Curs de CRM Analytics

Lecția 1 • Ce fac sistemele CRM

Definește arhitectura CRM, modulele și mecanismele de captare a datelor. Conectează structura sistemului la oportunitățile de analitică explorate de-a lungul capitolului.

Lecția 2 • Valoarea analiticii în contexte CRM

Explică de ce analitica transformă datele brute CRM în decizii de afaceri. Structurează argumentul ROI utilizat pentru a justifica investiția în analitică.

Lecția 3 • Maturitatea analiticii în organizații

Mapează progresia de la raportarea descriptivă la strategia predictivă în cadrul echipelor CRM. Stabilește așteptări pentru dezvoltarea competențelor pe parcursul cursului.

Lecția 4 • Tipuri și structuri de date CRM

Face distincția între date CRM structurate, semi-structurate și nestructurate. Pregătește studenții să gestioneze diverse formate de date în lucrările analitice ulterioare.

Lecția 1 • Cadre de guvernanță a datelor

Stabilește politici, roluri și structuri de responsabilitate pentru calitatea continuă a datelor. Conectează guvernanța la programe sustenabile de analitică.

Lecția 2 • Tehnici de curățare a datelor

Acoperă metode sistematice pentru corectarea, standardizarea și deduplicarea înregistrărilor CRM. Permite direct calculul precis al metricilor în capitolele următoare.

Lecția 3 • Fundamentele confidențialității și conformității

Abordează gestionarea consimțământului, minimizarea datelor și drepturile clienților în cadrul sistemelor CRM. Asigură că activitatea de analitică respectă obligațiile de confidențialitate aplicabile.

Lecția 4 • Diagnosticarea problemelor de calitate a datelor

Identifică cele mai comune defecte ale datelor CRM și impactul lor asupra afacerii. Pregătește studenții în evaluarea calității înainte de a introduce tehnici de remediere.

Lecția 1 • Raportare pentru service și suport

Acoperă volumul de cazuri, timpul de rezolvare și metricile de satisfacție a clienților în modulele CRM de service. Conectează datele de service la analiza generală a sănătății clienților.

Lecția 2 • Raportare pentru vânzări și pipeline

Se concentrează pe analiza etapelor de oportunitate, rapoartele de câștig/pierdere și acuratețea prognozei. Oferă fundația de analitică a vânzărilor pentru lucrul avansat cu pipeline-ul mai târziu.

Lecția 3 • Filtrarea, gruparea și sortarea datelor

Predă filtre condiționale, grupări pe câmpuri și logică de sortare pentru a izola datele relevante. Construiește precizia în construirea rapoartelor utilizată pe parcursul cursului.

Lecția 4 • Principii de proiectare a tablourilor de bord

Aplică cele mai bune practici de vizualizare a datelor la aspectul și selecția componentelor tablourilor de bord CRM. Asigură că tablourile de bord comunică insight-uri, nu doar afișează date.

Lecția 1 • Fundamentele strategiei de segmentare

Definește obiectivele de segmentare, tipurile de criterii și alinierea la afacere. Stabilește rațiunea strategică înainte de a introduce metode tehnice.

Lecția 2 • Profilare comportamentală și de engagement

Utilizează istoricul de interacțiuni, datele de utilizare a produsului și preferințele de canal pentru a construi profile bogate ale clienților. Aprofundează precizia segmentelor dincolo de atributele demografice.

Lecția 3 • Analiza RFM în CRM

Aplică scorarea pe baza Recenței, Frecvenței și Valorii Monetare pentru a clasifica și grupa clienții după valoare. Produce segmente utilizabile imediat pentru campanii de marketing și retenție.

Lecția 4 • Tehnici de grupare pentru segmentare

Prezintă gruparea k-means și ierarhică ca alternative bazate pe date la segmentele bazate pe reguli. Creează o punte între analitica descriptivă și metodele predictive introduse mai târziu.

Lecția 1 • Modelare predictivă a CLV

Aplică abordări probabilistice și bazate pe regresie pentru a prognoza valoarea viitoare a clientului. Extinde CLV-ul istoric în planificarea strategică orientată spre viitor.

Lecția 2 • Construirea unui model istoric CLV

Construiește CLV-ul din istoricul tranzacțiilor utilizând valoarea medie a comenzii, frecvența de achiziție și rata de retenție. Oferă un model de bază înainte de a introduce extensii predictive.

Lecția 3 • Segmentarea și ierarhizarea pe baza CLV

Utilizează scorurile CLV pentru a crea niveluri valorice care ghidează investițiile diferențiate în service și marketing. Conectează rezultatul CLV la competențele de segmentare din capitolul anterior.

Lecția 4 • Monitorizarea și actualizarea modelelor CLV

Stabilește ritmurile de reîmprospătare, detectarea derivei și declanșatoarele de reantrenare pentru modelele CLV. Asigură că modelele rămân precise pe măsură ce comportamentul clienților evoluează.

Lecția 1 • Evaluarea modelului și stabilirea pragurilor

Aplică precizia, recall-ul, AUC-ROC și diagramele lift pentru a evalua performanța modelului de abandon. Ghidează selecția pragului pentru a echilibra costul intervenției și abandonul ratat.

Lecția 2 • Definiția și măsurarea abandonului

Stabilește abandonul voluntar vs. involuntar, formulele ratei de abandon și măsurarea bazată pe cohorte. Creează definițiile precise necesare pentru ținte fiabile ale modelului.

Lecția 3 • Construirea modelului de predicție a abandonului

Antrenează regresia logistică, arborii de decizie și modelele de ansamblu pe date etichetate de abandon. Produce o listă de clienți scorificați, gata pentru acțiuni de retenție.

Lecția 4 • Factorii declanșatori ai abandonului și ingineria caracteristicilor

Identifică semnalele comportamentale, tranzacționale și de service care preced abandonul. Traduce datele brute CRM în caracteristici predictive pentru antrenarea modelului.

Lecția 1 • Analitică pentru cote și teritorii

Utilizează date de performanță istorică și potențial de piață pentru a stabili cote și teritorii echitabile. Conectează rezultatele prognozei la deciziile de planificare a vânzărilor.

Lecția 2 • Acuratețea prognozei și îmbunătățirea continuă

Urmărește părtinirea prognozei, eroarea medie absolută și tendințele de acuratețe pentru a îmbunătăți proiecțiile viitoare. Stabilește o cultură de feedback între analitică și conducerea vânzărilor.

Lecția 3 • Analiza sănătății pipeline-ului

Evaluează acoperirea pipeline-ului, ratele de conversie între etape și vechimea tranzacțiilor pentru a diagnostica performanța vânzărilor. Se bazează pe competențele de raportare a pipeline-ului din capitolul de analitică descriptivă.

Lecția 4 • Metode de prognoză în CRM

Compară abordările de prognoză bazate pe pipeline ponderat, pe categorii și asistate de AI. Echipează studenții să selecteze metoda potrivită pentru maturitatea datelor organizației lor.

Lecția 1 • Măsurarea ROI-ului programului de analitică

Cuantifică impactul asupra afacerii al inițiativelor de analitică CRM utilizând metrici de venit, cost și eficiență. Permite justificarea continuă a investiției în analitică în fața conducerii.

Lecția 2 • Construirea unui roadmap de analitică CRM

Structurează un roadmap de analitică pe faze, aliniat la prioritățile de afaceri și maturitatea datelor. Traduce capacitatea tehnică într-un plan strategic pregătit pentru părțile interesate.

Lecția 3 • Următoarea cea mai bună acțiune și personalizarea

Aplică logica decizională și scorurile modelului pentru a recomanda următoarea interacțiune optimă pentru fiecare client. Avansează de la insight-ul descriptiv la acțiunea prescriptivă, în timp real.

Lecția 4 • Modelarea atribuirii pentru CRM

Evaluează modelele de atribuire first-touch, last-touch și multi-touch pentru a credita veniturile pe canale. Informează alocarea bugetară și deciziile de investiție în campanii.