基于客户生命周期的客群数据分析与数字化营销能力打造

课程背景：

数字化不是做不做的问题，是必须做好的问题。因为传统的业务模式根本无法适应现在“企业上网”、“个人网上”时代，电子商务时代、元宇宙时代下，大部分人数字化生存，通过数字化解决自己的问题已经成为习惯，甚至是唯一手段，很多人已经几个月甚至多年不去银行网点，商业银行，包括中小银行的管理层必须坚定数字化战略的决心、信心。

曾几何时"我能想到最浪漫的事,就是与你一起慢慢变老"。几年前,无奈当年任何一家银行,都不在乎丢失客户,因为获客速度太快,成本太低,客户丢失、沉睡都是无足轻重的,"只要增量做得好,存量哪用天天倒"。还有过往我们的银行的运营体系是以自我为中心的，它不是以服务营销别人为中心的。以前所有的银行它是以风险内控、监管、合规作为核心的诉求的，它并不是以消费者方便为核心诉求的，即便它也在追求一部分为消费者服务。可是“天要下雨,娘要嫁人”,疫情过后,私域流量、视频、抖音、直播大热时,不正是银行感受到了获客压力时么?银行看着客户表里的沉睡客户,心里满是“明明是两个人的电影，却只有一人看风景”的感觉。

基于客户生命周期的客群数据分析与数字化营销能力打造攻略，就是希望通过数字化能力把客户变成自己人,既符合银行经营特征,又是银行重塑客户生命周期营销管理绝佳机会。二者能够在数字媒介提供的场域中，横跨时间与空间的维度“隔空对话”，完成一种金融情感能量的持续交互。

课程收益：

● 趋势与预见，发现银行数字化转型与金融业务营销新机会

● 结合生命周期，积极探索与全量客群持续接触的数字方法

● 推动业技融合，提升金融管家的数据分析与客群营销能力

● 掌握打造零售智慧银行的核心规律，做新金融的新引领者

课程时间：1天，6小时/天

课程对象：大中型商业银行中高层战略部署者、分支行行长、农商行董事长、部门主管、网点负责人、客户经理、综合金融管家、产品经理和运营岗位等各岗位

课程方式：主题讲授+案例分享+情景模拟+互动问答+视频欣赏+图片展示

课程特色：激情洋溢、互动性强、案例丰富、贴近实际、深入浅出、解决难题

课程大纲

第一讲：明势：大变局

一、二元效应

1. 元年效应

2. 元宇宙

二、入口变了

1. 账户为先，营销为后

2. 移动互联网与智能终端

3. 如何积极营销好内部客户

4. 财富管理平台化

案例分析：

1）招商银行提升财富端的远程营销能力

2）长沙银行远程视频银行项目

三、零售银行4.0时代

1. 开放银行

2. 生态平台

3. 远程银行

头脑风暴：远程银行塑造监管升级下的零售金融新势力

四、构建“网点+网络”的天罗地网的瀑布式数字化营销体系

1. 数字化让银行从圈地到深耕

2. 从看到客户到“看住客户”

3. 从见到人到“走进心”

4. 从产品渠道到“客户导向”

5. 从少产品到“多产品”

6. 从一时营销到“一生营销”

7. 从一人营销到“一家营销”

8. 从一企营销到“一链营销”

9. 从行内走向“行外”

10. 平台+精兵

1）平台是以共享和能力为导向的

2）精兵是责任结果为导向的

第二讲：择时：客群营销极致体验全流程设计关键点

头脑风暴：你能够整理出你与客户的关系地图吗？你能找到你的空间优势点吗？你能画出自己银发客户群成长的系统图吗？

一、客户终生价值分析模型

1. 客户终生价值理论（Customer Lifetime Value，简称CLV或LTV）指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和

CLV=CLV1+CLV2+CLV3+CLV4+CLV5+CLV6

CLV1：初次购买

CLV2：重复购买

CLV3：交叉销售

CLV4：营销成本降低

CLV5：推荐收益

CLV6：客户忠诚带来的价值

2. 客户生命周期的三个来源

1）由于客户满意带来的持续购买和溢价购买

2）由于客户信赖带来的交叉购买和升级购买

3）由于客户口碑带来的新增客户和相应购买

二、客群需求分析KANO模型

1. 基本型需求

2. 期望型需求

3. 魅力型需求

案例分析：阿那亚主打北京中产客群打造新社区

三、如何用“数字化打法”玩转银行客户体验调研

1. 客户访谈

2. 实地观察

3. 可行性法

4. 行为数据

5. 问卷方法

互动学习：研讨另类调研方式方法

四、如何画用户体验地图

1. 人物角色画像

2. 目标和预期

3. 服务触点

4. 用户使用路径

5. 用户情绪曲线

行动学习：结合行里的具体客群和业务实操画出用户体验地图

第三讲：图强：数据分析支持客群营销的数字化管理

一、完善客户营销运营体系

1. 中高端客户资源垄断阶段

2. 客户管理粗放经营阶段

3. 客群细分全渠道经营阶段

4. 线上线下全渠道经营阶段

二、分析路径

1. 基本属性分析

2. 数量和资产分析

3. 产品持有分析

4. 活跃度分析

案例分析：如何通过数据分析策划千人达标计划和百万专属俱乐部计划

三、传统营销与精准营销

1. 传统营销

1）同样产品营销同样客户

2）同样渠道营销同样客户

3）同样活动营销同样客户

2. 精准营销

1）不同产品营销不同行为的客户

2）不同渠道营销不同生命周期的客户

3）不同活动营销不同需求和偏好的客户

3. 基于标签的客群分类

1）客户基本信息类

2）客户细分析分类

3）客户积分信息类

4）产品交叉销售类

5）客户资产提升类

6）客户资产挽留类

3. 数据模型的客户分群

1）新客户促达标

2）潜力客户促提升

3）代发客户促留存

4）中高端客户促提升类

5）大额存单增持类

四、客群分类越细化，营销策略越精准

1. 金融数据

2. 社会数据

3. 行为数据

五、明确客群经营新指标

1. 资产流失率

2. 新客达标率

3. 产品承接率

4. 向上迁移率

5. 代发留存率

案例分析：如何通过数据分析发现容易流失的客户

第四讲：会干：重点客群的生命周期划分策略与数字化营销活动策略

一、客户生命周期划分的黄金策略法

1. 单一维度法

2. 二元维度法

3. 三期维度法

1）拓展期：新客户关怀-牵手行动

2）经营期

a存量客户提升-雪球行动

b活跃客户巩固-掘金行动

3）挽留期

a预警客户挽留-排雷行动

b流失客户挽留-回流行动

4. 财富管理周期法

5. 天数量化法

6. 客群垂直法

7. 产品使用周期法

二、重点客群的数字化精准营销活动策略

1. 新客户蜜月期

2. 潜力客群价值期

3. 贵宾客户提升黄金期

4. 小镇青年客群

5. 银发老人

6. 亲子客群

7. 代发客群

8. 小微、POS客群

9. 个贷客群

10．房贷客群

11. Z时代潮流客群

12. 其他重点客群

行动学习：研讨重点客群主题营销活动策划