近年來，隨著大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新技術的快速發展，這些新技術與金融業務深度融合，釋放出了金融創新活力和應用潛能，這大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看，“金融云”快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智能正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。 一般來講，獲客傾向于討論獲客成本和獲客渠道。不管是早期的線下獲客，還是線上營銷獲客渠道，獲客成本都是成年上升的趨勢，成功獲取一個有效客戶有時能達到三位數。成本的上升意味著利潤的降低，達到一個臨界點這個渠道就沒用了。也就是很多公司所說的不燒錢等死，燒錢又走在被燒死的路上。隨著大數據的發展和成熟，對于數據的合理利用，有了一個新的獲客方式，大數據精準獲客。 大數據營銷的精準獲客主要還是要找對人，找對企業，這樣才能降低成本提高效率。 此次課程不談技術，只談大數據如何更加高效、精準的營銷客戶。 本課程為銀行展示了“高效、融合、敏捷”的客戶營銷新方向。通過數據+業務驅動的方式開展營銷活動，提升了銀行的營銷精準度、信息化綜合運營能力和競爭力
● 了解大數據在于銀行的五大應用，了解市場新營銷方式的動態 ● 學習銀行大數據經營和大數據營銷的思路、方法、技巧 ● 掌握大數據營銷過程中用戶畫像標注的方法技巧 ● 學習利用大數據對客戶信任建立、需求挖掘的思路 ● 學習利用大數據建立客戶為中心的生態體系
第一講：應用：大數據技術在金融行業中的典型應用 一、傳統銀行客群管理的痛點 1. 誰是客戶？客戶是誰？誰的客戶？ 2. 渠道分布不均，客群覆蓋面窄 3. 場景關聯度不高，客群滲透率不足 4. 產品、服務同質化，客群匹配度不高 5. 用戶分析不全面，客群粘性不高 二、大數據技術在銀行領域中的作用 1. 推進銀行業的客群管理 1）連通銀行內外部數據，打破數據孤島 2）實時追蹤、分析客戶數據 3）精細化定義標簽屬性 4）建立精準的客戶畫像 2. 構建一個完整的客戶畫像 1）數據搜集與處理 2）分析客戶行為 3）使用數據挖掘技術 4）建立客戶畫像模型 5）應用客戶畫像 討論：聽了很多人在談客戶畫像，我的認知的客戶畫像是什么?客戶畫像怎么形成的 3. 精準營銷 1）客戶在社交媒體上的行為數據，與銀行內部數據打通 2）客戶在電商網站的交易數據，和信貸業務結合起來 3）掌握企業客戶的產業鏈上下游數據，從而可以預測企業未來的狀況 4）基于客戶的消費習慣及頻次，判定客戶的等級及后續增長 5）其他有利于擴展銀行對客戶興趣愛好的數據 4. 風險管理與風險控制 1）中小企業貸款風險評估 工具：評分表 2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析 5. 運營優化 1）市場和渠道分析優化 2）產品和服務優化 3）輿情分析 三、金融行業大數據應用案例及案例解析 案例一：淘寶網掘金大數據金融市場 1）余額寶 2）花唄 3）阿里小貸 案例二：大數據時代信用卡該怎么玩 討論：抖音在大數據時代怎么玩 第二講：變革：大數據帶來的銀行管理、服務及營銷的改變和價值 一、數字化客戶管理，實現銀行營銷精準化、場景化、個性化 1. 銀行在客戶管理面臨必須改變 1）缺乏客戶篩選意識、無客戶梳理環節 2）缺乏高效的數字化體系，客戶管理效率低 3）線上線下客戶信息分離，無法有效打通全渠道鏈路 4）客戶分析不全面，客戶粘性不足 2. 提升客戶管理水平的重要意義 1）客戶是金融活動的一個核心要素 2）金融業務依賴于客戶管理 3）借助先進的技術對銀行業務流程進行重組，整合客戶數據資源，并在銀行內部實現客戶數據資源的共享和智能化分析 4）細分客戶群體，針對不同類型的客戶制定不同的業務策略，實現對客戶的精準營銷 3. 提升銀行客戶管理水平的策略 1）構建數字化的客戶管理體系 2）建立標準化的數據管理體系 3）建立360度客戶視角，對客戶精準營銷 4）全面提升自身的數據分析能力 4. 客戶管理數字化是銀行發展的關鍵 1）清楚認識到客戶所處的生命階段、財富階段，清晰、具體地掌握客戶的業務行為。 2）科學地構建銀行客戶管理、運營和服務體系。 3）發展和利用客戶資源，并為客戶提供有針對性的產品服務。 案例分享：大數據如何實現精準營銷？互聯網行業怎么做到的！ 討論：在大數據的營銷里所談到的維度，怎么去定義？怎么去調整？ 第三講：發展：大數據在金融行業的應用 一、大數據在金融行業的價值體現 1. 營銷大數據 2. 征信大數據 3. 消費金融 4. 社區金融 5. 供應鏈金融 案例分享(影片)：大數據在金融行業里扮演什么重要的角色？ 二、大數據運用在存量客戶經營上 1. 對客戶依托CRM體系：根據客戶的需求進行客戶的分群管理 2. 做好整體的客戶生命周期管理：不斷地精準客戶的標簽 3. 優質客戶的服務升級：從客戶行為、成長路徑、客戶權益升級等方面去找出重點客戶。 4. 多維度加強對客戶的滲透：建立與客戶的強連結，引導客戶轉介。 5. 進行數據庫篩選營銷：精準鎖定客戶，匹配權益類基金產品等 6. 交叉銷售：進行多產品匹配 三、大數據在客戶標簽管理怎么做 1. 客戶標簽：通常是指一個或多個客戶統一特征的集合 2. 如何構建客戶標簽體系 1）基本屬性 2）社會屬性 3）關聯關系：興趣偏好、價值信息、風險信息、營銷信息…… 3. 標簽的作用 1）打造用戶畫像視圖 2）實現標簽客群營銷 3）客戶流失預警 4）線上客戶提升日活、月活 討論：怎么定義客戶畫像的標簽？如何從靜態的客戶標簽加上客戶的行為分析，取的更有價值的數據？ 四、大數據治理是銀行數字化轉型的重要關鍵 1. 以客戶為中心 1）客戶信息整合 2）客戶特征識別 3）客戶分層經營 2. 整合服務資源 1）金融產品 2）權益產品 3）費用資源 3. 建立場景生態 1）建構銀行、商戶、客戶合作生態圈 2）金融觸媒，融入客戶的生活場景 4. 一站式整合 1）數據整合 2）服務全流程閉環 案例分享：在金融行業里如何實現大數據精準營銷？同行里有些什么值得借鏡的？ 微工作坊探討：“大數據”思維下的網點銷售戰略該如何調整？ （小組討論并制作PPT闡述方案） 課程收尾 1. 回顧課程，提示重點 2. 答疑與互動
