【課程背景】： 

從傳統(tǒng)金融到互聯(lián)網(wǎng)金融，然后到金融科技，最后到金融區(qū)塊鏈！每一場(chǎng)變革都給銀行業(yè)帶來(lái)新的技術(shù)風(fēng)口和轉(zhuǎn)型升級(jí)機(jī)遇，同時(shí)也給銀行業(yè)帶來(lái)更加充分的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。各種互聯(lián)網(wǎng)金融公司、商業(yè)銀行紛紛加入戰(zhàn)場(chǎng)，極大的擠壓了傳統(tǒng)銀行的生存空間；而且在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下客戶(hù)的選擇與銀行產(chǎn)品的品類(lèi)越來(lái)越多，客戶(hù)的需求越來(lái)越講究精細(xì)化、差異化、個(gè)性化；我們可以肯定：只有通過(guò)數(shù)據(jù)化才能有效挖掘客戶(hù)需求，才能得出精準(zhǔn)解決方案；通過(guò)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)來(lái)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值是未來(lái)公司發(fā)展的方向；數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是銀行企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的必然。

然而，80%的銀行企業(yè)面臨著如下的難點(diǎn)：數(shù)據(jù)化時(shí)代下企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式到底如何變化；數(shù)據(jù)化時(shí)代下企業(yè)如何進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)；數(shù)據(jù)化時(shí)代下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如何在運(yùn)營(yíng)部門(mén)建立數(shù)據(jù)化思維，如何利用數(shù)據(jù)化為客戶(hù)畫(huà)像、對(duì)客戶(hù)行為進(jìn)行分析、對(duì)大客戶(hù)進(jìn)行篩選、改善客戶(hù)體驗(yàn)，然后進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)。

【課程收益】：

● 通過(guò)經(jīng)典案例，全方位了解數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的概念、工具、方法和理念；

● 全面了解數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀、困境、價(jià)值及未來(lái)趨勢(shì)；

● 學(xué)習(xí)如何通過(guò)海量數(shù)據(jù)化挖掘分析客戶(hù)需求，并得出精準(zhǔn)解決方案；

● 掌握數(shù)據(jù)化在銀行企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的具體應(yīng)用和落地策略；

● 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)中的技巧與策略；

● 掌握數(shù)據(jù)化如何推動(dòng)銀行金融企業(yè)整體運(yùn)營(yíng)，讓企業(yè)業(yè)績(jī)倍增；

【課程時(shí)間】：1天（6小時(shí)/天）

【課程對(duì)象】：銀行企業(yè)中高層管理者、運(yùn)營(yíng)管理者、市場(chǎng)推廣管理人員、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)人員

【課程方式】：

1. 通過(guò)大量貼身案例，傳授知識(shí)點(diǎn)；

2. 利用行動(dòng)學(xué)習(xí)法，現(xiàn)場(chǎng)研討落地方案；

3. 多維提問(wèn)+現(xiàn)場(chǎng)演練，激發(fā)學(xué)員全程投入；

4. 利用五星教學(xué)法，導(dǎo)入情景故事，左右*互動(dòng)學(xué)習(xí)；

5. 制定課后行動(dòng)方案，后期跟蹤，將培訓(xùn)項(xiàng)目化；

【課程大綱】

第一講：銀行企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀、困境與價(jià)值

互動(dòng)：6. 18京東購(gòu)物從下單到送達(dá)最快需要多長(zhǎng)時(shí)間？

一、企業(yè)為什么要用數(shù)據(jù)化思維去運(yùn)營(yíng)；

案例：比薩店的運(yùn)營(yíng)將客戶(hù)驚呆了！

1. 用戶(hù)的消費(fèi)行為難以探知，需要數(shù)據(jù)化

2. 用戶(hù)的真正需求難以捕捉，需要數(shù)據(jù)化

3. 市場(chǎng)趨勢(shì)難以預(yù)測(cè)，需要數(shù)據(jù)化

4. 客戶(hù)與市場(chǎng)難以定位，需要數(shù)據(jù)化

二、銀行企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)落地的4大難點(diǎn)；

1. 思維切換難

2. 數(shù)據(jù)收集難

3. 數(shù)據(jù)挖掘難

4. 落地實(shí)施難

案例：某銀行企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)實(shí)施中的痛？

第二講：庖丁解牛——數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)360度大揭秘

一、什么是數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng) 

互動(dòng)：什么是數(shù)據(jù)化，你對(duì)數(shù)據(jù)化這個(gè)概念是怎樣理解的？

二、企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)體系與機(jī)制的建設(shè)

三、數(shù)據(jù)化應(yīng)用的2個(gè)層面

1. 價(jià)值鏈層面的數(shù)據(jù)化應(yīng)用

案例：從B2C到C2B，紅領(lǐng)模式的數(shù)據(jù)化魅力

2. 傳播和渠道層面的數(shù)據(jù)化應(yīng)用

案例：柚子舍用數(shù)據(jù)揭開(kāi)“美麗真相”

四、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵——數(shù)據(jù)挖掘

案例：遼沈戰(zhàn)役——戰(zhàn)神林彪成功的背后

五、銀行企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化挖掘

1. 數(shù)據(jù)化挖掘的5個(gè)步驟

2. 數(shù)據(jù)挖掘的4類(lèi)算法

3. 數(shù)據(jù)化挖掘的4大方向

4. 數(shù)據(jù)化挖掘的常用工具

案例：啤酒與尿不濕的關(guān)系

案例：為什么你總是買(mǎi)假貨

第三講：企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的4個(gè)應(yīng)用

互動(dòng)：您認(rèn)為現(xiàn)在企業(yè)的運(yùn)營(yíng)精準(zhǔn)嗎？推廣成本高嗎？

一、用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)為客戶(hù)畫(huà)像，精準(zhǔn)定位客戶(hù)；

1. 確定用戶(hù)畫(huà)像的分析維度

2. 建立用戶(hù)畫(huà)像的數(shù)據(jù)化分析模型

3. 用戶(hù)的行為習(xí)慣分析

4. 用戶(hù)的消費(fèi)心理分析

5. 影響用戶(hù)行為的因素分析

6. 如何根據(jù)分析結(jié)果導(dǎo)出解決方案

案例：小米的用戶(hù)定位與數(shù)據(jù)化思維

二、用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)挖掘用戶(hù)的核心需求，精準(zhǔn)匹配需求

1. 用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)捕捉用戶(hù)的喜好

2. 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)記錄用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣

3. 用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)挖掘用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)興趣點(diǎn)

案例：萬(wàn)達(dá)王健林大陽(yáng)臺(tái)房的用戶(hù)數(shù)據(jù)化需求挖掘

三、通過(guò)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)精準(zhǔn)投放廣告，精準(zhǔn)打擊市場(chǎng)

1. 機(jī)關(guān)*運(yùn)營(yíng)與狙擊手運(yùn)營(yíng)

2. 數(shù)據(jù)化精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的三要素：把心、*支、子彈

3. 數(shù)據(jù)化精準(zhǔn)投放的核心步驟

案例：某房地產(chǎn)公司的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)案例

案例：某快消公司利用用戶(hù)網(wǎng)站點(diǎn)擊路徑熱賣(mài)產(chǎn)品

四、通過(guò)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)思維個(gè)性化服務(wù)客戶(hù)

第一步：用戶(hù)差異化分層

第二步：用戶(hù)個(gè)性化服務(wù)

第三步：數(shù)據(jù)化用戶(hù)管理的RFM模型

案例：學(xué)習(xí)*原來(lái)是為了賣(mài)別墅

第四講：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)在線上銀行中的應(yīng)用

一、線上運(yùn)營(yíng)與線下運(yùn)營(yíng)的本質(zhì)區(qū)別

互動(dòng)：“互聯(lián)網(wǎng)+”=“+互聯(lián)網(wǎng)”嗎？

互動(dòng)：企業(yè)線上運(yùn)營(yíng)的根本目的？

二、線上銀行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)獲取渠道

案例：線上銀行的數(shù)據(jù)獲取工具

案例：電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取工具

案例：社交平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取工具

三、如何建立評(píng)估電商運(yùn)營(yíng)效果的數(shù)據(jù)模型；

1. 運(yùn)營(yíng)評(píng)估數(shù)據(jù)模型

2. 流量評(píng)估數(shù)據(jù)模型

3. 客戶(hù)質(zhì)量數(shù)據(jù)模型

4. 市場(chǎng)定位數(shù)據(jù)模型

四、數(shù)據(jù)化在金融行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

案例：工商銀行用數(shù)據(jù)化試水運(yùn)營(yíng)

案例：交通銀行用數(shù)據(jù)化構(gòu)建運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

案例：招商銀行數(shù)據(jù)化下的創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)

案例：平安財(cái)險(xiǎn)用數(shù)據(jù)化擴(kuò)張業(yè)務(wù)

第五講：實(shí)戰(zhàn)篇——銀行個(gè)金業(yè)務(wù)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

利用思維工具：思維導(dǎo)圖與魚(yú)骨圖

研討方式：*+行動(dòng)學(xué)習(xí)+結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)