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中國企業培訓講師
銀行企業互聯網產品營銷中的數據化運營落地
 
講(jiang)師:李達聰 瀏覽次數:2552

課(ke)程描述INTRODUCTION

· 市場經理· 高層管理者· 中層領導

培訓講師:李達聰    課程價格:¥元/人    培訓天數:1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱(gang)Syllabus

銀(yin)行(xing)企業(ye)互聯(lian)網產品課程

【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(ran)而,80%的銀行(xing)(xing)(xing)企(qi)(qi)業(ye)(ye)面臨著如(ru)下的難點:數(shu)據(ju)(ju)化(hua)時(shi)代(dai)下企(qi)(qi)業(ye)(ye)的運(yun)營模(mo)式(shi)到底如(ru)何(he)變化(hua);數(shu)據(ju)(ju)化(hua)時(shi)代(dai)下企(qi)(qi)業(ye)(ye)如(ru)何(he)進(jin)(jin)行(xing)(xing)(xing)精準運(yun)營;數(shu)據(ju)(ju)化(hua)時(shi)代(dai)下如(ru)何(he)進(jin)(jin)行(xing)(xing)(xing)數(shu)據(ju)(ju)分析,如(ru)何(he)在(zai)運(yun)營部(bu)門建立數(shu)據(ju)(ju)化(hua)思維,如(ru)何(he)利(li)用數(shu)據(ju)(ju)化(hua)為(wei)(wei)客(ke)戶畫像、對(dui)客(ke)戶行(xing)(xing)(xing)為(wei)(wei)進(jin)(jin)行(xing)(xing)(xing)分析、對(dui)大客(ke)戶進(jin)(jin)行(xing)(xing)(xing)篩選(xuan)、改(gai)善客(ke)戶體驗,然(ran)后(hou)進(jin)(jin)行(xing)(xing)(xing)精準運(yun)營。

【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)握數據化如何推(tui)動銀行金融企業整(zheng)體(ti)運營,讓企業業績倍增(zeng);

【課程對象(xiang)】:銀行(xing)企業中(zhong)高層管(guan)理者、運營(ying)管(guan)理者、市場推廣(guang)管(guan)理人員、互聯網運營(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(li):某銀行企業數據(ju)化(hua)運營實施中的痛?

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(shen)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
案例:學習*原來是為了(le)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:平安財險用數據(ju)化(hua)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
研討方式:*+行動學習(xi)+結構(gou)化(hua)呈現

銀行企業互聯(lian)網產品課(ke)程(cheng)


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李達聰
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