(微信同号)【课程目标】
1、了解从柜员到机器的数字化变革的模式
2、掌握数字化银行特征和应用
3、学习数字化银行中的大数据挖掘和分析应用
4、掌握用户准确画像，增强线上服务能力
5、提供订制化个性产品
6、提升银行数字化运营流程和决策能力
7、重构银行商业结构中的盈利模式
8、建立数字化银行转型战略的内容
9、学习大数据时代金融机构用户营销模式的改变
10、掌握数据库系统工作原理
11、构建金融用户管理数据资源平台
12、学习数据挖掘与分析工具
13、掌握数据分析常见的七种方式
14、提升产品定位与卖点提炼能力
15、掌握金融机构经营活动数据分析指标
16、掌握用户体验，提升金融机构风险管控能力
【课程对象】
金融机构产品部人员
【课程老师】
刘炜，中国管理培训联盟讲师、中国高校EDP联盟讲师，曾任香港信地集团品牌营销中心总经理。
高级职称
【金融行业营销培训经历】中国人民银行、工商银行、中国银行、农业银行、建设银行、招商银行、工商银行、交通银行、邮储银行、招商银行、兴业银行、农村信用社（农商银行）、中信银行、光大银行、浦发银行、中国人寿、太平洋保险公司、太平保险公司、还曾在清华大学、北京大学、浙江大学等高校管理学院、总裁班讲授过《大数据与产品定位、传播营销》、《网站数据挖掘分析与应用》、《互联网金融》等。
【课程时间】
2天
【建议培训人数】
60人
【课程模式】
讲授、分组讨论、案例解析、角色扮演、互动性游戏、视频演绎、经验分享等。
第一讲 银行4.0对传统商业银行的颠覆
序 一本正在改变银行的书籍《银行4.0》
一、银行4.0：从柜员到机器的数字化变革
1、云计算
2、5G技术
3、大数据
4、人工智能
5、区块链
（1）数字货币
（2）分布式记账
二、移动互联网重构商业消费场景
1、从“货场人”到“人场货”
2、掌中电子商务时代
3、消费场景改变
4、线上社群与直播的出现
三、银行4.0：物联网场景的应用
1、刷脸支付
2、无人银行网点
3、跨境结算
四、智能终端在银行业务中的角色
1、深度学习：计算机如何模拟人脑
2、机器人顾问，机器人接管一切
3、比你的银行更加智能的银行账户
4、重新定义人在银行业务中的角色
五、科技金融对传统商业银行的影响
1、银行由物理网点转向虚拟网络
2、交易实时化
3、用户服务智能化、个性化
4、流程自动化
5、风控数据化
案例解析：
（1）中国银行“5G+银行智能体验馆？
（2）工行“小白工银金融管家”如何识别客户有效身份的？
（3）蚂蚁金微的互联网金融创新
第二讲 金融科技创新产品与用户体验
一、银行传统网点消失下的数字化生态模式
Ÿ 1、以技术为中心的新网络
2、以用户为主的新分销态式
3、传统银行产品“bye”
4、用户体验时代
二、银行4.0时代客户服务的产品
1、价值的储存
2、支付能力
3、获得信贷能力
三、银行大数据应用
Ÿ 1、市场需求分析
2、用户数据化画像
Ÿ 3、产品个性化订制
Ÿ 4、流程体系改造
5、决策体系数据化分析判断
四、智慧银行的服务
1、智能服务合约
2、智能化理财
3、帮你最佳消费
4、智能安全账户
五、用户的体验
1、智能体验
2、产品体验
3、数据体验
4、信息体验
案例分享：
（1）工商银行转型“金融科技公司”
（2）招商银行网点数字化场景服务（视频）
（3）微众银行的微业贷产品创新
第三讲 银行4.0商业模式的创新
一、银行金融科技创新内容
Ÿ 1、服务智能化
Ÿ 2、业务场景化
3、渠道一体化
4、融合深度化
二、数字银行带来的运营模式变革
Ÿ 1、从客户到用户
Ÿ 2、从品牌到服务
Ÿ 3、从渠道到入口
4、产品订制化
三、商业结构重构原则
1、实现链接
2、线上有系统
3、用户转化
4、盈利结构设计
四、银行4.0盈利模式设计
Ÿ 1、用户增值变现
2、平台变现
3、跨界入口变现
4、数据化服务收益
五、商业银行重塑业态的四大法定
1、建系统
2、做内容
3、做内容
4、拼服务
案例分享：
（1）建设银行“融商务”的创新与发展
（2）民生银行的业务体系变革解析
第四讲 银行数字化转型与升级
一、银行金融科技转型突破口
1、技术还是技术
（1）团队在哪里？
（2）技术迭代
（3）产品驱动
2、大数据应用
（1）数据采集
（2）数据存储
（3）数据挖掘
（4）数据分析
（5）数据结论
3、场景取代网点
（1）场景无处不在
（2）去网点化思维
二、智慧银行应具备的能力
1、建立金融大数据系统
2、金融多媒体数据处理
3、数据化产品和服务
4、建立金融风险智能预警与防控系统
三、银行4.0时代组织管理变革
1、组织扁平化、去中心化
2、业务管理集群化
3、决策体系数据化、智能化
4、领导帮助员工提升用户价值
四、银行的数字化转型战略
1、数字化愿景与目标
2、数字化能力成熟度
3、客群经营策略
4、全渠道经营策略
5、产品规划设计‘
案例分享：
（1）浦发银行推出“SPDB+”互联网金融战略
（2）汇丰银行组织数字化战略
（3）星展银行打造全渠道银行
第五讲 数据平台创建与运营体系变革
一、大数据价值
1、海量、多媒体样本
2、高速、多样性
3、真实、有价值
二、大数据运营中应用
1、市场分析
2、产品定位
3、用户画像
4、调整运营流程
5、决策依据
三、大数据营销变革核心
1、线上入口链接；
2、会员数据库经营
3、用户思维至上
4、口碑决定口碑
四、企业数据库平台组成
1、ERP系统
2、CRM客户关系管理系统
3、SCM供应链管理
五、金融机构数据应用流程
1、数据获得
2、数据处理
3、数据分析
4、数据呈现
案例解析：
（1）今日头条的“算数吴亦凡”的用户画像
（2）民生银行是如何通过财神卡撬动市场的？
第六讲 数据库挖掘与用户画像分析
一、数据信息采集
1、用户基本信息
2、用户消费信息
3、用户动态信息
4、用户习惯信息
二、数据信息来源
1、自家网站采集
2、APP、微信采集
3、活动信息采集
4、第三方合作
（1）媒体合作
（2）网站合作
（3）电商工具合作
4、用户数据购买
三、用户数据埋点挖掘
1、产品植入统计代码
2、追踪用户行为
3、统计用户情况
四、用户智能分析
1、建立用户模型
2、模型内容要求
（1）用户画像
（2）产品使用情况
（3）用户反馈
3、模型设计流程
五、数据可视化发布
1、Excel发布
2、柱形图表
3、用户价值判断
4、用户走向预测
案例解析：
（1）百度迁徙的数据应用
（2）万象城的网站数据分析
第七讲 运营数据分析与风险管控
一、客户价值指标
1、客户价值分析
2、新客户发展情况
3、客户流失情况
4、客户活跃度
二、产品销售转化情况
1、产品销售数据
2、购买人群情况
3、购买场景
4、购买时间段
4、理财产品情况
三、支付情况分析
1、移动支付
（1）微信
（2）支付宝
（3）翼支付
（4）云闪付
2、刷卡支付
3、手机金融机构情况
四、市场营销活动分析
1、促销活动分析
2、广告投放分析
3、融合营销分析
4、分析指标
（1）销售情况
（2）开户情况
（3）吸粉情况
五、风险控制类分析
1、客户评价
2、客户投诉
3、投诉分类
（1）产品
（2）服务
（3）系统应用
六、数据分析常见七种方法
1、简单趋势描述
2、数据多维拆分
3、销售漏斗转化
4、用户分群
5、细查路径
7、A/B 测试
案例解析：
（1）中国工商银行“人脉挖宝”社会化营销
（2）“世界上最好的工作”策划
第八讲 数据库运营与客户关系管理
一、数据库圈层运营模式
1、通过数据关系销售
2、企业CRM客户关系管理系统
3、建立数据资源库
4、数据的商业行为分析
二、数据圈层人群划分
1、用户习惯
2、消费水准
3、网友爱好
三、客户生命周期管理
1、活跃期
2、沉默期
3、睡眠期
4、流失期
四、客户分级
1、客户的活跃状况
2、客户的下单金额
3、客户的发展前景
4、客户对金融机构利润的贡献
五、客户分级原则
1、价值客户
2、保持客户
3、发展客户
4、挽留客户
六、种子用户挖掘
案例解析：
（1）民生银行为何选择与万科跨界合作？
（2）OPPO的会员精准营销策划案
