好课推荐---《Python联络中心营销数据分析实战》

数字化运营的时代呼唤更加精准和智能的数据分析方法。通过本课程，学员将深入理解并实践如何利用Python进行联络中心的数据分析，探索客户行为、评估营销策略效果，并通过机器学习和数据挖掘技术，驱动联络中心业务的持续优化和创新。

01

课程目标

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课程收获

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课程形式

提供模拟数据集，学员自带电脑，讲练结合，每个知识技能点学员需互动实操同步

04

课程检验

课后以全新数据集为基础，布置针对课程技能点的实操作业，并由老师批阅评分

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学员要求

第1章：引论

1、数据分析对联络中心服务营销的支撑点

2、常用的数据分析工具及其适用场景

3、常用营销数据分析方法：

趋势

预测

构成

对比

分布

相关

漏斗

4、常用根源分析基础框架：

鱼骨图

亲和图

故障树

5W2H

帕累托

5、一站式Python运行环境的搭建

第2章：数据清理、整合与统计分析

1、数据的导入与导出

2、数据清洗和预处理

3、数据探索和描述性统计分析

4、数据的分类汇总与比例分解

5、数据的合并与拆分

6、数据的形态转换与透视

7、基本图表数据可视化

8、复杂仪表盘布局数据可视化

第3章：机器学习数据挖掘基础

1、什么是机器学习与数据挖掘

2、机器学习与数据挖掘常用算法及其业务场景

3、机器学习与数据挖掘常用工具及其优劣势

4、CRISP-DM数据挖掘标准流程

5、数据应用与挖掘的三个支点

第4章：客户行为分析

1、RFM客户细分模型与策略

2、客户聚类与客户分群标签

3、基于多种算法的客户分类及倾向预测

4、客户留存与流失分析

5、关联规则算法发现客户购买模式

第5章：员工效率与产能分析

1、工时利用率分析

2、单呼时长分析

3、产能分析

4、销售额为主的员工配置优化

5、外呼量为主的员工配置优化

第6章：营销效果分析

1、外呼营销数据分析的基本逻辑架构

2、转化率漏斗分析

3、销售额构成分析

4、产品销售趋势分析

5、转化率影响因素分析

6、交叉营销组合规律分析

7、销售额与利润率综合分析

福禄管理学院 FULUCC

北京福禄文化传媒有限公司（福禄网）

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