Направления и курсы обучения Школы траблшутеров

Тезисы ожидаются.

Принято решение о внедрении – предстоит определиться с желаемым функционалом исходя из задач. CRM-мозги не умнее, чем все продавцы вместе взятые, но разумнее, чем большая часть людской команды. Сотрудники ноют, когда не случается задуманное, машина – лишена сентиментальности. Позволяет строить прогнозы активностей, кластеризировать потребителей на группы с предсказуемым устойчивым поведением. Выставленные «таргеты» помогут гнать отстающих, а «звёзды» быстро доучат роботов.

Хранение данных о клиентах, сделках и договорённостях полезно само по себе, но недостаточно для извлечения максимальной пользы из информационной системы. Необходимо определиться с построением связей, вывести правила, позаботиться об организационных регламентах – заняться выстраиванием процессов и контроля исполнения. Поговорим про автоматизацию отчётности, создание базы знаний, анализ сделок и эффективности работы, оптимизацию и автоматизацию работы менеджеров.

Отношения с клиентами проходят определённые стадии, поведение различных групп покупателей до боли схоже и требует выверенных действий от менеджеров по продажам. Практику желаемых моделей поведения не взять из головы и будет трудно внедрить в ручном режиме с учётом текучки кадров. Придётся сесть за данные, провести анализ, вывести вехи, сформулировать конкретные указания и подсказки для исполнителей на местах. Разберёмся с теорией, соединим с практикой и проконтролируем внедрение.

Эмоциональный окрас, который потребители придают отношениям с компанией, важный, но трудноизмеримый аспект. Перейти к количественным показателям позволят объективные методы оценки в системе лояльности. Попытки стимулировать покупки имеют богатую историю, полную ошибок и промахов. Поговорим про поддержание интереса за счёт массовой рекламы, систему скидок, накопительные программы и «обанкротившиеся» методики. Рассмотрим эффективные способы вознаграждения клиентов.

Овладевшие алгоритмической культурой мышления показывают незаурядные результаты в работе и жизни: хороши в учёбе, востребованы в компании, эффективны в экстремальных ситуациях, быстро продвигаются по карьерной лестнице и достигают успехов на предпринимательском поприще. Главный секрет – сначала хорошо подумать, затем действовать. Сколько раз мы слышали от бизнесменов досадное: «Знал бы, что будут такие последствия – действовал бы иначе». Заменим горький опыт на полезный.

При встрече с затруднением стремимся быстрее попробовать первую догадку. Полагаемся на интуицию, опыт и удачу. Часто это не даёт эффекта или создаёт новые сложности. Вместо того чтобы сесть и подумать, начинаем заниматься хаотичным перебором. А ведь от точности прогноза и понимания алгоритмической сущности действий зависит не только поиск ответа, но и результат всей работы. Точно ли заранее знаем, что именно и в какой последовательности делать в действительно важный момент?

При попытке разъяснить алгоритм появляется желание импровизировать на ходу, расширяя стандартный шаблон записи. Узнаем, почему не стоит придумывать велосипед, создавая собственную нотацию или коверкая давно разработанные базовые операторы и способы отображения. Изучим полезные виды фиксации, операции и методы структурированного хранения данных. Потренируем применимые инструменты. Продвинутых озадачим нетривиальными упражнениями – выведем навык на новый уровень.

Важно не только придумать порядок действий, но и подумать об исполнителе: от возможностей и ограничений зависит метод и итог. Предстоит научиться собирать и анализировать сведения об абстрактных и реальных системах, способных выполнить конкретное поручение, – будь то человек или машина. Поговорим об описании механизмов и составлении перечня доступных команд. Поймём, на каком языке, как и с кем общаться, чтобы точное указание надёжно приводило к устойчивому успеху.

Есть определённые классы задач, считающиеся базовыми и неотъемлемыми для освоения науки алгоритмирования. Поговорим о различных методах сортировки: пузырьком, вставками, быстрой – и научимся выбирать подходящий приём для конкретного случая. Рассмотрим поиск элементов в массиве или списке: линейный, бинарный. Доведение навыка до продвинутого уровня возможно только при решении множества примеров на лекциях и выполнении домашних упражнений между интенсивными очными занятиями.