期，为人力资源调配提供依据。
2、通话时长分析：通话时长是反映呼叫中心工作效率的重要指标。
通过分析通话时长，可以找出工作中存在的问题，并采取相应措施提高工作效率。
3、客户满意度分析：客户满意度是衡量呼叫中心服务质量的重要指标。
通过分析客户满意度，可以了解客户的需求和期望，从而改进服务质量和提升客户体验。
四、改进建议1、针对数量，建议公司在高峰期增加接线员数量，提高工作效率；在低谷期适当减少接线员数量，避免人力浪费。
2、针对通话时长，建议公司对通话过程进行监控，发现存在的问题并及时解决；同时加强员工培训，提高沟通能力和服务水平。
3、针对客户满意度，建议公司加强客户调查，了解客户需求和期望；同时建立完善的客户服务体系，提高客户满意度和忠诚度。
五、结论与展望通过对呼叫中心的数据进行深入分析，我们可以发现存在的问题和改进空间。
通过实施上述改进建议，有望提高呼叫中心的工作效率和客户满意度，从而提升公司业绩。
我们也将持续呼叫中心的数据变化，不断优化改进措施，以适应不断变化的市场环境。
呼叫中心数据分析在当今的数字化时代，呼叫中心已成为企业与客户互动的重要渠道。
然而，随着客户期望的不断提升，呼叫中心的运营面临着巨大的挑战。
为了在这个竞争激烈的市场环境中获得优势，企业需要借助数据分析的力量来优化呼叫中心的运营，提升客户体验。
呼叫中心数据分析
呼叫中心数据分析呼叫中心数据分析是指通过对呼叫中心所产生的数据进行采集、整理、分析和解读，以获取有关呼叫中心运营和客户服务质量的洞察和见解。
这些数据可以包括呼叫量、呼叫等待时间、呼叫时长、客户满意度调查结果等。
呼叫中心数据分析的目的是匡助企业了解其呼叫中心的运营状况，发现潜在的问题和机会，并采取相应的措施来提升客户服务质量和提高运营效率。
下面将详细介绍呼叫中心数据分析的几个关键方面。
1. 呼叫量分析呼叫量分析是对呼叫中心每天、每周、每月的呼叫数量进行统计和分析。
通过分析呼叫量的变化趋势，可以了解客户的需求变化和呼叫中心的运营状况。
例如，呼叫量的骤增可能意味着某个产品或者服务浮现了问题，需要及时调查和解决。
2. 呼叫等待时间分析呼叫等待时间分析是对呼叫中心客户等待接通的时间进行统计和分析。
通过分析呼叫等待时间的平均值、最大值和最小值，可以评估呼叫中心的响应速度和客户等待的满意度。
如果呼叫等待时间过长，可能意味着呼叫中心需要增加人力资源或者改进工作流程。
3. 呼叫时长分析呼叫时长分析是对呼叫中心客户和客服人员的通话时长进行统计和分析。
通过分析呼叫时长的分布情况，可以了解客户咨询的内容和客服人员的工作效率。
例如，某个客服人员的平均通话时长远远高于其他人员，可能需要对其进行培训或者调整工作安排。
4. 客户满意度调查分析客户满意度调查分析是对呼叫中心进行定期客户满意度调查，并对调查结果进行统计和分析。
通过分析客户满意度的得分和意见反馈，可以了解客户对呼叫中心的评价和建议。
如果客户满意度较低，可能需要进一步了解客户需求，并采取相应的改进措施。
5. 呼叫质量分析呼叫质量分析是对呼叫中心客户和客服人员的通话录音进行评估和分析。
通过分析呼叫录音的内容和质量，可以了解客户的需求和问题，以及客服人员的服务水平。
例如，如果客服人员在通话中频繁使用不礼貌或者不专业的语言，可能需要对其进行培训或者纠正。
呼叫中心数据分析的结果可以匡助企业做出以下决策和改进措施：1. 人力资源调配：根据呼叫量和呼叫等待时间的分析结果，合理安排客服人员的工作时间和数量，以满足客户需求并提高客户满意度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
呼叫中心数据分析培训
培训讲师：谭小芳
培训时间：2天
培训对象：
呼叫中心运营主管、呼叫中心班组长、呼叫中心数据报表专员。
培训收益：
1：了解数字的内在含义；
2：掌握数据的分析方法；
3：熟悉数据分析结果的内在意义；
4：加强数据分析与数字挖掘的能力。
培训背景：
很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。
而人们目前比以往任何时候都更多地拥有商业环境方面的数据，你是否在利用这些信息战胜对手呢？如果不是，你正在失去一种强有力的竞争工具。
当传统的竞争优势已经失效时，使用数据分析法来制定更好的决策，并从业务流程中实现最大的价值，可以使公司脱颖而出。
为什么要凭借数据分析法来竞争呢？当许多行业里的企业都生产类似的产品，而且使用类似的技术时，差异化的业务流程就是实现差异化的最后机会了。
许多以往的竞争手段，例如地理方面的优势或者保护性的规定等，随着全球化的趋势都将失效。
而专利技术很快就能复制，产品或服务的突破创新也越来越难。
因此，竞争基础就限于以下几方面：有力而且有效的执行、明智的决策，以及从业务流程中榨取最后一丝价值的能力。
而通过很好地利用数据分析法，所有这些都可以实现。
培训大纲：
一、数字在说话。
数字不会骗你
数字的误导
1、数据分析知识：
帕累托分析，数据排列，百分比分析，数据相关性
2、小组课题案例分析和演示
话务量组成案例
数据排列和百分比分析
顾客投诉组成案例
3、帕累托分析和百分比趋势变化
话务员质检成绩案例
相关性分析和数据排列
新业务开通量案例
帕累托分析和百分比分析
二、数据挖掘的基本概念何谓数据挖掘?
1、数据挖掘能做什么?
商业领域的数据挖掘
2、技术层面的数据挖掘
呼叫中心数据挖掘方法论呼叫中心数据的分类与描述
三、呼叫中心数据挖掘的类型
1、商业问题的正确识别
2、如何将数据转换成可操作的决策?
3、呼叫中心数据挖掘模型的建立与选择数据挖掘的相关算法
4、如何建立好的预测模型
四、对模型进行试验
1、评价模型的几个标准
2、选择合适的模型
3、客户数据管理数据管理的核心内容
4、客户数据采集与数据质量管理
五、客户信息的类型与分析数据准备
1、领先行业的客户数据管理实践
2、客户价值管理理解客户管理阶梯
3、客户管理的内容与策略
4、客户价值的正确识别
六、运营管理与质量改善中的数据分析
1、数据挖掘的价值举例
2、数据分析前提
3、数据分析结果
4、数据挖掘的基本模型和整体流程
七、数据分析方法选择
1、常用的分析方法
2、数据排列和百分比分析
3、均值离差分析
4、趋势和波动分析
5、相关性分析
6、常见的分析题目
静态数据分解，例如投诉量
多组同质数据分析，例如质量成绩
时间序列，例如话务量
抽样分析，例如顾客满意度
对比分析，例如顾客习惯
八、数据展示的核心技巧数据展示的基本技巧
1、常用分析图表与应用
2、数据展示的工具选择
3、报表展示的方法与技巧
4、数据库营销绩效评估如何从客户响应与客户忠诚获利？
九、典型营销绩效指标与数据分析应用
1、优化营销绩效的核心方法与技巧
2、分析过程中的测试与学习
3、顾客关系管理数据挖掘案例应用-第一阶段案例情境说明
十、商业应用讨论
1、数据分析的探讨
2、顾客关系管理数据挖掘案例应用-第二阶段如何给客户打分
十一、如何进行客户细分
1、集群分类分析
2、顾客关系管理数据挖掘案例应用-第三阶段客户终生价值的估算
3、模型的解释与说明
4、模型的评估方法
5、如何向技术部门说明模型的应用。