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韩迎娣:数据分析与客户服务

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 客户服务

课程编号 : 5857

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适用对象

电信从业人员,电信客户服务,数据分析,运营

课程介绍

【课程对象】电信从业人员,电信客户服务,数据分析,运营

【课程时间】6小时

【课程背景】

    随着信息化、智能化的快速发展,各类行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。数据的应用分析能力,正在成为企业未来发展的核心竞争要素。通过数据分析能看到用户购买需求越发独特、购买方式越来越多样、多样化生活场景、内容和娱乐消费的多元化等因素,电信购买的年轻化、随意性及强体验感。数据技术的应用提升了企业的资源配置效率,有效促进了业务的创新发展,这是企业数据决策的能力素质,通过数据能力来构建企业内统一的数据池,实现数据的“穿透式”经营管理。

    课程将以数据分析为切入点,还原商业环境中的实际案例,帮助学员认知什么是数据分析?主要价值体现在哪些方面?电信类用户市场分析与商业洞察体现了什么价值?如何打造基于数据分析的极致体验服务?数据洞察的电信用户需求,电信用户分析与复购该如何做?客户极致体验管理给电信带来哪些价值?服务4.0:数字经济下的服务体验是怎样的?使学员学之解惑,学之能用,实现新的数据价值与突破。

 

【课程收益】

  • 思维创新技术路径,数字思维创新模式,数据价值
  • 客服中心的焦虑与机遇,基于客户数据循环的飞轮效应,赋予业务强盛的生命力
  • 基于数据驱动,重构客户服务,打造极致新体验,电信用户市场分析与商业洞察
  • 基于数据分析的认知服务体验,极致体验服务的定义
  • 数据分析5W1H标签,标签应用体系,标签体系的数据层
  • 数据分析赋能客户服务,电信类用户分析与复购
  • 个性化营销与用户细分,数据分析反馈指导策略优化
  • 数据分析找回需求原点,构建产品需求场景,产品数据分析
  • 生态系统中的客户体验,客户极致体验管理给电信带来的价值

 

【课程宗旨】

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】电信从业人员,电信客户服务,数据分析,运营

【课程时间】6小时

 

【课程大纲】

一、思维创新,数据分析与商业洞察

1、思维创新的技术路径

2、数字思维创新模式

  • 连接
  • 赋能
  • 破界

3、数据价值

  • 数据可洞察真相
  • 数据可转化行动
  • 数据的引导思路

4、客服中心“一半是海水,一半是火焰”

5、客服中心的焦虑与机遇

  • 服务渠道与模式的需求个性化
  • 人员流失居高不下,是普遍的煎熬与痛苦
  • 成本中心的定位,普遍低估的价值

5、服务竞争从何而来?

  • 人性的需求
  • 期望与需求
  • 外界的压力

6、数据分析探寻用户

  • 市场洞察
  • 内容评估
  • 社交洞察
  • 数据分析工具
  • 可视化工具

7、技术穿透资源盲区,牵引实现服务效率的提升

8、数据洞察反哺业务良性运营

9、基于客户数据循环的飞轮效应,赋予业务强盛的生命力

10、基于数据驱动,重构客户服务,打造极致新体验

11、电信用户市场分析,需求分析与商业洞察

12、数据的用户洞察 – 营销维度

  • 目标用户旅程
  • 营销活动评估
  • 社交表现追踪
  • 行为趋势洞察

13、以用户为核心的五大体验分析

  • 门店体验
  • 产品体验
  • 下单体验
  • 互动体验
  • 交付体验

14、正确认知服务体验

  • 概念一:体验之五感(视、听、嗅、味、触)
  • 概念二:服务提供者的自我强化
  • 概念三:服务的超关联

15、极致体验服务的定义

  • 基础四要素(可靠、放心、同理、反应)
  • 是一种思维方式
  • 把控服务与干扰的界限

案例:数据分析下的商业洞察

二、数据分析赋能客户服务与营销

1、数据分析5W1H标签

2、标签的应用体系

  • 业务场景倒推标签需求
  • 标签自动化
  • 标签迭代
  • 标签管理机制

3、标签体系的数据层

  • 数据源
  • 数据处理

4、数据分析策略

  • 活动目标与路径
  • 核心策略
  • 策略剖析

5、数据分析:个性化营销与用户细分

  • 用数据实现用户视图
  • 用户细分
  • 一致化内容沟通

6、电信类用户分析与复购

  • 用户画像
  • 用户行为特征
  • 用户生命周期
  • 用户决策过程

7、数据分析反馈指导策略优化

8、回归用户场景与体验

9、服务用户的产品价值与产品力

10、数据分析下的用户行为特征

案例:数据分析的用户需求洞察与服务,数据分析的用户行为与场景

三、数据分析赋能产品及打造客户服务生态

1、数据分析找回需求原点,构建需求场景

2、产品数据分析与挖掘的样本条件

3、产品研发前置分析

  • 需求任务
  • 研究目的
  • 关键指标

4、产品生命周期 - 产品研发设计

  • 策略研究
  • 概念评估
  • 产品研发
  • 产品测试

5、产品生命周期 – 商业应用

  • 导入
  • 发展
  • 成熟
  • 衰退

6、产品商业应用的数据触角

7、从产品驱动到服务驱动

  • 传统服务与极致体验的不同关注点
  • 是机会而不是成本
  • 极致体验的五大支柱

8、产品竞争分析策略

9、生态系统中的客户体验

  • 生态系统与人员的构成
  • 利益相关者的分析
  • 客户体验过程的利益相关者分析
  • 客户体验要尊重人性

10、客户极致体验管理给电信带来的价值

11、服务4.0:数字经济下的服务体验

 

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