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数据分析思维与模型构建,数据实战应用训练营

主讲老师: 周地亮 周地亮
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: 银行是金融体系的核心组成部分,提供多种服务以满足个人和企业的金融需求。它们接受存款、发放贷款,并处理各种支付和转账业务。银行还为客户提供投资、保险和理财等多元化金融产品,助其实现财富增值。此外,银行在维护金融稳定、推动经济发展方面扮演着重要角色。它们通过调节货币供应、支持基础设施建设等方式,为社会经济的持续健康发展贡献力量。随着科技的发展,银行也在不断创新,推出更为便捷、安全的线上服务,以满足客户日益增长的金融需求。
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: 2024-02-27 17:47


课程背景:

“开门红不是一场秀”,不是简单的一场启动会、一次礼品回馈活动,是银行新一年中的首场战役,这次战役的成败很大程度影响全年业务发展基础。而这场战役的关键是“客户争夺战”,如何增加“客户流量”,提高“客户留量”,减少“客户叛离”,是开门红顶层设计需要考量的重点问题。

要取得客户争夺战的胜利,需要了解客户,熟悉客户,进行客户定位,找出谁是我们真正的客户,哪些客户需要进行重点维护,哪些客户进行批量维护,而最快了解客户的关键就是客户类数据交叉应用,如何整合内外部数据,让数据辅助经营管理,不仅是开门红的重点,更是年度经营战略的重点。

要将银行数据变成数据资产,并利用到业务经营管理中,需要打破数据安全“枷锁”,允许进行数据分析,打破部门考核思维,从业务经营视角来应用数据,强化数据应用团队的组建,在实战中累计经验,构建数据模型、客户行为画像、精准营销名单、客户分层分级管理等。

本课程以帮助银行更好的开展2023年开门红业务进行设计。讲授数据分析思维、银行常用函数、数据模型构建、客户分群管理,如:存款核心客户管理、贷款精准营销名单、产品交叉营销、流失预警模型等,帮助学员掌握数据分析的框架、流程和技术,提升银行从业人员数据分析能力,客群管理与分析能力、提升银行精细化管理水平。

课程收益:

ü 掌握常用函数,提升工作效率

ü 以数为始,提升经营管理思维

ü 以战代练,输出数据分析模型与精准营销名单

ü 改变管理角色定位,体现“以客户为中心”,实施客户培育与营销机制

授课对象:银行数据运营官、分管业务领导、业务条线负责人、经常涉及数据分析的岗位、优秀网点负责人代表

授课方式:互动式教学+数据应用流程与逻辑讲解、案例推演、实战辅导

授课时长:3天2

授课大纲:

1天(白天)

一、 银行数据应用的重要性性与现状分析

1. 解读2018年银保监会《关于印发银行业金融机构数据治理指引的通知》

2. 解读2020年银保监关于数据质量专项工作的通知

3. 银行客户类数据的“三不用”现状

4. “数字化”转型的前提是“数智化”思维革新

二、 银行“常用函数”解析与实战训练

1. 常用函数

1) 计算系统日期与时间:NOWTODAY

2) 提取时间:YEARMONTHDAYHOURMINUTE

3) 计算两日前之差:DATEDIF 

4) 提取函数三兄弟: LEFTRIGHTMID

5) 查找与引用利器:VLOOKUP/HLOOKUP

6) 条件逻辑函数:IF/IFS

7) 批量建文件夹

8) 批量分解表格

2. 常用功能

1) 分列的操作方法

2) 透视表的使用方法

实操:常用函数应用技巧

三、 数据分析实战案例解析与模型建立-存款篇

1. 2022年存款留存率实操案例模型解析

2. 2023年到期存款实操案例模型解析

3. 2023年核心存款客户实操案例模型解析

4. 2023年礼品采购与厅堂活动档次设计逻辑

5. 2023年存款到期临界客户名单分析逻辑

6. 2023年资金归行率潜力分析与目标设置

7. 2023年收单业务日均存款贡献潜力分析

8. 2023年到期存款自动转存率分析

9. 2023年存款市场份额走势分析

10. 2023年日均存款任务分级模型解析

 

1天(晚上)

小组实战辅导:模型建立与数据分析

2天(上午)

四、 数据分析实战案例解析与模型建立-贷款篇

1. 产能突破的基本逻辑

2. 贷款客户流失率与二次营销实战案例解析

3. 个体工商户客群客户画像与最佳产品持有模型

4. 按揭客户贷款交叉持有率与分级营销模型

5. 贷款白名单分层分级营销逻辑

2天(下午+晚上)

小组实战辅导:模型建立与数据分析

3天

五、 数据分析结果呈现与策略制定

1. 数据分析成果呈现(EXCELPPT

2. 数据分析下的存贷款营销管理策略制定

3. 数据赋能训练成果汇报

邀请领导参与倾听与点评

 

 

[本大纲版权归老师所有,仅供合作伙伴与本机构业务合作使用,未经书面授权及同意,任何机构及个人不得向第三方透露]


 
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