客户挖掘的常用方法

⑴ 请列举金融企业挖掘客户的常用方法,并简要回答客户识别的流程

摘要 开发新的渠道是关键

⑵ 大数据挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

⑶ 大数据挖掘常用的方法有哪些

在数据分析中，数据挖掘工作是一个十分重要的工作，可以说，数据挖掘工作占据数据分析工作的时间将近一半，由此可见数据挖掘的重要性，要想做好数据挖掘工作需要掌握一些方法。
1.(可视化分析)
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. (数据挖掘算法)
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. (预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. (语义引擎)
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. (数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

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⑷ 客服应掌握的挖掘顾客需求的方法是什么

客服应掌握的挖掘顾客需求的方法：

1、聆听三七法则：好销售70%的时间都让客户说

做一个聆听者，帮助说话的人打开话匣子，只有让别人愿意说，才能进一步去了解他，并通过他说，去深入挖掘需求，所以聆听是销售人员必备的素养。但是，并非每一个销售员都懂得如何聆听，知道却发现做的过程中还是做不好。

对于如何聆听，首先，需要专心致志；其次就是对客户所说的话给予认可，但千万不要预设立场，不然会被客户带着节奏走；最后，还需要注意把握自己说话的机会，合理地进行销售，但切不能打断客户说话。

2、学会察言观色：用望闻问切挖掘商机

中医通过望、闻、问、切的手段来找出病因和确定病情，从而对症下药。其实销售也是如此，通过观察、聆听、提问挖需求、诊断、判断、分析和总结。观其神情，查其言行，与客户的沟通中要找合适的点，把握合适的销售机会，如果不会侦查，容易撞枪口适得其反。

3、三流销售卖产品，一流销售卖故事

销售分为三类形态：推销式卖产品，顾问式卖价值，梦想式卖故事和未来。一流销售卖产品，二流销售卖价值，三流销售卖故事和未来。而故事和未来通常分为梦想的和成功的，事实证明效果确实好用。所谓梦想的，就是为客户设计一个属于他的使命和愿景，在用故事的形式告诉他。

所谓成功的，就是通过别人成功的例子，来达到佐证效果和增强客户购买的信心。讲故事在销售中的作用非常之大，效果极好，使用频率高，但很多人不会讲（包装），一个好的故事要有血有肉，有数据支撑，最好是同行。

4、“便宜点就买了”，其实背后大有文章

在销售的过程中，我们经常遇到一个有意思的桥段。比如客户说：“你东西太贵了”、“再便宜点我就买”，表面上听起来问题是贵，需求是便宜点，但实际上真正的需求可能是“没看到价值”，问题甚至也不是贵。

其实很多问题的背后隐藏着更大的问题，也隐藏更大的需求，关键要学会挖，痛点是问出来的，需求是我们提炼出来的。

5、说

谈业务，最重要的是要“敢说”“会说”。因此，见到客户之后，不论多么艰难也要敢于说，哪怕第一句话就碰了一鼻子灰，那也要敢接着往下开口，不要怕拒绝，这样才能理性地酿出对策，转换方式，进一步挖掘需求。