Kurso sa CRM Analytics

Aralin 1 • Ang Ginagawa ng Mga CRM System

Binibigyang-kahulugan ang arkitektura ng CRM, mga modyul, at mga mekanismo ng pagkuha ng datos. Iniuugnay ang istruktura ng system sa mga pagkakataon sa analytics na tinutuklas sa buong kabanata.

Aralin 2 • Halaga ng Analytics sa mga Konteksto ng CRM

Ipinapaliwanag kung bakit ginagawang mga desisyon sa negosyo ng analytics ang hilaw na datos ng CRM. Binabalangkas ang argumento ng ROI na ginagamit upang bigyang-katwiran ang pamumuhunan sa analytics.

Aralin 3 • Maturity ng Analytics sa mga Organisasyon

Binabakas ang pag-unlad mula sa pag-uulat na naglalarawan patungo sa istratehiyang mapanghula sa loob ng mga pangkat ng CRM. Nagtatakda ng mga inaasahan para sa pagpapaunlad ng kasanayan sa buong kurso.

Aralin 4 • Mga Uri at Istruktura ng Datos ng CRM

Ibinubukod ang structured, semi-structured, at unstructured na datos ng CRM. Inihahanda ang mga mag-aaral na pangasiwaan ang iba't ibang format ng datos sa susunod na gawaing analitikal.

Aralin 1 • Mga Balangkas ng Pamamahala ng Datos

Nagtatatag ng mga polisiya, tungkulin, at istruktura ng pananagutan para sa patuloy na kalidad ng datos. Iniuugnay ang pamamahala sa mga programang analitika na pangmatagalan.

Aralin 2 • Mga Pamamaraan sa Paglilinis ng Datos

Sumasaklaw sa mga sistematikong pamamaraan para sa pagwawasto, pag-standardize, at pag-alis ng duplikasyon sa mga rekord ng CRM. Direktang nagbibigay-daan sa tumpak na pagkukuwenta ng sukatan sa mga susunod na kabanata.

Aralin 3 • Mga Pundamental ng Pagkapribado at Pagsunod

Tinutugunan ang pamamahala ng pahintulot, minimisasyon ng datos, at mga karapatan ng customer sa loob ng mga CRM system. Tinitiyak na iginagalang ng gawaing analitika ang mga naaangkop na obligasyon sa pagkapribado.

Aralin 4 • Pag-diagnose ng mga Isyu sa Kalidad ng Datos

Tinutukoy ang mga pinakakaraniwang depekto sa datos ng CRM at ang epekto nito sa negosyo. Ibinabatay ang mga mag-aaral sa pagtatasa ng kalidad bago ipakilala ang mga pamamaraan ng remediasyon.

Aralin 1 • Pag-uulat ng Serbisyo at Suporta

Sumasaklaw sa dami ng kaso, oras ng pagresolba, at mga sukatan ng kasiyahan ng customer sa mga modyul ng serbisyo ng CRM. Iniuugnay ang datos ng serbisyo sa pangkalahatang pagsusuri sa kalusugan ng customer.

Aralin 2 • Pag-uulat ng Benta at Pipeline

Nakatuon sa pagsusuri ng yugto ng oportunidad, ratios ng panalo/pagkatalo, at mga ulat sa katumpakan ng forecast. Nagbibigay ng pundasyon ng sales analytics para sa mas advanced na gawain sa pipeline sa ibang pagkakataon.

Aralin 3 • Pagsasala, Pagpapangkat, at Pag-uuri ng Datos

Itinuturo ang mga kundisyunal na filter, pagpapangkat ng field, at lohika ng pag-uuri upang ibukod ang may-katuturang datos. Binubuo ang katumpakan sa konstruksyon ng ulat na ginagamit sa kabuuan ng kurso.

Aralin 4 • Mga Prinsipyo sa Pagdidisenyo ng Dashboard

Inilalapat ang pinakamahusay na kasanayan sa visualisasyon ng datos sa layout ng dashboard ng CRM at pagpili ng bahagi. Tinitiyak na ang mga dashboard ay nagpapahayag ng mga insight sa halip na nagpapakita lamang ng datos.

Aralin 1 • Mga Pundamental ng Istratehiya ng Segmentation

Binibigyang-kahulugan ang mga layunin ng segmentation, mga uri ng pamantayan, at pag-align sa negosyo. Itinatatag ang estratehikong katwiran bago ipakilala ang mga teknikal na pamamaraan.

Aralin 2 • Profiling ayon sa Gawi at Engagement

Gumagamit ng kasaysayan ng interaksyon, paggamit ng produkto, at datos ng kagustuhan sa channel upang bumuo ng mayamang profile ng customer. Pinapalalim ang katumpakan ng segment nang lampas sa mga atributo ng demograpiko.

Aralin 3 • Pagsusuri ng RFM sa CRM

Ginagamit ang pag-iskor ng Recency, Frequency, at Monetary upang iranggo at ipangkat ang mga customer ayon sa halaga. Gumagawa ng agad na magagamit na mga segment para sa kampanya sa marketing at retention.

Aralin 4 • Mga Pamamaraan ng Clustering para sa Segmentation

Ipinakikilala ang k-means at hierarchical clustering bilang mga alternatibong hinimok ng datos sa mga segment na batay sa tuntunin. Tinutulay ang naglalarawang analytics sa mga mapanghulang pamamaraan na ipakikilala sa ibang pagkakataon.

Aralin 1 • Mapanghulang Pagmamodelo ng CLV

Inilalapat ang probabilistic at mga pamamaraang batay sa regression upang hulaan ang hinaharap na halaga ng customer. Pinahahabi ang makasaysayang CLV sa pasulong na pagtingin sa strategic planning.

Aralin 2 • Pagbuo ng Makasaysayang Modelo ng CLV

Bumubuo ng CLV mula sa kasaysayan ng transaksyon gamit ang katamtamang halaga ng order, dalas ng pagbili, at rate ng retention. Nagbibigay ng isang baseline na modelo bago ipakilala ang mga mapanghulang ekstensyon.

Aralin 3 • Segmentation at Pagt tier ng CLV

Gumagamit ng mga iskor ng CLV upang lumikha ng mga tier ng halaga na gumagabay sa diperensiyadong serbisyo at pamumuhunan sa marketing. Iniuugnay ang output ng CLV sa mga kasanayan sa segmentation mula sa nakaraang kabanata.

Aralin 4 • Pagsubaybay at Pag-update ng mga Modelo ng CLV

Nagtatatag ng mga frequency ng pag-refresh, pagtukoy ng drift, at mga trigger ng muling pagsasanay para sa mga modelo ng CLV. Tinitiyak na ang mga modelo ay mananatiling tumpak habang nagbabago ang gawi ng customer.

Aralin 1 • Ebalwasyon ng Modelo at Pagtatakda ng Threshold

Inilalapat ang precision, recall, AUC-ROC, at mga lift chart upang masuri ang pagganap ng modelo ng churn. Gumagabay sa pagpili ng threshold upang balansehin ang gastos ng interbensyon at ang pinalampas na churn.

Aralin 2 • Depinisyon at Pagsukat ng Churn

Itinatatag ang boluntaryo kumpara sa di-boluntaryong churn, mga formula ng churn rate, at pagsukat na batay sa cohort. Lumilikha ng mga tiyak na depinisyon na kinakailangan para sa maaasahang target ng modelo.

Aralin 3 • Pagbuo ng Modelo ng Prediksyon ng Churn

Sinasanay ang logistic regression, decision tree, at ensemble na mga modelo sa may label na datos ng churn. Gumagawa ng isang naka-iskor na listahan ng customer na handa na para sa aksyon sa retention.

Aralin 4 • Mga Driver ng Churn at Feature Engineering

Tinutukoy ang mga senyales ng gawi, transaksyonal, at serbisyo na nag-uuna sa churn. Isinasalin ang hilaw na datos ng CRM sa mga mapanghulang feature para sa pagsasanay ng modelo.

Aralin 1 • Analytics ng Kota at Teritoryo

Gumagamit ng makasaysayang pagganap at datos ng potensyal sa merkado upang magtakda ng pantay na mga kota at teritoryo. Iniuugnay ang mga output ng forecasting sa mga desisyon sa pagpaplano ng benta.

Aralin 2 • Katumpakan ng Forecast at Patuloy na Pagpapabuti

Sinusubaybayan ang bias ng forecast, mean absolute error, at mga trend ng katumpakan upang mapabuti ang mga hinaharap na proyeksyon. Nagtatatag ng kultura ng feedback sa pagitan ng analytics at pamunuan ng benta.

Aralin 3 • Pagsusuri ng Kalusugan ng Pipeline

Sinusuri ang coverage ng pipeline, mga rate ng conversion ng yugto, at pagtanda ng deal upang suriin ang pagganap ng benta. Binubuo ang mga kasanayan sa pag-uulat ng pipeline mula sa kabanata ng naglalarawang analytics.

Aralin 4 • Mga Pamamaraan ng Forecasting sa CRM

Kumpara ng weighted pipeline, batay sa kategorya, at mga pamamaraang pagtataya na tinutulungan ng AI. Hinahandaan ang mga mag-aaral na pumili ng tamang pamamaraan para sa data maturity ng kanilang organisasyon.

Aralin 1 • Pagsukat ng ROI ng Programang Analytics

Sinusukat ang epekto sa negosyo ng mga inisyatiba ng CRM analytics gamit ang mga sukatan ng kita, gastos, at kahusayan. Nagbibigay-daan sa patuloy na pagbibigay-katwiran ng pamumuhunan sa analytics sa pamunuan.

Aralin 2 • Pagbubuo ng Roadmap ng CRM Analytics

Bumubuo ng isang bawat yugtong roadmap ng analytics na naka-align sa mga prayoridad ng negosyo at data maturity. Isinasalin ang teknikal na kakayahan sa isang estratehikong plano na handa para sa stakeholder.

Aralin 3 • Next-Best-Action at Personalisasyon

Inilalapat ang lohika ng desisyon at mga iskor ng modelo upang irekomenda ang pinakamahusay na susunod na interaksyon para sa bawat customer. Umuusad mula sa naglalarawang insight patungo sa prescriptive at real-time na aksyon.

Aralin 4 • Attribution Modeling para sa CRM

Sinusuri ang first-touch, last-touch, at multi-touch attribution na mga modelo upang mai-kredito ang kita sa mga channel. Nagbibigay-alam sa mga desisyon ng paglalaan ng badyet at pamumuhunan sa kampanya.