李達聰講師
    李達聰
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    《從IT到DI—銀行企業大數據運營實戰與落地》

    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%的銀行企業在大數據實施過程中不得要領,沒有起到應有的作用;難以落地,還停留在思維層面;本課程就是為解決這樣的問題而設計開發的!

    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;

    掌握大數據在整合銀行數字化中的路徑

    課程時間:2天(6小時/天)

    課程對象:銀行企業中高層管理者、運營管理者、市場推廣管理人員、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,左右全腦互動學習;

    5.制定課后行動方案,后期跟蹤,將培訓項目化;

    課程大綱

    思考1目前,銀行企業最大的問題是什么——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3大數據在銀行業中只是概念嗎?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,最大的熱點是什么?

    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: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——百度的大數據戰略

    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:B2CC2B,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:建設銀行與中信銀行的大數據剖析分析

    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.機關槍運營與狙擊手運營

    2.大數據精準運營的三要素:把心、槍支、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:學習高爾夫原來是為了賣別墅

    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

    案例:耐克用大數據定位新產品

    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維與智能供應鏈

    第六講: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:世界咖啡+行動學習+結構化呈現

    案例:銀行行業的大數據運營發展與實況分析

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