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穆晓军

大数据和互联网思维在银行营销的应用

穆晓军 / 资深企业管理顾问专家

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课程大纲

【课程大纲】

一、何谓“大数据”

1、从幸存者偏差和小票分析谈起

2、**数据及勾稽关系进行分析应用的几个案例

3、关注数据数量质量,采用科学管理决策和营销

4、互联网企业大数据应用方法对零售银行的启示

二、零售银行大数据应用关键问题和具体做法

1、零售银行从1.0到4.0的营销模式进化过程

2、以“转介营销MGM”为例,谈总行级别大数据应用方法

3、以“客户洞察”“精准营销”为例谈分支行层面大数据应用

4、以“目标客群”“产品适配”为例谈支行一线的大数据营销

5、分支行现有任务指标体系和数据资源的实际利用

6、大数据和人工智能在银行业应用仍存困难问题

三、零售转型和资产配置营销的大数据营销实践

1、资产配置营销:是什么,为什么,怎么办

2、从大数据层面分析洞察客户资产配置结构

3、在发现商机和促进胜率过程中的数据应用

4、客户信息的数据发掘,客户行为的数据分析

5、如何利用现有数据条件指导一线的综合营销

四、互联网思维与传统商业模型的共性和创新

1、导流获客、场景动线和产销一体的互联网商业思维

2、技术进步和终端普及促进了长尾客户的激活和经营

3、注重“消费者教育”、需求诱导和体验营销

4、互联网公司目的是**广泛拥有客户实现垄断经营

5、互联网思维与银行业规律迥异的几点问题

五、零售银行应用互联网思维的主要方法和具体做法

1、为什么“月活”成为零售客群经营的“北极星”指标

2、生硬布置硬性任务的线上展业为什么不符合客户体验

3、客户活动的邀约率、到约率和“营销闭环”难以落实

4、支行的“一元购”、“猜涨跌”和抖音宣传带货

5、客户经理积累场景证据、改进刻板话术和运营好微信群

6、互联网金融的做法对银行业的启迪、参考和警示

六、银行业大数据互联网思维应用工作方法和问题

1、总行层面的科技金融战略及配套举措

2、分行层面的努力方向和与分行经营相结合

3、支行一线展业营销中主动创造适配性应用

4、基于大数据互联网思维的银行零售关键指标

5、课堂提问和老师解析

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