主講老師: | 王海 | |
課時安排: | 1天/6小時 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 (微信同號) | |
課程簡介: | 培訓將圍繞如何進行產(chǎn)品的定位、如何去優(yōu)化用戶的體驗、如何進行廣告的精準投放,以及衡量用戶價值與風險的大小等等,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)訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經(jīng)濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產(chǎn) | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
更新時間: | 2023-07-13 11:50 |
課程背景:
未來的商業(yè)銀行是如何運營的?
為什么精準營銷是未來企業(yè)運營的核心?
當下企業(yè)儲備什么樣的人才,以應對未來的競爭格局?
截止2018年,中國已達7億移動支付用戶。越來越多的人通過移動互聯(lián)網(wǎng)平臺進行溝通、應用、采購、支付。同時,我們也生活在一個大數(shù)據(jù)的時代,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)技術與商業(yè)銀行運營模式、與儲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)分析與應用?
當前互聯(lián)網(wǎng)對于行業(yè)的消費者加速可能遠超我們的想象,如何利用互聯(lián)網(wǎng)金融,如何利用大數(shù)據(jù)技術來進行用戶畫像定位,以此實現(xiàn)精準營銷,這是很多商業(yè)銀行非常感興趣的話題。
培訓將圍繞如何進行產(chǎn)品的定位、如何去優(yōu)化用戶的體驗、如何進行廣告的精準投放,以及衡量用戶價值與風險的大小等等,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)挖掘基礎知識;
2、用戶畫像是什么?與精準營銷的關系是什么?
3、數(shù)據(jù)從哪兒來?如何用?
4、用戶畫像與精準營銷在商業(yè)銀行相關案例;
5、通過案例講解、分析目前常用的用戶畫像與精準營銷應用并演練。
【培訓方式】
理論講授,案例分析,方法傳授、動畫演示、互動討論,講師點評、算法演練。
【培訓大綱】
前言:
一、 大數(shù)據(jù)時代的高速發(fā)展邏輯
1) 大數(shù)據(jù)技術沖擊了整個商業(yè)體系
2) 大數(shù)據(jù)的“摩爾定律”發(fā)展脈絡
二、 網(wǎng)絡效率邏輯
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) 超級平臺現(xiàn)象
2) 非對稱發(fā)展
3) 商業(yè)新物種
4) 金融新生態(tài)
四、 數(shù)字經(jīng)濟全方位的深度滲透
1) “移動支付”改變了營銷場景
2) 在線化+數(shù)據(jù)化的深度演繹
3) 數(shù)字化智能化對未來銀行的深遠影響
4) 商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型策略——“網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化、云端化”頂層設計和戰(zhàn)略布局
分組討論:未來生活、工作對于互聯(lián)網(wǎng)+及相關技術有哪些需求
一、 大數(shù)據(jù)相關熱點技術
1. 大數(shù)據(jù)技術
1) 大數(shù)據(jù)時代的意義
2) 大數(shù)據(jù)基礎概念
3) 大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切
實戰(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如何利用機器學習與算法影響整個商業(yè)銀行
實戰(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、精準營銷數(shù)據(jù)從何而來、如何應用
1. 什么要做數(shù)據(jù)挖掘——多學科的融合
2. 數(shù)據(jù)挖掘的功能:分類、預測、推估、關聯(lián)、聚類、可視化
3. 用戶畫像有哪些商業(yè)應用價值
4. 如何收集、處理海量數(shù)據(jù)
5. 金融征信風控體系核心模式
實戰(zhàn)案例分析:互聯(lián)網(wǎng)金融通過用戶畫像識別潛在機會與風險
三、建立用戶畫像的5個步驟
1. 準確識別用戶
2. 動態(tài)跟蹤用戶行為軌跡
3. 結(jié)合靜態(tài)數(shù)據(jù)評估用戶價值
4. 用戶標簽定義與權重
5. 不同人群優(yōu)先級排列
實戰(zhàn)案例分析:人口屬性+商業(yè)屬性+消費特征+生活形態(tài)+關系
四、舉一反三、無師自通創(chuàng)造精準營銷體系
實戰(zhàn)練習:圍繞本行特點,分組練習搭建以下四方面大數(shù)據(jù)模型:
(1)市場與精準營銷,包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦;
(2)客戶關系管理,包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理;
(3)商業(yè)銀行運營管理,包括業(yè)務運營監(jiān)控和經(jīng)營分析;
(4)創(chuàng)建商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。
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