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        銀行企業互聯網產品營銷中的數據化運營落地——銀行企業運營數據化的分析方法與思維策略

        主講老師: 李達聰 李達聰

        主講師資:李達聰

        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: 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。
        內訓課程分類: 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 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 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 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2023-12-27 14:53


        課程背景

        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%的銀行企業面臨著如下的難點:數據化時代下企業的運營模式到底如何變化;數據化時代下企業如何進行精準運營;數據化時代下如何進行數據分析,如何在運營部門建立數據化思維,如何利用數據化為客戶畫像、對客戶行為進行分析、對大客戶進行篩選、改善客戶體驗,然后進行精準運營。

        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;

        ● 掌握數據化如何推動銀行金融企業整體運營,讓企業業績倍增;

        課程時間1天(6小時/天)

        課程對象銀行企業中高層管理者、運營管理者、市場推廣管理人員、互聯網運營人員

        課程方式

        1. 通過大量貼身案例,傳授知識點;

        2. 利用行動學習法,現場研討落地方案;

        3. 多維提問+現場演練,激發學員全程投入;

        4. 利用五星教學法,導入情景故事,左右全腦互動學習;

        5. 制定課后行動方案,后期跟蹤,將培訓項目化;

        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. 機關槍運營與狙擊手運營

        2. 數據化精準運營的三要素:把心、槍支、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:學習高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:平安財險用數據化擴張業務

         

        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

        研討方式:世界咖啡+行動學習+結構化呈現


         
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