呼叫中心的數據分析培訓

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【課程大綱】
第一部分：認識數據分析
問題：數據分析是神馬?數據分析基本過程？
1、 數據分析面臨的常見問題
? 不知道分析什么（分析目的不明確）
? 不知道怎樣分析（缺少分析方法）
? 不知道收集什么樣的數據（業務理解不足）
? 不知道下一步怎么做（不了解分析過程）
? 看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）
? 擔心分析不夠全面（分析思路不系統）
2、 認識數據分析
? 什么是數據分析
? 數據分析的三大作用
? 數據分析的三大層次
3、 數據分析需要什么樣的能力
? 懂業務、懂分析、懂工具、懂呈現
4、 大數據應用的四層結構
? 數據基礎層、數據模型層、業務模型層、業務應用層
5、 數據分析與挖掘在企業中的應用

第二部分：數據分析基本過程
1、 數據分析的六步曲
2、 步驟1：明確目的–理清思路
? 先有數據還是先有問題？
? 確定分析目的
? 確定分析思路
3、 步驟2：數據收集—理清思路
? 明確收集數據范圍
? 確定收集來源
? 確定收集方法
演練：Excel數據導入練習
4、 步驟3：數據預處理—尋找答案
? 數據清洗、轉化、提取、計算
? 數據質量評估
演練：Excel數據預處理練習
5、 步驟4：數據分析–尋找答案
? 分析方法選擇
? 構建合適的分析模型
? 分析工具選擇
6、 步驟5：數據展示–觀點表達
? 選擇合適的可視化工具
? 選擇恰當的圖表
7、 步驟6：報表撰寫–觀點表達
? 選擇報告種類
? 完整的報告結構
8、 數據分析的三大誤區
演練：終端營銷項目過程討論

第三部分：數據分析方法篇
問題：數據分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
1、 數據分析的三層次
? 統計匯總（對比/分組/結構/趨勢/…）
? 數據分析（相關/方差/驗證/回歸/時序/…）
? 數據挖掘（聚類/分類/關聯/RFM模型/…）
2、 統計分析常用指標
? 計數、求和、百分比（增跌幅）
? 集中程度：均值、中位數、眾數
? 離散程度：極差、方差/標準差
? 分布形態：偏度、峰度
3、 學會使用透視表（數據統計的利器）
? 分類匯總
? 交叉表（二維、多維）
演練：數據統計利器（透視表）
4、 基本數據分析方法及其適用場景
? 對比分析
演練：分類統計
? 分組分析
演練：科學排班與客流時間分布分析
? 結構分析
? 趨勢分析
? 交叉分析（兩維分析）
演練：用戶性別與地域分布分析
5、 綜合數據分析方法
? 多維數據分析（綜合評價法）
演練：人才選拔評價分析（HR）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
? 財務數據分析（杜邦分析法）
演練：服務水平提升分析（呼叫中心）
? 流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
演練：終端銷售流程分析（營業廳）
? 產品策略分析（象限圖分析法）
演練：工作安排、波士頓產品矩陣
6、 最合適的分析方法才是硬道理。

第四部分：解讀數據分析結果
問題：數據多，看不明白，不知道從何處看出業務問題？
1、 數據分析的目的
? 發現業務規律
? 發現業務異常
? 尋找業務策略
2、 對比分析及業務策略
? 看差距，補短板
? 看極值，評優劣
? 看異常，找原因
3、 結構分析及業務策略
? 看占比，聚焦重點
? 看失衡，優化結構
4、 趨勢分析及業務策略
? 看變化，說趨勢
? 看峰谷，找規律
? 看異常，找原因
5、 解讀要符合業務邏輯

第五部分：呼叫中心的數據分析篇
問題：呼叫中心有哪些數據，如何開展分析？
1、 呼叫中心的關鍵數據
? 呼叫中心有哪些關鍵數據
? 呼叫中心關注什么樣的數據分析
2、 呼叫中心的服務水平提升
? 如何提升服務水平
案例：呼叫中心服務水平數據分析
3、 呼叫中心的科學排班
? 每日呼叫趨勢分析、峰谷分析（讓你的排班更科學）
? 呼叫與平均處理時間分析（讓你的人員配置更合理）
演練：呼叫時間分布分析
4、 呼叫中心的投訴分析
? 投訴結構分析（讓你聚焦重點工作）
5、 呼叫中心的外呼分析（終端銷售外呼）
? 如何選擇有換機的用戶？
? 如何確定最佳的外呼時機？
? 如何確定推薦的機型與品牌？
? 如何確定終端價格區間？（讓你更明白客戶的消費層次）
? 終端價格區間走勢分析（讓你更明白客戶的消費層次變化）
? 終端暢銷機型分析（讓你更明白客戶的終端偏好）
? 終端與客戶匹配分析（讓你的推薦更精準）
? 響應模型收集（選擇最有可能的銷售用戶）
6、 呼叫中心數據分析小結

第六部分：數據分析思路篇
問題：數據分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統地分析而不遺漏？
1、 數據分析的思想
? 從KPI指標開始
? 從營銷/管理模型開始
2、 常用分析思路模型
3、 企業外部環境分析（PEST分析法）
案例：電信行業情況分析
4、 用戶消費行為分析（5W2H分析法）
案例：用戶消費行為分析（5W2H）
5、 公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
6、 業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
7、 用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例：終端銷售流程分析

第七部分：圖表呈現篇
問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據“慧”說話？
1、 圖表類型與作用
2、 常用圖形及適用場景
3、 常用圖形
? 柱狀圖（對比分析）
? 條形圖（對比分析）
? 折線圖（數據趨勢分析）
? 餅圖（產品組成分析）
? 雷達圖（多重數據比較）
演練：圖形繪制
4、 復雜圖形
? 平均線圖（對比分析）
? 雙坐標圖（不同量綱呈現）
? 對稱條形圖（對比）
? 瀑布圖（成本、收益構成分析）
? 漏斗圖（用戶轉化率分析）
? 散點圖/氣泡圖（用戶、產品分類分析）
? 帕累托圖/柏拉圖(主要根因分析）
演練：圖形繪制
5、 動態圖表畫法技巧
6、 圖表美化原則
? 簡約
? 整潔
? 對比/突出
7、 表格呈現
8、 優秀圖表示例解析
9、 常見的可視化工具

第八部分：分析報告撰寫
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業？
1、 分析報告的種類與作用
2、 報告的結構
3、 報告命名的要求
4、 報告的目錄結構
5、 前言
6、 正文
7、 結論與建議
8、 優秀報告展現與解析
案例：營業時間調整專題報告
案例：運營分析報告

第九部分：數據分析實戰篇（中級）
1、 常用數據分析工具
? 常用數據分析EXCEL
? 專業數據分析SPSS
2、 EXCEL分析功能介紹
? 模擬分析
? 規劃求解
? 數據分析庫
3、 描述統計（對數據的簡單描述）
問題：如何更好地描述數據？如何衡量集中程度、離散程度？
? 描述統計內容
案例：均值、范圍/方差計算？如何理解？
? 直方圖/柏拉圖
問題：如何評估銷量數據的分布情況？
案例：客服中心如何排班更合理？
4、 相關分析（衡量變量間的的相關性）
問題：營銷費用會影響銷售額嗎？影響程度大嗎？
? 什么是相關關系
? 相關系數：衡量相關程度的指標
? 相關分析的過程
? 相關分析應用場景
演練：體重與腰圍的關系
演練：營銷費用與銷售額的關系
案例：香港酒樓與報考廳的相關關系
5、 方差分析
問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？
? 方差分析解決什么問題
? 方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復
? 方差分析的應用場景
? 如何解決方差分析結果
演練：終端擺放位置與終端銷量有關嗎？（單因素方差分析）
演練：時間、區域是否是影響終端銷量的關鍵因素（雙因素無重復方差分析）
演練：廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎（雙因素可重復）
案例：2015年大學生工資與父母職業的關系
案例：洗手與嬰兒存活率的關系
6、 回歸分析（預測）
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
? 回歸分析的基本原理
? 回歸分析的作用
? 回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
? 回歸分析的方法及分析結果解讀
演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系
? 回歸分析（帶分類變量）
演練：工齡、性別與終端銷量的關系
演練：產品銷量的季節性變化
7、 時序分析（預測）
問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
? 時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）
? 移動平均的預測原理
? 指數平滑的預測原理
案例：終端銷量數據分析與預測