【课程收益】

（1）掌握银行大数据经营和大数据营销的思路、方法、技巧；

（2）掌握大数据营销过程中用户画像、数学建模的方法技巧；

（3）掌握大数据对客户信任建立、需求挖掘、异议处理的赋能；

（4）每一讲都有亲自辅导的案例或辅导过程中收集的银行案例。

【课程形式】

分组学习（每组8～10人） 理论讲解（1/4是理论） 案例分析

提问互动（大量随机提问） 角色扮演 现场策划（模拟） 分享总结

【课程大纲】

第1讲：银行用户数据分析流程

（1）数据价值理解与数据获取

（2）数据结构优化与数据转换

（3）数据特征描述与客群画像

（4）基于营销目标建立数据模型

（5）根据数据模型展开精准营销

【案例】某银行用户数据分析经营流程

第2讲：银行用户行为大数据建模

（1）用户细分模型与价值模型

（2）大数据与用户忠诚度模型

（3）大数据用户群体扩散模型

（4）大数据用户行为归因模型

（5）大数据用户行为预测模型

【案例】某银行用户忠诚度建模过程分享

第3讲：用户数据分析，快速建立信任

（1）利用网络技术分析客户基本情况

（2）对客户经营现状进行分析和描述

（3）根据网络结构图圈出决策影响者

（4）利用353模型迅速建立客户信任

【案例】某行小刘与招标网合作案例分享

第4讲：需求激发，大数据望闻问切

（1）望，借助网络大数据了解客户动态

（2）闻，**身边人或第三方了解客情

（3）问，利用SPIN模型锁定客户需求

（4）切，动员客户召开项目合作论证会

【案例】某银行政企大客户合作案例分享

第5讲：异议处理，用数据打消疑虑

（1）客户异议及异议处理LSCPA模型

（2）产品结构化数字分析打消客户异议

（3）产品横向数字化比较打消客户异议

（4）用户数字化体验口碑打消客户异议

【案例】某商业银行与蒙牛合作案例分享

第6讲：客情维护，数据化升维客情

（1）客户分级分类，个性化维护管理

（2）“四维”成交法，关键客户标签化

（3）性格色彩分析，数字化客户关系管理

（4）九型人格运用，客户关系数字化升维

【案例】广州工行珠江数码项目合作亲身经历