客戶挖掘的常用方法

⑴ 請列舉金融企業挖掘客戶的常用方法,並簡要回答客戶識別的流程

摘要 開發新的渠道是關鍵

⑵ 大數據挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

⑶ 大數據挖掘常用的方法有哪些

在數據分析中，數據挖掘工作是一個十分重要的工作，可以說，數據挖掘工作占據數據分析工作的時間將近一半，由此可見數據挖掘的重要性，要想做好數據挖掘工作需要掌握一些方法。
1.(可視化分析)
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. (數據挖掘演算法)
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. (預測性分析能力)
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. (語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. (數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

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⑷ 客服應掌握的挖掘顧客需求的方法是什麼

客服應掌握的挖掘顧客需求的方法：

1、聆聽三七法則：好銷售70%的時間都讓客戶說

做一個聆聽者，幫助說話的人打開話匣子，只有讓別人願意說，才能進一步去了解他，並通過他說，去深入挖掘需求，所以聆聽是銷售人員必備的素養。但是，並非每一個銷售員都懂得如何聆聽，知道卻發現做的過程中還是做不好。

對於如何聆聽，首先，需要專心致志；其次就是對客戶所說的話給予認可，但千萬不要預設立場，不然會被客戶帶著節奏走；最後，還需要注意把握自己說話的機會，合理地進行銷售，但切不能打斷客戶說話。

2、學會察言觀色：用望聞問切挖掘商機

中醫通過望、聞、問、切的手段來找出病因和確定病情，從而對症下葯。其實銷售也是如此，通過觀察、聆聽、提問挖需求、診斷、判斷、分析和總結。觀其神情，查其言行，與客戶的溝通中要找合適的點，把握合適的銷售機會，如果不會偵查，容易撞槍口適得其反。

3、三流銷售賣產品，一流銷售賣故事

銷售分為三類形態：推銷式賣產品，顧問式賣價值，夢想式賣故事和未來。一流銷售賣產品，二流銷售賣價值，三流銷售賣故事和未來。而故事和未來通常分為夢想的和成功的，事實證明效果確實好用。所謂夢想的，就是為客戶設計一個屬於他的使命和願景，在用故事的形式告訴他。

所謂成功的，就是通過別人成功的例子，來達到佐證效果和增強客戶購買的信心。講故事在銷售中的作用非常之大，效果極好，使用頻率高，但很多人不會講（包裝），一個好的故事要有血有肉，有數據支撐，最好是同行。

4、「便宜點就買了」，其實背後大有文章

在銷售的過程中，我們經常遇到一個有意思的橋段。比如客戶說：「你東西太貴了」、「再便宜點我就買」，表面上聽起來問題是貴，需求是便宜點，但實際上真正的需求可能是「沒看到價值」，問題甚至也不是貴。

其實很多問題的背後隱藏著更大的問題，也隱藏更大的需求，關鍵要學會挖，痛點是問出來的，需求是我們提煉出來的。

5、說

談業務，最重要的是要「敢說」「會說」。因此，見到客戶之後，不論多麼艱難也要敢於說，哪怕第一句話就碰了一鼻子灰，那也要敢接著往下開口，不要怕拒絕，這樣才能理性地釀出對策，轉換方式，進一步挖掘需求。