مشتری محور بودن بدون تحلیل اطلاعات مشتریان و بدون استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از مشتریان امکان پذیر نمی‌باشد. چه اتفاقی افتاده است که نیاز داریم در مدیریت ارتباط با مشتریان خود از روش‌های داده‌کاوی و تحلیل داده‌های مشتریان استفاده کنیم؟

امروزه بسیاری از کسب و کارها داده‌های مشتریان خود را جمع آوری می‌کنند و با حجم زیادی از داده‌های مشتریان مواجه هستند. بسياري از شركت‌ها، موسسات، بانك‌ها،‌ بيمه‌ها، فروشگاه‌هاي خرده فروشي و … بانك داده كامل و جامعي در مورد مشتريان خود در اختيار دارند. اين بانك‌هاي داده مجموعه‌اي سازمان‌يافته از اطلاعات مشتريان مي‌باشند.

سوال اينجاست… آيا بانك‌ها، بيمه‌ها، فروشگاه‌هاي خرده‌فروشي هنگامي كه به بانك‌هاي اطلاعاتي مشتريان خود نگاه مي‌كنند، مي‌توانند مشتري را در پس اين حجم از اعداد و متغيرها ببيند؟ مي‌توانند رفتار او را پيش‌بيني كنند و نيازها و مشكلات احتمالي او را شناسايي كنند؟ مسلما پاسخ شما منفی است. بنابراين تنها با جمع‌آوري حجم زياد از داده‌هاي مشتري نمي‌توان به ارزش و سود قابل توجه در كسب و كار رسيد.

سوال مهم ديگر اين است كه آیا امکان تحلیل این حجم از داده‌ها و اطلاعات به صورت دستی براي سازمان‌ها امکان پذیر می‌باشد؟ مسلما باز هم پاسخ شما منفی می‌باشد.

از طرفی اگر توان تحلیل داده‌های مشتریان خود را نداشته باشید، به جرات می‌توان گفت که جمع آوری داده‌های مشتریان نه تنها سودی ندارد بلکه هزینه‌هایی را نیز برای شما در پی خواهد داشت.

آنچه که ضرورت پیدا می‌کند فراگیری روش‌های تحلیل داده با استفاده از ابزارهای مناسب و ایجاد توان تحلیل داده‌های مشتریان در شرکت‌های مشتری محور می‌باشد.

با فراگیری روش‌های تحلیل داده‌های مشتریان، توانایی پیش‌بینی و پاسخ گویی خودکار به نیازهای مشتریان خود را کسب خواهید کرد. دیگر زمانی که مشتری به شما مراجعه می‌کند، چیزهای زیادی در مورد او می‌دانید. می‌توانید تشخیص دهید که مشتری شما چه تیپ شخصیتی دارد و چه چیزی دوست دارد؟ آیا برای اولین بار است که از شما خرید می‌کند و قرار است چه رفتاری در آینده از خود نشان بدهد؟ آیا پتانسیل تبدیل شدن به یک مشتری ارزشمند را دارد؟ در آینده کدام گروه از محصولات را خریداری خواهد کرد؟ بعد از چه مدتی احتمال از دست دادن این مشتری وجود دارد؟ با چه پیشنهادهایی می‌توانید ارزش طول عمر این مشتری را افزایش دهید؟ کدام مشتریان را در کمپین‌های بازاریابی خود شرکت دهید و سوال‌هایی از این قبیل که تنها با تحلیل داده‌های جمع آوری شده از مشتریان می‌توانید به این سوال‌ها پاسخ دهید.

در این دوره طرز فکر داده محور و تکنیک‌های تحلیل داده‌های مشتریان را به شما آموزش خواهیم داد. به شما کمک خواهیم کرد که از داده‌های مشتریان خود استفاده تحلیلی کنید و به سوال‌هایی از این قبیل پاسخ دهید و سودآوری و ارزش کل شرکت خود را افزایش دهید.

جلسه اول: بدانید مدیریت ارتباط با مشتری تحلیلی چیست و داده‌کاوی چه نقشی در آن دارد

 جلسه اول در ارتباط با موضوعات زیر با شما صحبت خواهیم کرد:

 مدیریت ارتباط با مشتری و ارزش و اهمیت آن

 داده‌هاي مشتري و ارزشي كه مي‌توان از طريق تحليل داده‌ها كسب نمود

 نقش تحليل داده‌هاي مشتريان در موفقيت كسب و كارها و افزايش فروش

 آشنايي کلی با داده‌كاوي و روش‌هاي مختلف تحليل داده‌هاي مشتري

 ارائه مثال‌هایی از کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی و کسب و کار

جلسه دوم: داده‌هاي مشتريان خود را جمع‌آوري و براي تحليل آماده كنيد…

چند سوال..

 چه داده‌ها و اطلاعاتي از مشتريان را لازم است تا جمع‌آوري كنيم؟

 داده‌هاي مشتريان پس از جمع‌آوري چه مشكلاتي ممكن است داشته باشند؟

 داده‌هاي پاكسازي نشده چه هزينه‌ها و مشكلاتي براي سازمان به همراه دارند؟

 چه اقداماتي براي بالا بردن كيفيت داده‌هاي مشتريان مي‌توان انجام داد؟

سرفصل مطالب جلسه دوم

• دانلود و نصب نرم افزار، آشنایی با محیط نرم‌افزار، ورود داده‌ها به نرم‌افزار

• شناخت انواع داده‌هاي مشتريان

• رسم نمودارهاي مختلف براي توصيف داده‌هاي مشتريان

• پاكسازي داده‌ها (مديريت داده‌هاي گم شده، داده‌هاي پرت و داده‌هاي تكراري)

• پيش‌پردازش‌هاي مورد نياز براي آماده‌سازي

داده‌ها جلسه سوم: مشتريان خود را در قالب يك مجموعه مديريت كنيد…

چند سوال…

 چطور می‌توان مشتریان شرکت را گروه‌بندی نمود؟

 بیشترین درآمد و سود از کدام گروه از مشتریان می‌باشد؟

 چه کسانی ارزشمندترین مشتریان شرکت هستند؟

 با ارزش‌ترین مشتریان چه ویژگی‌هایی دارند؟ از کدام منطقه جغرافیایی هستند؟ کدام گروه از محصولات را خریداری می‌کنند؟ چند وقت یکبار به ما سر می‌زنند؟

 وفادارترین مشتریان از کدام کانال‌ها خریداری می‌کنند؟ و ….

در جلسه سوم سعی خواهیم کرد با ارائه مثالی کاربردی در نرم افزار به سوالاتی از این قبیل در ارتباط با مشتریان پاسخ دهیم.

سرفصل مطالب جلسه سوم:

• آشنایی با سایر پیش پردازش‌های مورد نیاز برای آماده‌سازی مجموعه داده

• خوشه‌بندی و معرفی الگوریتم‌های مختلف خوشه‌بندی در نرم افزار

• نحوه تحلیل خوشه‌ها بر اساس ویژگی‌های مختلف مشتریان

• ارائه مثال‌هایی کاربردی از بخش‌بندی مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی در نرم افزار

جلسه چهارم: پیش بینی های کاربردی در ارتباط با مشتریان خود انجام دهید…

چند سوال…

 کدام یک از سرنخ ها قابلیت تبدیل شدن به مشتریان شما را دارا می باشند؟

 کدام یک از مشتریان تازه وارد در گروه مشتریان ارزشمند شما قرار می گیرند؟

 کدام گروه از مشتریان در معرض خطر از دست دادن قرار دارند؟

 برای کدام یک از مشتریان احتمال خرید مجدد وجود دارد؟

 کدام یک از مشتریان را بهتر است در کمپین های بازاریابی شرکت داد؟

 آیا مشتری به تبلیغات پیامکی ما پاسخ مثبت می‌دهد؟

 احتمال خرید یک محصول خاص توسط مشتری در آینده نزدیک به چه صورت است؟

 آیا مشتری قابلیت خرید از سایت ما را دارد یا خیر؟ و ……

در جلسه چهارم سعی خواهیم کرد با ارائه مثالی کاربردی در نرم افزار به سوالاتی از این قبیل در ارتباط با مشتریان پاسخ دهیم.

سرفصل مطالب جلسه چهارم:

• مرور روش‌های پاکسازی و آماده سازی

• معرفی روش‌های رده بندی و پیش بینی در داده‌کاوی

• معرفی الگوریتم‌های رده بندی و پیش بینی در داده‌کاوی

• استفاده از الگوریتم‌های رده‌بندی و پیش‌بینی در قالب مثال‌هایی کاربردی

جلسه پنجم: توصیه های متناسب با ویژگی های مشتریان خود ارائه کنید…

چند سوال…

 چطور می‌توان توصیه‌های ارائه شده به مشتریان را سفارشی‌سازی کنیم؟

 مشتریان کدام کالاها و محصولات را با هم خریداری می‌کنند؟

 در زمان خرید پیشنهاد خرید چه محصولاتی را می‌توان به مشتری ارائه کرد؟

در جلسه پنجم سعی خواهیم کرد با ارائه مثالی کاربردی در نرم افزار به سوالاتی از این قبیل در ارتباط با مشتریان پاسخ دهیم.

سرفصل مطالب جلسه پنجم:

• مروری بر جلسات گذشته

• آشنایی با قواعد انجمنی و الگوریتم مرتبط در نرم افزار

• استفاده از الگوریتم‌های قواعد انجمنی در قالب مثال‌هایی کاربردی

جلسه ششم: مرور، رفع‌اشكال، حل تمرين و انجام مثال‌هاي كاربردي

در نرم‌افزار جلسه ششم با فاصله دو هفته پس از جلسه پنجم برگزار خواهد شد.رفع اشکال

• این دوره مناسب مدیران فروش و بازاریابی است که داده‌های مشتریان را در اختیار دارند و قصد استفاده تحلیلی از این داده‌ها را دارند.

• کارشناسانی که در حوزه مدیریت ارتباط با مشتری فعالیت می‌کنند و با داده‌های مشتریان سر و کار دارند و قصد یادگیری روش‌های تحلیل داده‌های مشتریان را دارند.

• دانشجویان و فارغ التحصیلانی که می‌خواهند با دانش روز داده‌کاوی کاربردی به عنوان بخشی از از آماده‌سازی خود برای یافتن شغل در زمینه مدیریت ارتباط با مشتری آشنا شوند