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銀行企業互聯網產品課程(cheng)

【課程背景】： 
從傳統金融到互聯網金融，然后到金融科技，最后到金融區塊鏈！每一場變革都給銀行業帶來新的技術風口和轉型升級機遇，同時也給銀行業帶來更加充分的市場競爭。各種互聯網金融公司、商業銀行紛紛加入戰場，極大的擠壓了傳統銀行的生存空間；而且在互聯網時代下客戶的選擇與銀行產品的品類越來越多，客戶的需求越來越講究精細化、差異化、個性化；我們可以肯定：只有通過數據化才能有效挖掘客戶需求，才能得出精準解決方案；通過數據化運營來創造商業價值是未來公司發展的方向；數據化運營是銀行企業精細化運營的必然。
然而，80%的(de)銀行企(qi)業面(mian)臨著如(ru)下的(de)難點：數據(ju)化時(shi)代(dai)下企(qi)業的(de)運(yun)營(ying)模式到底(di)如(ru)何變(bian)化；數據(ju)化時(shi)代(dai)下企(qi)業如(ru)何進(jin)行精準運(yun)營(ying)；數據(ju)化時(shi)代(dai)下如(ru)何進(jin)行數據(ju)分析，如(ru)何在(zai)運(yun)營(ying)部門建立數據(ju)化思(si)維，如(ru)何利用數據(ju)化為(wei)(wei)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)畫像、對(dui)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)行為(wei)(wei)進(jin)行分析、對(dui)大客(ke)(ke)戶(hu)(hu)進(jin)行篩(shai)選、改善客(ke)(ke)戶(hu)(hu)體驗，然后進(jin)行精準運(yun)營(ying)。

【課程收益】：
● 通過經典案例，全方位了解數據化運營的概念、工具、方法和理念；
● 全面了解數據化運營的現狀、困境、價值及未來趨勢；
● 學習如何通過海量數據化挖掘分析客戶需求，并得出精準解決方案；
● 掌握數據化在銀行企業運營中的具體應用和落地策略；
● 學習數據在互聯網產品營銷環節中的技巧與策略；
● 掌(zhang)握(wo)數(shu)據(ju)化如何推動銀行金融企(qi)業(ye)整體運營(ying)，讓(rang)企(qi)業(ye)業(ye)績倍(bei)增(zeng)；

【課程對象】：銀行企業中高層管(guan)理(li)者(zhe)、運(yun)營(ying)管(guan)理(li)者(zhe)、市(shi)場(chang)推廣(guang)管(guan)理(li)人員、互(hu)聯(lian)網運(yun)營(ying)人員

【課程大綱】
第一講：銀行企業數據化運營的現狀、困境與價值
互動：6、18京東購物從下單到送達最快需要多長時間？
一、企業為什么要用數據化思維去運營；
案例：比薩店的運營將客戶驚呆了！
1、用戶的消費行為難以探知，需要數據化
2、用戶的真正需求難以捕捉，需要數據化
3、市場趨勢難以預測，需要數據化
4、客戶與市場難以定位，需要數據化
二、銀行企業數據運營落地的4大難點；
1、思維切換難
2、數據收集難
3、數據挖掘難
4、落地實施難
案例：某銀行企業數據化運(yun)營(ying)實(shi)施中的痛？

第二講：庖丁解牛——數據化運營360度大揭秘
一、什么是數據化運營 
互動：什么是數據化，你對數據化這個概念是怎樣理解的？
二、企業如何進行數據化運營體系與機制的建設
三、數據化應用的2個層面
1、價值鏈層面的數據化應用
案例：從B2C到C2B，紅領模式的數據化魅力
2、傳播和渠道層面的數據化應用
案例：柚子舍用數據揭開“美麗真相”
四、數據化運營的關鍵——數據挖掘
案例：遼沈戰役——戰神林彪成功的背后
五、銀行企業如何進行數據化挖掘
1、數據化挖掘的5個步驟
2、數據挖掘的4類算法
3、數據化挖掘的4大方向
4、數據化挖掘的常用工具
案例：啤酒與尿不濕的關系
案例：為什么你總是買假貨

第三講：企業數據化運營的4個應用
互動：您認為現在企業的運營精準嗎？推廣成本高嗎？
一、用數據化運營為客戶畫像，精準定位客戶；
1、確定用戶畫像的分析維度
2、建立用戶畫像的數據化分析模型
3、用戶的行為習慣分析
4、用戶的消費心理分析
5、影響用戶行為的因素分析
6、如何根據分析結果導出解決方案
案例：小米的用戶定位與數據化思維
二、用數據化運營挖掘用戶的核心需求，精準匹配需求
1、用數據化運營捕捉用戶的喜好
2、數據化運營記錄用戶的消費習慣
3、用數據化運營挖掘用戶的購買興趣點
案例：萬達王健林大陽臺房的用戶數據化需求挖掘
三、通過數據化運營精準投放廣告，精準打擊市場
1、機關*運營與狙擊手運營
2、數據化精準運營的三要素：把心、*支、子彈
3、數據化精準投放的核心步驟
案例：某房地產公司的數據化運營案例
案例：某快消公司利用用戶網站點擊路徑熱賣產品
四、通過數據化運營思維個性化服務客戶
第一步：用戶差異化分層
第二步：用戶個性化服務
第三步：數據化用戶管理的RFM模型
案(an)例：學習高(gao)爾夫原來是為了賣別墅

第四講：數據化運營在線上銀行中的應用
一、線上運營與線下運營的本質區別
互動：“互聯網+”=“+互聯網”嗎？
互動：企業線上運營的根本目的？
二、線上銀行運營數據獲取渠道
案例：線上銀行的數據獲取工具
案例：電商平臺的數據獲取工具
案例：社交平臺的數據獲取工具
三、如何建立評估電商運營效果的數據模型；
1、運營評估數據模型
2、流量評估數據模型
3、客戶質量數據模型
4、市場定位數據模型
四、數據化在金融行業的精準運營
案例：工商銀行用數據化試水運營
案例：交通銀行用數據化構建運營系統
案例：招商銀行數據化下的創新運營
案例：平(ping)安財險用數(shu)據化擴張業務

第五講：實戰篇——銀行個金業務如何進行數據化運營
利用思維工具：思維導圖與魚骨圖
研(yan)討方式：*+行動學習+結構化呈現(xian)

銀行企業互(hu)聯網(wang)產品課程