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銀行精準營銷和數據挖掘

課程背景:
大數據技術結合互聯網營銷、移動營銷極大的改變了中國的市場環境，讓銀行有機會把握客戶的精準需求，并且抓住客戶的碎片化時間，在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，將理財產品投給合適的人。
對于金融企業的營銷團隊來說，要順應時代的變化，掌握新的營銷方式、新的技術手段，才能在競爭當中居于有利地位。
本課程重點關注以下內容：
1、 在互聯網和移動終端普及的背景之下的數據營銷方式變化
2、 客戶信息的收集與歸集
3、 客戶標簽系統的建立和使用
4、 為精準營銷服務數據分析和挖掘技術

課程大綱/要點：
一、大數據時代的銀行營銷概述
1、大數據的概念
2、大數據的技術進展
3、中國的營銷方式的變遷
4、互聯網營銷的發展和變化
5、移動端迅猛發展帶來的巨變
6、場(chang)景化營銷(xiao)的提出和未來發展(zhan)展(zhan)望

二、銀行精準營銷的機遇
1、大數據營銷
a)大數據營銷的概念
b)從數據中挖掘商業價值
2、場景化營銷
a)場景營銷的概念
b)場景營銷的應用案例
c)場景的構成要素
d)營銷平臺的選擇（餓了嗎 、美團、百度、微信等）
3、精準營銷的軟硬件投入
軟性投入（移動互聯網工具；廣告定向投放技術；海量曝光、流量導入等）
硬件投入（氛圍營(ying)造(zao)、WIFI設備、流量入口建設等）

三、銀行客戶信息收集
1、客戶的360度畫像
2、客戶社交關系分析
a)客戶影響力
b)客戶社交圈
3、客戶行為分析
4、客戶操作習慣
5、客(ke)戶安裝應(ying)用

四、金融客戶標簽系統
1、客戶標簽的類型
2、場景營銷與標簽系統的結合
3、客戶標簽系統的架構
4、數據生成標簽的邏輯引擎
5、維護與更新，保持客(ke)戶(hu)狀態的(de)更新

五、金融大數據挖掘和分析
1、數據挖掘技術概述
a)數據挖掘的技術發展
b)數據挖掘工具的選擇
2、數據的預處理和數據清洗
a)數據質量的關注點
b)數據自動化清洗的方法
3、使用數據挖掘技術助力精準客戶定位
a)關聯分析/購物籃分析
b)分類/聚類
c)臨近值分析
d)決策樹
4、數據挖掘的常用場景舉例
a)客戶細分
b)促銷活動響應分析
c)客戶流失分析
5、數據挖掘案(an)例

銀行(xing)精準營銷(xiao)和數(shu)據挖掘