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中國企業培訓講師
金融行業大數據精準營銷及精細化管理
 
講師(shi):段方 瀏覽次數:2668

課程描述INTRODUCTION

大數據與精準營銷

· 銷售經理· 總經理

培訓講師:段方    課程價格:¥元(yuan)/人    培訓天數:2天   

日程安(an)排(pai)SCHEDULE



課(ke)程(cheng)大綱Syllabus

大數據與精準營銷

課程背景
2014-2015年,中國的營銷者正面臨著一個極具挑戰的經濟時局,金融行業面臨大數據的巨大沖擊,然而他們也有機會通過撬動海量數據的杠桿來獲取巨額收益。2014年中國有8.75億的互聯網用戶、在移動電話用戶中的滲透率達到67.8%,這就產生了消費、金融、交往、搜索等行為的海量大數據。阿里推出的支付寶等互聯網金融產品,還有P2P等新小額貸模式,都對傳統金融行業帶來了前所未有的挑戰。這些挑戰的背后,誰先掌控大數據,誰就能獲取巨大的經濟價值。
在蓬勃發展的中國市場環境中,大數據所帶來的機遇前所未有,這將是中國市場的營銷者們預期取得大回報的*時機。營銷者必須知道如何透過數據庫的挖掘與分析,讓手中的數據與信息發揮*的價值,通過有效整合、分析線上和線下數據,提高與客戶、潛在客戶互動的精準度
本講座通過金融行(xing)業(ye)和互聯網、電信行(xing)業(ye)的(de)客戶分(fen)(fen)析(xi)實(shi)際(ji)案(an)例,展現數據分(fen)(fen)析(xi)技術在客戶營銷、企(qi)業(ye)管理等(deng)方面(mian)的(de)應(ying)用價值,闡(chan)述大數據不可阻擋(dang)的(de)潮流趨勢。

一、互聯網時代的“大數據、大機遇”:
1.概述
1)大數據概念和特點
2)大數據需要哪些技術支撐
3)大數據能夠帶來哪些新應用?
4)互聯網時代產生的金融大數據內容
5)大數據如何改寫金融行業?
2.大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
1)大數據如何成為資產?
2)大數據如何體現*營銷
3)大數據的價值
4)互聯網大數據對于金融企業的價值
3.大數據時代的新營銷模式
1)互聯網的營銷模式——微博營銷、微信營銷、網頁營銷等
2)CRM——“舊貌煥發新顏”
3)*營銷——裝上了GPS,實現“*打擊”
4)金融行業的客戶營銷——喜好、產品、內容
【示例】淘寶支付寶大數據分析案例分享
4.如何在海量數據中整合線上、線下數據,形成你對消費者的獨特洞察力
1)知道客戶的各個屬性——互聯網時代不再“是否是狗”
2)客戶的群體特征——“人以群分”
3)如何識別客戶欺詐的潛在風險?
5.如何建立全渠道數據平臺,拓展營銷渠道,提高營銷效率
1)客戶接觸渠道分類
2)電話、QQ、微博——全方位覆蓋
3)如果進行廣告的*投放?
4)金融產品營銷渠道的拓展
6.大數據的實現架構和體系
1)HADOOP技術了
2)MAP/REDUCE算法
3)非結構化數據分析的特點
4)數據倉庫技術
5)數據的ETL過程描述
6)數據挖掘概述
【示例(li)】騰訊“廣點通”(精準廣告)大數據應用案例(li)

二、大數據下客戶的“透視”:
1、客戶是“上帝”,如何找到“上帝”?
1)上帝是什么樣子?
上帝是什么視圖?
2)客戶是什么樣子?
金融客戶是什么視圖?有什么樣的客戶標簽?
3)提供哪些產品?
金融產品是什么視圖?有什么產品標簽?
4)如何建立客戶和產品間的關系?
為合(he)適的客戶(hu),找到合(he)適的產(chan)品

2、我們對自己的客戶(“上帝”)了解多少?
1)客戶會有什么特點?
客戶的基本特征(如:不同產品的年齡分布)
客戶的群體特征(如:不同年齡群體關注點有哪些?)
【示例】客戶細分模型案例
現代營銷模式的基礎,以現有產品為基礎,尋找群體客戶適合的產品和服務。
客戶的交往圈子(如:股民圈子關注哪些金融產品?)
【示例】金融行業/電信行業客戶交往圈分析案例
客戶的內容消費特征(如:客戶喜好哪些內容?喜歡那些金融產品?)
基于大數據,換個角度規劃產品和服務。
2)大數據時代營銷的方法
營銷方法論和知識庫(分析問題的知識庫和方法樹)
互聯網時代的營銷:“大數據、微營銷”(細節營銷)
營銷的渠道規劃:實時營銷和事件營銷
【示例】美劇《紙牌屋》的大數據營銷;
3)企業管理方面的情況
及時發現企業真實的情況(哪些運營的關鍵指標KPI?)
像人體一樣,如何及時發現病癥?(關鍵指標KPI的波動范圍?)
【示例】:電信企業的數碼儀表盤,展示企業的KPI;如何通過手機彩信及時展現KPI給領導。
【示例(li)】百(bai)度大(da)數據產品(司南(nan)、精算(suan)、預(yu)測等(deng))應(ying)用介紹

3、如何“幫客戶買產品,而不是推銷其不需要的產品”
1)如何進行客戶的“X光透視”?
(客戶的統一視圖包含哪些信息?哪些是關鍵屬性?)
如何發現客戶的真實需求?(服務與騷擾的區別)
【示例】:金融行業客戶的內容標簽展示
2)內部產品的科學選配
(如何提供專家般量化的分析,為用戶提供最優的內部產品?
如:金融行業計算出最適合用戶模式的理財產品進行選擇)
【示例】:為客戶定制最合適的資費:經過數據精算后,告訴客戶,A產品比B產品更適合張三。
3)競爭對手產品的對比
與競爭對手間的產品差異化區隔
自己產品的優勢和弱點(如何提供量化的分析結果?)
【示例】:競爭對手的“客戶回歸”分析案例
4)銷售過程的處理
銷(xiao)(xiao)售時機的把握(wo)銷(xiao)(xiao)售語術的把握(wo)

4、大數據營銷的作用和價值
1)數據和知識是人的本質特征
2)大腦是人與動物的差別
3)“事半功倍”是捷徑
4)從“拼刺刀”到“信息戰”;
【示例(li)】:某人關系圖

5、金融行業如何識別欺詐客戶
1)客戶的行為和內容數據
2)欺詐客戶的行為特點
3)欺詐客戶數據挖掘模型
4)發洗錢識別模型
5)實時識別、實時預防
【示例(li)】金融行(xing)業欺(qi)詐客戶識別(bie)案(an)例(li)(基于客戶行(xing)為數據分析)

6、客戶的征信模型
1)客戶征信的內容
2)客戶征信應用領域
3)央行與阿里的客戶征信差異
4)客戶征信計算模型
【示例】阿(a)里的螞蟻(yi)信用分案例

三、基礎數據的收集和分析
1、數據的種類
1)客戶數據內容(金融客戶的基本資料)
2)產品數據內容(產品的編碼)
3)營銷數據內容(交易記錄的保存)
4)服務數據內容(客戶服務數據的保存)
5)金融數據的特點:(交易型數據少、價值密度高等)
2、數據的存放方法
1)數據的清洗、轉換和加載
2)存放在數據庫/數據倉庫
3)數據的基本分析工具EXCEL等
4)數據倉庫的基本原理
5)HADOOP數據中心的基本原理
3、數據的基本整理
1)數據的歸類存放(建模型)
2)數據的基本加工
4、數據挖掘技術
1)數據的基本匯總
2)數據中的“金子”:從石頭中淘金子
3)數據挖掘:“啤酒和尿布”的故事
4)數據挖掘過程
5)數據挖掘算法介紹
   包括:關聯分析、聚類分析、決策樹分析、孤立點分析等算法
   【示例】:客戶挽留案例剖析(數據挖掘中分類算法)
6)高級的數據挖掘工具SAS和SPSS等
【示例】:通過SAS工具識別客戶欺詐案例
5、數據質量的基本保障
1)指標的口徑描述和統一
2)后期補數據成本是前提收集數據成本的15倍
3)“差之毫厘謬以千里”
6、數據的安全管控
1)4A權限管控
2)數據的加密等多種技術
3)系統的“城防圖”:
【示例】:某(mou)企(qi)業的數據倉庫(ku)安全案例

四、客戶的分析/認知
1、客戶的定義和范疇
用戶和客戶的區別客戶是否要進行細分,如校園客戶、家庭客戶、集團客戶、小微企業客戶等
2、關于客戶的基本“信息”(管中窺豹)
身份證信息行為愛好信息衍生信息
客戶資料信息透露的內容分析
【示例】客戶基本信息分析示例
3、客戶的基本屬性標簽(如對兒童家庭投放兒童保險產品等)
增值服務等方面,讓服務更加貼近客戶
如何爬取客戶的內容信息
【示例】互聯網客戶“內容爬取”示例
4、客戶的喜好(“不怕沒缺點,就怕沒愛好”)
經常出沒的地方(*場、酒吧街、電影院等)
通過前臺的觀察和后臺的詢問等獲取的知識
【示例】通過網頁瀏覽內容分析,獲取用戶的內容信息
5、客戶的細化分群
客戶分群的依據(物以類聚、人以群分)
數據挖掘技術應用客戶分群的方法:
【示例】:淘寶客戶分群案例
6、客戶的知識庫
實時調出符合條件的客戶群體來
【示例】:金融/電信行業客戶知識庫舉例
7、客戶的“交叉營銷”
如何識別家庭客戶/集團客戶?
如何針對家庭客戶/集團客戶進行營銷?
【示例】:保險行業家庭客戶交叉營銷案例
8、客戶的“再挖掘”(UPSELL/CROSSSELL)
客戶群中的“種子/關鍵”客戶客戶的交往圈分析
基于客戶交往圈,進行客戶“再挖掘”
【示例】:客戶交往圈中“關鍵客戶”識別案例
9、客戶的生命周期管理
客戶的生命周期數據分析滲透到客戶的生命周期全過程
【示例】客戶生命周期中數據挖掘應用展示
10、客戶的實時欺詐監控
客戶的信譽打分;
實時分析設計與實現;
【示例】:基(ji)于(yu)客戶行為的實時監控分析

五、金融產品的分析/認知
1、產品的定義和范疇
金融產品、保險產品、理財產品、股票產品等
2、關于產品的基本“信息”
產品的使用客戶特征分析
產品的關聯特征分析
【示例】產品關聯分析案例
3、產品的基本屬性標簽
產品基本內容
產品增值內容
【示例】增值產品的潛在客戶分析案例
4、競爭對手的競品分析
競爭對手的同類產品分析
競品產品量化對比分析
【示例】為客戶定制“產品”
5、產品的潛在客戶分析
產品潛在用戶的特征分析
【示例】:“猜你喜歡”案例介紹
6、產品的“交叉營銷”
如何識別客戶喜好的產品?
如何進行客戶交叉營銷?
【示例】:金融行業產品交叉營銷案例(金融的啤酒和尿布)
7、產品的升級、改造
產品改進數據獲取
產品改進創新設計
【示例】小米手機的大數據營銷案例
 
六、如何為合適的用戶提供合適的產品?
1、營銷的目的:為合適的用戶提供合適的產品
除了“激情營銷”,更需要“理性營銷”;
真正滿足客戶需求才能構建長久的營銷關系;
客戶的真實需求如何?
2、如何發現合適的用戶
誰是合適的客戶?標準有哪些?客戶的擔心、顧慮是什么?
3、如何提供合適的產品
從現有的產品客戶中尋找目標客戶特征
【示例】:電信行業客戶“手機閱讀報”針對性營銷案例示例
4、營銷案的設計和評估
如何吸引用戶?如何讓用戶選擇產品?
營銷與廣告的差異;
營銷案的設計(吸引眼球);
營銷案的評估
5、營銷的過程和細節
類似CRM系統的營銷流程管理
營銷活動的實時性提升
【示例】:某餐飲行業CRM營銷案例
6、營銷的渠道選擇
客戶是否喜歡外呼電話,還是短信?還是網上營業廳?
【示例】:用戶偏好渠道分析的案例
7、如何避免對客戶的過渡打擾
限制每月的外呼次數;
通過網站等渠道進行營銷和廣告;
8、客戶的挽留和延伸銷售
識別真正有價值的客戶;
【示例】:客戶價值評估介紹
盡量(liang)讓客戶(hu)進(jin)入更高(gao)級(ji)別(bie),避免(mian)降級(ji):(行業(ye)的價(jia)格戰,將(jiang)鉆(zhan)石卡(ka)(ka)用戶(hu)打(da)成了(le)金(jin)卡(ka)(ka);金(jin)卡(ka)(ka)用戶(hu)打(da)成了(le)銀卡(ka)(ka)

七、企業的“智慧運營”
1、企業量化管理概述:
企業的量化指標;
企業的量化管理內容;
【示例】企業基于GIS信息的網格指標監控
2、企業成本分析:
   成本數據獲取;
成本分析內容;
   【示例】某企業人工成本分析案例
3、企業價值鏈管控分析
   企業上下游企業分析;
   【示例】某企業渠道欺詐分析;
4、企業的異常運營控制
   異常KPI指標的及時告警;
   異常的基本影響因素分析
   【示例】某企業KPI異常監控和分析案例
5、金融企業的風險控制
   互聯網輿情監控;
   客戶(企業)的360度大數據收集;
   客戶(企業)的360度風險評估;
   【示例】企業風險評估案例
6、網貸平臺的P2P風險評估
   P2P的沖擊和挑戰;
   P2P的風險評估數據及方法;
   【示(shi)例】P2P風險評估(gu)案(an)例

八、如何編寫漂亮的分析報告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
1、數據是基礎
2、分析報告是展現形式
3、分析報告的思路
4、分析報告的方法
示例:分析報告(gao)演(yan)示 

九、數據的質量問題
(數據倉庫項目的60%精力是在解決數據質量問題)
1、數據質量的問題表現
接通率的量化依據數據轉換成為成功訂單幾率的描述
示例:數據質量的問題分布圖
2、數據質量的根源在哪里
業務管理的標準化指標的口徑一致性問題
3、數據質量的管理模式
理清數據的來龍去脈列出數據的監控點
4、數據質量的量化評估方法
數據質量的評估標準
【示例】:數據質量(liang)的評(ping)估(gu)指標

大數據與精準營銷

轉載://citymember.cn/gkk_detail/13844.html

已開(kai)課(ke)時間Have start time

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    參加課程:金融行業大數據精準營銷及精細化管理

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