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【课程背景】
随着外部环境的变迁，中国银行业已经逐步进入专业化经营管理的发展阶段，传统的凭借经验管理的工作方式，应当进化到专业化管理的能力阶段，其中，包括支行长、销售团队负责人等各级管理干部，应当掌握运用数学模型和数字分析方法管理网点产能和促进销售团队业绩的方法。
【课程收益】
本课程的内容，就是以银行内部常见的各种数据为基础，教会学员如何利用这些数据，建立分析模型，探寻数字背后蕴含的管理问题和营销问题，并寻求解决方案，促进工作业绩的增长，同时提升团队效能。
【课程对象】
课程针对的学员是银行管理干部和销售负责人，资深客户经理也适合学习，总之，学员必须能够看得懂内部数据以及数据之间的关系，学习本课程的实践提升效果最好。
【课程大纲】
一、数据建模和发掘应用是重要的科学管理方法
1.基于事实的数据最精确的呈现真实工作情况
2.数字化管理的工作效能的核心来源
3.数据效度需要不断优化，但数字化管理永远重要
4.如何应用现有数据，为了实现某项目标建立数字模型
二、银行的数据资源尚待发掘和应用
1.银行企业的特征就是数据的充分和精确
2.数据不仅是绩效指标或技术数据，而是与经营有关的全部数据
3.支行长等管理干部和一线销售人员必须掌握数据发掘的工作方法
三、如何建立数据模型分析客户情况
1.客户数据很多，如何使用才有效
2.从简单到复杂，学会应用数据分析充分调研客情
3.个金和对公业务的数据发掘案例解析
4.用数据分析客户的目的是发现痛点提升营销业绩
5.学员实战练习
四、如何有效应用现有的网点业绩数据
1.网点数据很齐备，但经常被忽略应用
2.以五个个金网点为例，建立数据分析模型
3.如何做：发现问题的目的是解决问题
4.要非常精心研究数据之间关联性蕴含的管理问题
5.提升网点营销产能的决策应当来源于数据分析而不仅是经验判断
6.学员实战练习
五、通过数据发掘，促进销售团队产能
1.遗憾局面：团队数据如果不是奖惩所需，就会被浪费
2.数据化管理能够对团队成员表现一目了然
3.同样的表面数据可能蕴含着不同的管理问题
4.团队产能需要既有共性也有个性的解决问题
5.以一个五人销售团队为例，学习掌握数据分析管理方法
6.如何运用综合方法，促进团队整体效能
六、科学管理上水平
1、掌握现代化管理方法既促进工作又提升自我
2、数据化管理在金融企业的应用前景无限广阔
