基于大數據技術的商業銀行精準營銷體系

課程背景：

未來的商業銀行是如何運營的？

為什么精準營銷是未來企業運營的核心？

當下企業儲備什么樣的人才，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網平臺進行溝通、應用、采購、支付。同時，我們也生活在一個大數據的時代，數據、算法無處不在，未能足夠利用數據和算法，沒有把大數據技術與商業銀行運營模式、與儲戶連接起來的的銀行是沒有未來的。

商業銀行如何開展大數據分析與應用？

當前互聯網對于行業的消費者加速可能遠超我們的想象，如何利用互聯網金融，如何利用大數據技術來進行用戶畫像定位，以此實現精準營銷，這是很多商業銀行非常感興趣的話題。

培訓將圍繞如何進行產品的定位、如何去優化用戶的體驗、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合受眾群體的需求特性以及行為組合，去優化自身產品的調整策略。

【內容】

1、互聯網金融、大數據、數據挖掘基礎知識；

2、用戶畫像是什么？與精準營銷的關系是什么？

3、數據從哪兒來？如何用？

4、用戶畫像與精準營銷在商業銀行相關案例；

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、 大數據時代的高速發展邏輯

1） 大數據技術沖擊了整個商業體系

2） 大數據的“摩爾定律”發展脈絡

二、 網絡效率邏輯

1） 數據智能邏輯

2） 深度滲透邏輯

三、 互聯網金融為什么能顛覆的傳統銀行業

1） 超級平臺現象

2） 非對稱發展

3） 商業新物種

4） 金融新生態

四、 數字經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+數據化的深度演繹

3） 數字化智能化對未來銀行的深遠影響

4） 商業銀行轉型策略——“網絡化、數字化、智能化、云端化”頂層設計和戰略布局

分組討論：未來生活、工作對于互聯網+及相關技術有哪些需求

一、 大數據相關熱點技術

1. 大數據技術

1) 大數據時代的意義

2) 大數據基礎概念

3) 大數據將“猜”出并控制一切

實戰案例分析：特朗普如何通過數據和算法來操控選民思想和結果

4) BAT如何利用機器學習與算法影響整個商業銀行

實戰案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

二、精準營銷數據從何而來、如何應用

1. 什么要做數據挖掘——多學科的融合

2. 數據挖掘的功能：分類、預測、推估、關聯、聚類、可視化

3. 用戶畫像有哪些商業應用價值

4. 如何收集、處理海量數據

5. 金融征信風控體系核心模式

實戰案例分析：互聯網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. 動態跟蹤用戶行為軌跡

3. 結合靜態數據評估用戶價值

4. 用戶標簽定義與權重

5. 不同人群優先級排列

實戰案例分析：人口屬性+商業屬性+消費特征+生活形態+關系

四、舉一反三、無師自通創造精準營銷體系

實戰練習：圍繞本行特點，分組練習搭建以下四方面大數據模型：

（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，包括客服中心優化和客戶生命周期管理；

（3）商業銀行運營管理，包括業務運營監控和經營分析；

（4）創建商業化指數體系的初步搭建和分析。