【课程背景】

互联网+的年代，客户中心的团队结构变化明显，团队管理也越发随着业务模式的变化和团队人员的群体变化而凸显挑战。如何能够真正打造一个简单、快乐、高绩效的团队非常关键！因为现代成功学表明，管理者的成功＝２０％的ＩＱ＋８０％的ＥＱ。而EQ不同于IQ，它并非与生俱来，它可以通过学习和实践，得以逐步提升。
另外，随着国内呼叫中心日趋成熟化，怎样合理利用资源，达到成本与收益最优化，如何提升呼叫中心的效益和效率？如何提升呼叫中心的执行力？呼叫中心有效管理体系如何建立？如何管理好下属团队？如何做激励？如何降低中心员工的流失？以上都已经成为呼叫中心运营管理研讨的焦点！
本课程将通过把心理学的内容和呼叫中心运营特色紧密结合，提升所有从业者的软性能力，从而做到在呼叫中心的从业中“知己解彼，与人共赢”，通过对“心”的把握，能够带出一支卓越的团队。

【课程对象】

客户中心各个层级的运营管理者

【课程大纲】

一、大数据环境与客户行为研究
生活在大数据时代
顾客行为分析的目的与作用
以顾客为导向的企业经营
全面顾客视图
顾客行为分析的主要方法
挑战：数据从何而来
二、从数据中发现行为规律和异常特征
小案例：异常是怎么产生的
没有比较，就没有结论
发现行为异常的三个思路
1)占比异常
2)增幅异常
3)分布异常
样本对统计结果的影响（假设检验）
小案例：异常是怎么产生的
三、顾客归类
顾客属性归类的原则
客户行为属性的合理分类
简单的聚类分析
SPSS实现聚类分析计算
应用案例：区别顾客属类，提供区别化服务
四、相关与关联
相关的基本概念——两种因素之间存在关联吗？
线性相关的原理和计算
相关性分析案例
关联度：另外一种相关
关联度计算
1)支持度
2)可信度
3)提升度
案例：发现交叉营销的机会
五、决策树和决策模型
小案例：什么样的客户会流失
顾客“属性”与“行为”的对应研究
复杂环境对顾客行为决策的影响
决策树模型建立
SPSS决策树计算举例
六、趋势预测
长期预测和短期预测
预测的误差分析评价
多元线性回归预测
指数平滑预测
周期性波动的影响
介绍一种“自适应”的财务预测模型
七、分析结论的可视化
好的图表是不需要解释的
静态图表和动态图表
包含地理信息的三维图表举例
包含年龄信息的三维图表举例
1)发现异常：数量，比例，趋势… …
2)分类和聚类
3)相关与关联
4)决策树
5)趋势预测
6)备用：分析结论可视化