課(ke)程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
銀行企業大數據運營
【課程背景】
建設銀行上海的無人銀行開業了,中國銀行有了智能柜臺。在移動互聯網和大數據時代下,物聯網及人工智能的發展下,我們可以肯定:只有通過大數據才能有效挖掘客戶需求,才能得出精準解決方案;通過大數據運營來創造商業價值是未來公司發展的方向;大數據運營是銀行企業精細化運營的必然,再小的銀行企業都要有大數據思維;大數據思維已經成為中小銀行企業運營管理者、運營管理者及運營部門的必備思維。
但是,80%的銀行企業面臨著如下的難點:大數據時代下銀行企業的運營模式到底如何變化;大數據時代下銀行企業如何進行精準運營;大數據時代下如何進行數據分析,如何在運營部門建立大數據思維,如何利用大數據為客戶畫像、對客戶行為進行分析、對大客戶進行篩選、改善客戶體驗,然后進行精準運營。同時面對應用大數據如何找到落地的突破口。
據調查,80%的(de)銀行(xing)企(qi)業在大(da)數(shu)據實施過程中不得要領(ling),沒有起(qi)到應(ying)有的(de)作用;難以落地,還停留在思(si)維層(ceng)面(mian);本課程就是為(wei)解決這樣(yang)的(de)問(wen)題而設計開發的(de)!
【課程收益】
通過經典案例,全方位了解大數據運營的概念、工具、方法和理念;
全面了解銀行企業大數據運營的現狀、困境、價值及未來趨勢;
學習如何通過海量大數據挖掘分析銀行客戶需求,并得出精準解決方案;
掌握大數據在銀行企業運營中的具體應用和落地策略;
學習數據在銀行企業運營環節中的技巧與策略;
掌握大數據如何推動銀行企業整體運營,讓銀行企業業績倍增;
掌握大數(shu)據在整合銀行數(shu)字化中的路徑
【課程對象】
銀行企業(ye)中高層管(guan)理(li)者、運營管(guan)理(li)者、市場推廣管(guan)理(li)人員、互聯網運營人員
【課程方式】
1、通過大量貼身案例,傳授知識點;
2、利用行動學習法,現場研討落地方案;
3、多維提問+現場演練,激發學員全程投入;
4、利用五星教學法,導入情景故事,左右*互動學習;
5、制定(ding)課后(hou)行動方案,后(hou)期跟蹤,將培訓項目化;
【課程大綱】
思考1:目前,銀行企業*的問題是什么——我們的銀行企業怎么了?
思考2:驅動銀行企業發展上科學管理模式還有多大的潛力?
思考(kao)3:大數據在(zai)銀行(xing)業中只是(shi)概(gai)念(nian)嗎?有多深?多神秘?
第一講:大數據運營的現狀、困境與價值
互動:大數據在各個銀行領域的應用情況,有什么難點?
一、銀行企業為什么要用大數據思維去運營;
案例:比薩店的運營將客戶驚呆了!
1、用戶的消費行為難以探知,需要大數據
2、用戶的真正需求難以捕捉,需要大數據
3、市場趨勢難以預測,需要大數據
4、客戶與市場難以定位,需要大數據
案例:比基尼,到底哪個城市賣的好?
案例:2016年奧運會,*的熱點是什么?
二、銀行企業大數據運營落地的4大難點;
1、思維切換難
2、數據收集難
3、數據挖掘難
4、落地實施難
案例:某銀行企業大數據運營實施中的痛?
三、3個案例,領略大數據的魅力;
案例:智慧城市——杭州在阿里巴巴大數據下的改變
案例:智慧醫療——騰訊大數據的捍衛者和領航者
案例:無人駕駛——百度(du)的大數據(ju)戰(zhan)略
第二講:庖丁解牛——大數據360度大揭秘
一、什么是大數據?
互動:什么是大數據,你對大數據這個概念是怎樣理解的?
二、大數據與云計算的關系
案例:流感快速預測的背后
三、大數據應用的2個層面
1、價值鏈層面的大數據應用
案例:從B2C到C2B,紅領模式的大數據魅力
2、傳播和渠道層面的大數據應用
案例:柚子舍用數據揭開“美麗真相”
四、大數據運營的關鍵——數據挖掘
案例:遼沈戰役——戰神林彪成功的背后
案例:臺灣王永慶的大數據經營哲學
五、銀行企業如何進行大數據挖掘
1、大數據挖掘的5個步驟
2、數據挖掘的4類算法
3、大數據挖掘的4大方向
4、大數據挖掘的常用工具
案例:啤酒與尿不濕的關系
案例:為什么你總是買假貨
案例(li):對(dui)建設銀行(xing)與(yu)中信銀行(xing)的大數據剖(pou)析(xi)分析(xi)
第三講:銀行企業大數據運營的4個應用
互動:您認為現在銀行企業的運營精準嗎?推廣成本高嗎?
一、用大數據運營為銀行客戶畫像,精準定位客戶;
1、確定用戶畫像的分析維度
2、建立用戶畫像的大數據分析模型
3、用戶的行為習慣分析
4、用戶的消費心理分析
5、影響用戶行為的因素分析
6、如何根據分析結果導出解決方案
案例:小米的用戶定位與大數據思維
二、用大數據運營挖掘用戶的核心需求,精準匹配需求
1、用大數據運營捕捉用戶的喜好
2、大數據運營記錄用戶的消費習慣
3、用大數據運營挖掘用戶的購買興趣點
案例:萬達王健林大陽臺房的用戶大數據需求挖掘
三、通過大數據運營精準投放廣告,精準打擊市場
1、機關*運營與狙擊手運營
2、大數據精準運營的三要素:把心、*支、子彈
3、大數據精準投放的核心步驟
案例:某房地產公司的大數據運營案例
案例:某快消公司利用用戶網站點擊路徑熱賣產品
四、通過大數據運營思維個性化服務客戶
第一步:用戶差異化分層
第二步:用戶個性化服務
第三步:大數據用戶管理的RFM模型
案例:江小白的個性化運營是如何成功的
案例(li):學(xue)習*原來是(shi)為了(le)賣別墅
第四講:大數據運營在銀行企業電子商務中的應用
一、線上運營與線下運營的本質區別
互動:“互聯網+”=“+互聯網”嗎?
互動:銀行企業線上運營的根本目的?
二、銀行企業線上運營數據獲取渠道
案例:網站的數據獲取工具
案例:銀行電商平臺的數據獲取工具
案例:社交平臺的數據獲取工具
三、如何建立評估銀行電商運營效果的數據模型;
1、運營評估數據模型
2、流量評估數據模型
3、客戶質量數據模型
4、市場定位數據模型
四、建立銀行大數據改進系統;
案例:某教育集團的線上大數(shu)據分析綜合案例
第五講:大數據精準運營在各個行業的應用
一、大數據在餐飲行業的精準運營
案例:農夫山泉用大數據精準賣水
案例:“好友美食”為你找餐館
案例:絕味如何用大數據賣鴨脖
二、大數據在金融行業的精準運營
案例:工商銀行用大數據試水運營
案例:交通銀行用大數據構建運營系統
案例:招商銀行大數據下的創新運營
案例:平安財險用大數據擴張業務
三、大數據在汽車行業的精準運營
案例:福特用大數據來制造皮卡
案例:比亞迪的大數據精準運營之路
四、其他行業的大數據運營案例
案(an)例:耐克用大數據(ju)定(ding)位(wei)新產品
第六講:趨勢篇——大數據的未來發展與公司運營
一、大數據與物聯網
案例:小米的智能生態鏈打造
二、大數據與智能工業
案例:海爾的大數據思維與智能工廠
三、大數據與人工智能
案例:AlphaGo與李世石人機大戰
四、大數據與人才管理戰略
案例:公司人才管理的大數據應用
五、大數據與智能供應鏈管理
案例:波音公司的大數據思(si)維與(yu)智能(neng)供應鏈
第七講:實戰篇——銀行業務如何進行大數據運營
研討:大數據給我們行業或銀行企業帶來哪些機遇與挑戰
研討:本公司如何進行大數據運營
利用思維工具:思維導圖與魚骨圖
研討方式:*+行動學習+結構化呈現
案例:銀行(xing)行(xing)業的大數據運營發展與實(shi)況分(fen)析
銀行企業大數據運營
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