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时间
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课程内容
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7月26日
8：30—11：30
电信市场经营分析
与数据挖掘
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▪电信市场经营分析与数据挖掘
电信市场经营分析思维训练/主题分析、客户模型、客户属性/数据挖掘及应用/分析指标、分析维度、分析方法/电信经营效果评价
▪客户行为细分模型及其电信营销实践
常用客户细分方法/客户行为细分模型的意义/客户行为细分模型的基本原理/客户行为细分与品牌建设（整合）/客户行为细分与产品定位/客户行为细分与差异化营销
▪客户离网预警模型与挽留策略
客户离网分析的作用和意义/客户离网分析的原理/客户离网分析的方法/确定分析所需的数据/模型的设计/主要指标和关键因素/客户离网挽留策略
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7月26日
14：00—17：30
营销专题分析
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▪交叉销售模型及其电信营销实践
交叉销售模型的意义/交叉销售模型的基本原理/交叉销售模型用于寻找产品捆绑销售的机会
▪大客户特征识别
大客户显著特征识别/大客户良好行为分析/发现和发展潜在大客户
▪商业模式分析
常用商业模式分析/电信产业链分析
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7月27日
8：30-11：30
电信市场竞争环境
与策略分析
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▪电信企业竞争环境分析
中国电信市场形势分析/运营商竞争状况分析/未来电信竞争格局
▪运营商策略分析
中国移动业务发展策略分析/中国电信业务发展策略分析/中国网通发展策略分析
▪电信企业业务策划技巧
电信业务特点分析/中国移动业务策划案例分析/中国电信业务策划案例分析/中国网通业务策划案例分析/业务策划技巧与实战/未来技术和业务趋势分析
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7月27日
14：00-17：30
经营分析方法的
应用实战
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▪电信经营分析方法
目前电信企业经营分析现状/经营分析的概述/常用经营分析方法介绍/案例分析
▪如何挖掘客户信息
客户信息分类/客户信息分析和应用技巧/客户信息展示方法
▪如何透过经营分析提高竞争力
经营分析的价值/经营分析应用案例分析/经营分析主题案例分析
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7月28日
全天
经营分析务
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▪数据分析思路
从商业角度和数据角度了解数据挖掘解决问题的类型、思路、步骤、结果。
▪操作规范和文档
根据业务特点，如何初步构建数据挖掘平台，数据仓库与数据挖掘的整合，数据仓库的框架建设，商业理解，数据理解等。
▪数据结构、数据仓库
针对业务，讨论数据挖掘可能带来的商业利益，针对性的提出数据挖掘的商业价值和潜在的可行方案，提供可行性案例分析和国内外挖掘领域的成功经验。
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7月29日
全天
分析模型创建
市场预测方法
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▪模型创建
模型建构的框架和结构。结合具体案例和数据，讨论如何建立客户模型，主要包括：客户的定义，数据流程，数据结构，业务背景，技术手段等。主要模型包括：神经网络模型、逻辑斯蒂克回归、C5.0规则等。
▪市场预测方法
市场预测的种类和内容/市场预测的种类/市场预测的内容/市场预测的步骤/市场预测的方法/预测精确性研究与预测评价/预测精确性与预测模型评价分析/预测方法遴选与评价/预测结果的分析和评价
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