金融科技下的大数据营销
适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。
金融科技下的大数据营销
大数据技术在金融行业中的典型应用会打开第一轮讨论，发展：大数据在金融行业的应用与传统银行客群管理的痛点负责把练习结果接到后续工作
授课讲师：
张瑞丹 · 银保营销与网点产能提升专家
先补充业务任务、工具基础和参训对象，我们再整理数字化转型方案版本
可选交付版本
不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
金融科技下的大数据营销（金融行业版）
面向金融行业业务场景，对案例、风险点或实操模块做行业化适配。
适合对象
金融从业人员
课程定位
数据看得见，但难以转成业务判断和管理动作时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任
核心收益
- 了解大数据在于银行的五大应用，了解市场新营销方式的动态
- 学习银行大数据经营和大数据营销的思路、方法、技巧
- 沟通复盘有依据：大数据营销过程中用户画像标注的方法技巧
- 学习利用大数据对客户信任建立、需求挖掘的思路
- 学习利用大数据建立客户为中心的生态体系
课程背景与交付信息
近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力
一般来讲，获客倾向于讨论获客成本和获客渠道。不管是早期的线下获客，还是线上营销获客渠道，获客成本都是成年上升的趋势，成功获取一个有效客户有时能达到三位数。成本的上升意味着利润的降低，达到一个临界点这个渠道就没用了。也就是很多公司所说的不烧钱等死，烧钱又走在被烧死的路上。随着大数据的发展和成熟，对于数据的合理利用，有了一个新的获客方式，大数据精准获客
大数据营销的精准获客主要还是要找对人，找对企业，这样才能降低成本提高效率
课程时间
1天，6小时
授课方式
讲师讲授、案例分析、研讨互动、行动学习
课程内容重点
01应用：大数据技术在金融行业中的典型应用
02发展：大数据在金融行业的应用
03传统银行客群管理的痛点
04谁是客户？客户是谁？谁的客户？
05渠道分布不均，客群覆盖面窄
课程大纲
应用：大数据技术在金融行业中的典型应用
一、传统银行客群管理的痛点
- 1. 谁是客户？客户是谁？谁的客户？
- 2. 渠道分布不均，客群覆盖面窄
- 3. 场景关联度不高，客群渗透率不足
- 4. 产品、服务同质化，客群匹配度不高
- 5. 用户分析不全面，客群粘性不高
二、大数据技术在银行领域中的作用
- 1. 推进银行业的客群管理
- 1. 连通银行内外部数据，打破数据孤岛
- 2. 实时追踪、分析客户数据
- 3. 精细化定义标签属性
- 4. 建立精准的客户画像
- 2. 构建一个完整的客户画像
- 1. 数据搜集与处理
- 2. 分析客户行为
- 3. 使用数据挖掘技术
- 4. 建立客户画像模型
三、金融行业大数据应用案例及案例解析
- 案例一：淘宝网掘金大数据金融市场
- 1. 余额宝
- 2. 花呗
- 3. 阿里小贷
- 案例二：大数据时代信用卡该怎么玩
- 讨论：抖音在大数据时代怎么玩
变革：大数据带来的银行管理、服务及营销的改变和价值
一、数字化客户管理，实现银行营销精准化、场景化、个性化
- 1. 银行在客户管理面临必须改变
- 1. 缺乏客户筛选意识、无客户梳理环节
- 2. 缺乏高效的数字化体系，客户管理效率低
- 3. 线上线下客户信息分离，无法有效打通全渠道链路
- 4. 客户分析不全面，客户粘性不足
- 2. 提升客户管理水平的重要意义
- 1. 客户是金融活动的一个核心要素
- 2. 金融业务依赖于客户管理
- 3. 借助先进的技术对银行业务流程进行重组，整合客户数据资源，并在银行内部实现客户数据资源的共享和智能化分析
- 4. 细分客户群体，针对不同类型的客户制定不同的业务策略，实现对客户的精准营销
发展：大数据在金融行业的应用
一、大数据在金融行业的价值体现
- 1. 营销大数据
- 2. 征信大数据
- 3. 消费金融
- 4. 社区金融
- 5. 供应链金融
- 案例分享(影片)：大数据在金融行业里扮演什么重要的角色？
二、大数据运用在存量客户经营上
- 1. 对客户依托CRM体系：根据客户的需求进行客户的分群管理
- 2. 做好整体的客户生命周期管理：不断地精准客户的标签
- 3. 优质客户的服务升级：从客户行为、成长路径、客户权益升级等方面去找出重点客户
- 4. 多维度加强对客户的渗透：建立与客户的强连结，引导客户转介
- 5. 进行数据库筛选营销：精准锁定客户，匹配权益类基金产品等
- 6. 交叉销售：进行多产品匹配
三、大数据在客户标签管理怎么做
- 1. 客户标签：通常是指一个或多个客户统一特征的集合
- 2. 如何构建客户标签体系
- 1. 基本属性
- 2. 社会属性
- 3. 关联关系：兴趣偏好、价值信息、风险信息、营销信息……
- 3. 标签的作用
- 1. 打造用户画像视图
- 2. 实现标签客群营销
- 3. 客户流失预警
- 4. 线上客户提升日活、月活
四、大数据治理是银行数字化转型的重要关键
- 1. 以客户为中心
- 1. 客户信息整合2）客户特征识别3）客户分层经营2. 整合服务资源1）金融产品2）权益产品3）费用资源3. 建立场景生态
- 1. 建构银行、商户、客户合作生态圈2）金融触媒，融入客户的生活
- 场景4：一站式整合
- 1. 数据整合2）服务全流程闭环案例分享：在金融行业里如何实现大数据精准营销？同行里有些什么值得借镜的？
- 微工作坊探讨：大数据思维下的网点销售战略该如何调整？
- （小组讨论并制作PPT阐述方案）
课程收尾
内容重点
- 1. 回顾课程，提示重点
- 2. 答疑与互动
讲师介绍
张瑞丹
银保营销与网点产能提升专家
张瑞丹，银保营销及网点辅导实战培训专家。15余年金融保险实战经验，主导超4000家网点转型督导。擅长渠道运营、业绩增长与大客户开发，融合高端客户服务与法商财富管理，助力银行保险机构实现业绩突破与服务升级
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