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银行企业互联网产品营销中的数据化运营落地——银行企业运营数据化的分析方法与思维策略

主讲老师: 李达聪 李达聪
课时安排: 1天/6小时
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 从传统金融到互联网金融,然后到金融科技,最后到金融区块链!每一场变革都给银行业带来新的技术风口和转型升级机遇,同时也给银行业带来更加充分的市场竞争。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2023-12-27 14:53


课程背景

各种互联网金融公司、商业银行纷纷加入战场,极大的挤压了传统银行的生存空间;而且在互联网时代下客户的选择与银行产品的品类越来越多,客户的需求越来越讲究精细化、差异化、个性化;我们可以肯定:只有通过数据化才能有效挖掘客户需求,才能得出精准解决方案;通过数据化运营来创造商业价值是未来公司发展的方向;数据化运营是银行企业精细化运营的必然。

然而,80%的银行企业面临着如下的难点:数据化时代下企业的运营模式到底如何变化;数据化时代下企业如何进行精准运营;数据化时代下如何进行数据分析,如何在运营部门建立数据化思维,如何利用数据化为客户画像、对客户行为进行分析、对大客户进行筛选、改善客户体验,然后进行精准运营。

课程收益

● 通过经典案例,全方位了解数据化运营的概念、工具、方法和理念;

● 全面了解数据化运营的现状、困境、价值及未来趋势;

● 学习如何通过海量数据化挖掘分析客户需求,并得出精准解决方案;

● 掌握数据化在银行企业运营中的具体应用和落地策略;

● 学习数据在互联网产品营销环节中的技巧与策略;

● 掌握数据化如何推动银行金融企业整体运营,让企业业绩倍增;

课程时间1天(6小时/天)

课程对象银行企业中高层管理者、运营管理者、市场推广管理人员、互联网运营人员

课程方式

1. 通过大量贴身案例,传授知识点;

2. 利用行动学习法,现场研讨落地方案;

3. 多维提问+现场演练,激发学员全程投入;

4. 利用五星教学法,导入情景故事,左右全脑互动学习;

5. 制定课后行动方案,后期跟踪,将培训项目化;

课程大纲

第一讲:银行企业数据化运营的现状、困境与价值

互动:6. 18京东购物从下单到送达最快需要多长时间?

一、企业为什么要用数据化思维去运营;

案例:比萨店的运营将客户惊呆了!

1. 用户的消费行为难以探知,需要数据化

2. 用户的真正需求难以捕捉,需要数据化

3. 市场趋势难以预测,需要数据化

4. 客户与市场难以定位,需要数据化

二、银行企业数据运营落地的4大难点;

1. 思维切换难

2. 数据收集难

3. 数据挖掘难

4. 落地实施难

案例:某银行企业数据化运营实施中的痛?

 

第二讲:庖丁解牛——数据化运营360度大揭秘

一、什么是数据化运营

互动:什么是数据化,你对数据化这个概念是怎样理解的?

二、企业如何进行数据化运营体系与机制的建设

三、数据化应用的2个层面

1. 价值链层面的数据化应用

案例:从B2C到C2B,红领模式的数据化魅力

2. 传播和渠道层面的数据化应用

案例:柚子舍用数据揭开“美丽真相”

四、数据化运营的关键——数据挖掘

案例:辽沈战役——战神林彪成功的背后

五、银行企业如何进行数据化挖掘

1. 数据化挖掘的5个步骤

2. 数据挖掘的4类算法

3. 数据化挖掘的4大方向

4. 数据化挖掘的常用工具

案例:啤酒与尿不湿的关系

案例:为什么你总是买假货

 

第三讲:企业数据化运营的4个应用

互动:您认为现在企业的运营精准吗?推广成本高吗?

一、用数据化运营为客户画像,精准定位客户;

1. 确定用户画像的分析维度

2. 建立用户画像的数据化分析模型

3. 用户的行为习惯分析

4. 用户的消费心理分析

5. 影响用户行为的因素分析

6. 如何根据分析结果导出解决方案

案例:小米的用户定位与数据化思维

二、用数据化运营挖掘用户的核心需求,精准匹配需求

1. 用数据化运营捕捉用户的喜好

2. 数据化运营记录用户的消费习惯

3. 用数据化运营挖掘用户的购买兴趣点

案例:万达王健林大阳台房的用户数据化需求挖掘

三、通过数据化运营精准投放广告,精准打击市场

1. 机关枪运营与狙击手运营

2. 数据化精准运营的三要素:把心、枪支、子弹

3. 数据化精准投放的核心步骤

案例:某房地产公司的数据化运营案例

案例:某快消公司利用用户网站点击路径热卖产品

四、通过数据化运营思维个性化服务客户

第一步:用户差异化分层

第二步:用户个性化服务

第三步:数据化用户管理的RFM模型

案例:学习高尔夫原来是为了卖别墅

 

第四讲:数据化运营在线上银行中的应用

一、线上运营与线下运营的本质区别

互动:“互联网+”=“+互联网”吗?

互动:企业线上运营的根本目的?

二、线上银行运营数据获取渠道

案例:线上银行的数据获取工具

案例:电商平台的数据获取工具

案例:社交平台的数据获取工具

三、如何建立评估电商运营效果的数据模型;

1. 运营评估数据模型

2. 流量评估数据模型

3. 客户质量数据模型

4. 市场定位数据模型

四、数据化在金融行业的精准运营

案例:工商银行用数据化试水运营

案例:交通银行用数据化构建运营系统

案例:招商银行数据化下的创新运营

案例:平安财险用数据化扩张业务

 

第五讲:实战篇——银行个金业务如何进行数据化运营

利用思维工具:思维导图与鱼骨图

研讨方式:世界咖啡+行动学习+结构化呈现


 
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