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用户行为数据分析培训课程大纲
课程收益：
通过本次培训中实际案例的分享，了解数据管理的各种经验教训（别人花费上百亿学费买来的经验啊！），深刻理解大数据的意义，发掘用户行为分析的价值。 通过本次培训中实际案例的分享，了解数据管理的各种经验教训（别人花费上百亿学费买来的经验啊！），深刻理解大数据意义，发掘客户精确营销的价值。
培训目标：
4G时代，运营商产生了更多的大数据，通过对客户的重新认识和精确营销，可以提升企业的核心竞争能力，可以更新企业运营的新理念。了解大数据处理的基本技术，包括：数据仓库、数据挖掘、元数据等基本内容。解决数据质量的方法和经验，数据管理的组织机构设置等。
课程内容：
一、4G时代的“大数据、大机遇”：
1.概述
1)大数据概念和特点
2)大数据需要哪些技术支撑
3)大数据能够带来哪些新应用？
4）4G时代产生的大数据内容
2.大数据时代带来对传统营销的挑战
1)大数据如何成为资产？
2)大数据如何体现精确营销
3)大数据的价值
4）4G大数据对于运营商的价值
3.大数据时代的新营销模式
1)互联网的营销模式——微博营销、微信营销、网页营销等
2)CRM——“旧貌焕发新颜”
3)精确营销——装上了GPS，实现“精确打击”
4）运营商的4G营销——终端、流量、内容
【示例】淘宝等电商的大数据营销案例分享
4.如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞察力
1)知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
2)客户的群体特征——“人以群分”
3）如何发掘4G潜在客户？
5.如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率
1)客户接触渠道分类
2)电话、QQ、微博——全方位覆盖
3)如果进行广告的精确投放？
4)4G时代营销渠道的拓展
6.大数据的实现架构和体系
1)HADOOP技术了
2)MAP/REDUCE算法
3)非结构化数据分析的特点
4）数据仓库技术
5）数据的ETL过程描述
6）数据挖掘概述
7）中国移动的经营分析系统实例介绍
【示例】互联网企业(BAT)的大数据架构分享
二、大数据下客户的“透视”：
1、客户是“上帝”，如何找到“上帝”？
1）上帝是什么样子？
上帝是什么视图？
2）客户是什么样子？
客户是什么视图？有什么样的客户标签？
3）提供哪些产品？
产品是什么视图？有什么产品标签？
4）如何建立客户和产品间的关系？
为合适的客户，找到合适的产品
2、我们对自己的客户（“上帝”）了解多少？
1）客户会有什么特点？
客户的基本特征（如：不同产品的年龄分布）
客户的群体特征（如：不同年龄群体关注点有哪些？）
现代营销模式的基础，以现有产品为基础，寻找群体客户适合的产品和服务。
客户的交往圈子（如：户外旅游圈子关注哪些产品？）
【示例】电信客户交往圈分析案例
客户的内容消费特征（如：客户喜好哪些内容？）
另一个角度规划产品和服务。
2）大数据时代营销的方法
营销方法论和知识库（分析问题的知识库和方法树）
4G时代的营销：“大数据、微营销”
营销的渠道规划：实时营销和事件营销
【示例】美剧《纸牌屋》的大数据营销；
3）企业管理方面的情况
及时发现企业真实的情况（哪些运营的关键指标KPI？）
像人体一样，如何及时发现病症？（关键指标KPI的波动范围？）
示例】：电信企业的数码仪表盘，展示企业的KPI；如何通过手机彩信及时展现KPI给领导。
【示例】4G时代手机APP大数据应用展示
3、如何“帮客户买产品，而不是推销其不需要的产品”
1）如何进行客户的“X光透视”？
（客户的统一视图包含哪些信息？哪些是关键属性？）
如何发现客户的真实需求？（服务与骚扰的区别）
【示例】：电信行业客户的内容标签展示
2）内部产品的科学选配
（如何提供专家般量化的分析，为用户提供最优的内部产品？
如：电信行业计算出最适合用户模式的资费进行选择）
【示例】：为客户定制最合适的资费：经过数据精算后，告诉客户，A产品比B产品更适合
3）竞争对手产品的对比
与竞争对手间的产品差异化区隔
自己产品的优势和弱点（如何提供量化的分析结果？）
【示例】：竞争对手的“客户回归”分析
4）销售过程的处理
销售时机的把握销售语术的把握
4、大数据营销的作用和价值
1）数据和知识是人的本质特征
2）大脑是人与动物的差别
3）“事半功倍”是捷径
4）从“拼刺刀”到“信息战”；示例：某人关系图
5、如何避免对客户的骚扰
1）客户外呼的次数控制
2）客户外呼的内容控制
3）客户外呼的时机控制
4）语术的把握避免投诉
5）不能外呼、不能发短信时，如何进行营销？
【示例】学习互联网的模式，“先有客户，再有生意”。
6、员工坐席的“服务适配”问题
1)客户是什么类型？
2)员工是什么类型？
3)产品的合适客户群如何？
4)如何让匹配的员工坐席为客户提供服务？
三、基础数据的收集和分析
1、数据的种类
1）客户数据内容（电信客户的基本资料）
2）产品数据内容（产品的编码）
3）营销数据内容（交易记录的保存）
4）服务数据内容（客户服务数据的保存）
5）电信数据的特点：（交易型数据较多、价值密度降低等）
2、数据的存放方法
1）数据的清洗、转换和加载
2）存放在数据库/数据仓库
3）数据的基本分析工具EXCEL等
4）数据仓库的基本原理
3、数据的基本整理
1）数据的归类存放（建模型）
2）数据的基本加工
4、数据挖掘技术
1）数据的基本汇总
2）数据中的“金子”：从石头中淘金子
3）数据挖掘：“啤酒和尿布”的故事
4）数据挖掘过程
5）数据挖掘算法介绍
包括：关联分析、聚类分析、决策树分析、孤立点分析等算法
【示例】：某省移动客户分群案例剖析（数据挖掘中分类算法）
6）高级的数据挖掘工具SAS和SPSS等
【示例】：切入几张工具的界面图
5、数据质量的基本保障
1）指标的口径描述和统一
2）后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍
3）“差之毫厘谬以千里”
6、网销/电销数据的收集和整理
1）网销数据的收集/整理
2）电销数据的收集/整理
3）电销和网销数据的关键点：
【示例】：电销企业的营销案例（借助数据挖掘中产品关联分析）
四、客户的分析和认知
1、客户的定义和范畴
用户和客户的区别
客户是否要进行细分，如校园客户、家庭客户、集团客户等
2、关于客户的基本“信息”（管中窥豹）
身份证信息行为爱好信息衍生信息
客户资料信息透露的内容
3、客户的基本属性标签（如对周杰伦粉丝推荐其新歌作为彩铃等）
增值服务等方面，让服务更加贴近客户
如何爬取客户的内容信息
4、客户的喜好（“不怕没缺点，就怕没爱好”）
经常出没的地方（高尔夫场、酒吧街、电影院等）
通过前台的观察和后台的询问等获取的知识
【示例】通过DPI解析，获取用户的内容信息
5、客户的细化分群
客户分群的依据（物以类聚、人以群分）
数据挖掘技术应用客户分群的方法：
【示例】：电信行业客户内容标签案例
6、客户的知识库
实时调出符合条件的客户群体来
【示例】：电信行业客户知识库举例
7、如何识别欺诈客户
如何识别欺诈客户如何防范风险
【示例】：电销行业客户欺诈案例描述
8、客户的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）
客户群中的“种子/关键”客户客户的交往圈分析
【示例】：客户交往圈分析案例
基于客户交往圈，进行客户“再挖掘”
9、客户的生命周期管理
客户的生命周期数据分析渗透到客户的生命周期全过程
10、电销/网销中能进行哪些客户分析和营销？
网络可以泄露客户更多的信息；（如何买到合适的数据？）
对客户更深层的了解，就可以进行合适的营销：
五、如何为合适的用户提供合适的产品？
1、营销的目的：为合适的用户提供合适的产品
除了“激情营销”，更需要“理性营销”；真正满足客户需求才能构建长久的营销关系；
客户的真实需求如何？
2、如何发现合适的用户
谁是合适的客户？标准有哪些？客户的担心、顾虑是什么？
3、如何提供合适的产品
从现有的产品客户中寻找目标客户特征
【示例】：客户手机阅读针对性营销案例示例
4、营销案的设计和评估
如何吸引用户？如何让用户选择产品？
5、营销的过程和细节
类似CRM系统的营销流程管理
营销活动的实时性提升
【示例】：电信行业CRM营销的流程框架图
6、营销的渠道选择
客户是否喜欢外呼电话，还是短信？还是网上营业厅？
【示例】：用户偏好渠道分析的案例
7、如何避免对客户的过渡打扰
限制每月的外呼次数；
8、网销/电销的客户数据挖掘
9、客户的挽留和延伸销售
识别真正有价值的客户；
案例：客户价值评估介绍
尽量让客户进入更高级别，避免降级：（电信行业的价格战，将钻石卡用户打成了金卡；金卡用户打成了银卡）
六、智慧网络运营
1、PCC内容概述：
不同的策略和计费，决定不同的传输性能等；
借助DPI和大数据技术，如何识别网络上的承载业务和价值评估；
采用差异化策略，进行优质客户的优质网络服务。
2、融合通信介绍：
直面微信的竞争；
获取更多的客户数据；
借助大数据分析，展开差异化竞争；
3、基于大数据的网络优化介绍：
4G基站选址分析；
基站选址的成本效益分析等；
【示例】电信网络方面的大数据分析；
4、与虚拟运营商的竞争分析
虚拟运营商的产品分析；
虚拟运营商的客户分析；
虚拟运营商的结算分析等；
七、如何编写漂亮的分析报告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）
1、数据是基础
2、分析报告是展现形式
3、分析报告的思路
4、分析报告的方法
示例：分析报告演示
八、数据的质量问题
（数据仓库项目的60%精力是在解决数据质量问题）
1、数据质量的问题表现
接通率的量化依据数据转换成为成功订单几率的描述
示例：数据质量的问题分布图
2、数据质量的根源在哪里
业务管理的标准化指标的口径一致性问题
3、数据质量的管理模式
理清数据的来龙去脉列出数据的监控点
4、数据质量的量化评估方法
数据质量的评估标准
【示例】：数据质量的评估指标
九、总结和展望
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