基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷體系

課程背景：

未來的商業(yè)銀行是如何運(yùn)營(yíng)的？

為什么精準(zhǔn)營(yíng)銷是未來企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心？

當(dāng)下企業(yè)儲(chǔ)備什么樣的人才，以應(yīng)對(duì)未來的競(jìng)爭(zhēng)格局？

截止2018年，中國(guó)已達(dá)7億移動(dòng)支付用戶。越來越多的人通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購(gòu)、支付。同時(shí)，我們也生活在一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)、算法無處不在，未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法，沒有把大數(shù)據(jù)技術(shù)與商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)模式、與儲(chǔ)戶連接起來的的銀行是沒有未來的。

商業(yè)銀行如何開展大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用？

當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于行業(yè)的消費(fèi)者加速可能遠(yuǎn)超我們的想象，如何利用互聯(lián)網(wǎng)金融，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行用戶畫像定位，以此實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，這是很多商業(yè)銀行非常感興趣的話題。

培訓(xùn)將圍繞如何進(jìn)行產(chǎn)品的定位、如何去優(yōu)化用戶的體驗(yàn)、如何進(jìn)行廣告的精準(zhǔn)投放，以及衡量用戶價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)的大小等等，這類問題的解決需要結(jié)合受眾群體的需求特性以及行為組合，去優(yōu)化自身產(chǎn)品的調(diào)整策略。

【內(nèi)容】

1、互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)；

2、用戶畫像是什么？與精準(zhǔn)營(yíng)銷的關(guān)系是什么？

3、數(shù)據(jù)從哪兒來？如何用？

4、用戶畫像與精準(zhǔn)營(yíng)銷在商業(yè)銀行相關(guān)案例；

5、通過案例講解、分析目前常用的用戶畫像與精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用并演練。

【培訓(xùn)方式】

理論講授，案例分析，方法傳授、動(dòng)畫演示、互動(dòng)討論，講師點(diǎn)評(píng)、算法演練。

【培訓(xùn)大綱】

前言：

一、 大數(shù)據(jù)時(shí)代的高速發(fā)展邏輯

1） 大數(shù)據(jù)技術(shù)沖擊了整個(gè)商業(yè)體系

2） 大數(shù)據(jù)的“摩爾定律”發(fā)展脈絡(luò)

二、 網(wǎng)絡(luò)效率邏輯

1） 數(shù)據(jù)智能邏輯

2） 深度滲透邏輯

三、 互聯(lián)網(wǎng)金融為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行業(yè)

1） 超級(jí)平臺(tái)現(xiàn)象

2） 非對(duì)稱發(fā)展

3） 商業(yè)新物種

4） 金融新生態(tài)

四、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)全方位的深度滲透

1） “移動(dòng)支付”改變了營(yíng)銷場(chǎng)景

2） 在線化+數(shù)據(jù)化的深度演繹

3） 數(shù)字化智能化對(duì)未來銀行的深遠(yuǎn)影響

4） 商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型策略——“網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化、云端化”頂層設(shè)計(jì)和戰(zhàn)略布局

分組討論：未來生活、工作對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)+及相關(guān)技術(shù)有哪些需求

一、 大數(shù)據(jù)相關(guān)熱點(diǎn)技術(shù)

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)

1) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的意義

2) 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念

3) 大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切

實(shí)戰(zhàn)案例分析：特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結(jié)果

4) BAT如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與算法影響整個(gè)商業(yè)銀行

實(shí)戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

二、精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)從何而來、如何應(yīng)用

1. 什么要做數(shù)據(jù)挖掘——多學(xué)科的融合

2. 數(shù)據(jù)挖掘的功能：分類、預(yù)測(cè)、推估、關(guān)聯(lián)、聚類、可視化

3. 用戶畫像有哪些商業(yè)應(yīng)用價(jià)值

4. 如何收集、處理海量數(shù)據(jù)

5. 金融征信風(fēng)控體系核心模式

實(shí)戰(zhàn)案例分析：互聯(lián)網(wǎng)金融通過用戶畫像識(shí)別潛在機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)

三、建立用戶畫像的5個(gè)步驟

1. 準(zhǔn)確識(shí)別用戶

2. 動(dòng)態(tài)跟蹤用戶行為軌跡

3. 結(jié)合靜態(tài)數(shù)據(jù)評(píng)估用戶價(jià)值

4. 用戶標(biāo)簽定義與權(quán)重

5. 不同人群優(yōu)先級(jí)排列

實(shí)戰(zhàn)案例分析：人口屬性+商業(yè)屬性+消費(fèi)特征+生活形態(tài)+關(guān)系

四、舉一反三、無師自通創(chuàng)造精準(zhǔn)營(yíng)銷體系

實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：圍繞本行特點(diǎn)，分組練習(xí)搭建以下四方面大數(shù)據(jù)模型：

（1）市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷，包括客戶畫像、關(guān)系鏈研究、精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦；

（2）客戶關(guān)系管理，包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理；

（3）商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)管理，包括業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析；

（4）創(chuàng)建商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。