课程背景：

从传统金融到互联网金融，然后到金融科技，**后到金融区块链！每一场变革都给银行业带来新的技术风口和转型升级机遇，同时也给银行业带来更加充分的市场竞争。各种互联网金融公司、商业银行纷纷加入战场，极大的挤压了传统银行的生存空间；而且在互联网时代下客户的选择与银行产品的品类越来越多，客户的需求越来越讲究精细化、差异化、个性化；我们可以肯定：只有**数据化才能有效挖掘客户需求，才能得出精准解决方案；**数据化运营来创造商业价值是未来公司发展的方向；数据化运营是银行企业精细化运营的必然。

然而，80%的银行企业面临着如下的难点：数据化时代下企业的运营模式到底如何变化；数据化时代下企业如何进行精准运营；数据化时代下如何进行数据分析，如何在运营部门建立数据化思维，如何利用数据化为客户画像、对客户行为进行分析、对大客户进行筛选、改善客户体验，然后进行精准运营。

这就是本课程推出的背景！

课程收益：

● **经典案例，全方位了解数据化运营的概念、工具、方法和理念；

● 全面了解数据化运营的现状、困境、价值及未来趋势；

● 学习如何**海量数据化挖掘分析客户需求，并得出精准解决方案；

● 掌握数据化在银行企业运营中的具体应用和落地策略；

● 学习数据在互联网产品营销环节中的技巧与策略；

● 掌握数据化如何推动银行金融企业整体运营，让企业业绩倍增；

课程时间：1天（6小时/天）

课程对象：银行企业中高层管理者、运营管理者、市场推广管理人员、互联网运营人员

课程方式：

1. **大量贴身案例，传授知识点；

2. 利用行动学习法，现场研讨落地方案；

3. 多维提问 现场演练，激发学员全程投入；

4. 利用五星教学法，导入情景故事，左右全脑互动学习；

5. 制定课后行动方案，后期跟踪，将培训项目化；

课程大纲

**讲：银行企业数据化运营的现状、困境与价值

互动：6. 18京东购物从下单到送达**快需要多长时间？

一、企业为什么要用数据化思维去运营；

案例：比萨店的运营将客户惊呆了！

1. 用户的消费行为难以探知，需要数据化

2. 用户的真正需求难以捕捉，需要数据化

3. 市场趋势难以预测，需要数据化

4. 客户与市场难以定位，需要数据化

二、银行企业数据运营落地的4大难点；

1. 思维切换难

2. 数据收集难

3. 数据挖掘难

4. 落地实施难

案例：某银行企业数据化运营实施中的痛？

第二讲：庖丁解牛——数据化运营360度大揭秘

一、什么是数据化运营

互动：什么是数据化，你对数据化这个概念是怎样理解的？

二、企业如何进行数据化运营体系与机制的建设

三、数据化应用的2个层面

1. 价值链层面的数据化应用

案例：从B2C到C2B，红领模式的数据化魅力

2. 传播和渠道层面的数据化应用

案例：柚子舍用数据揭开“美丽真相”

四、数据化运营的关键——数据挖掘

案例：辽沈战役——战神林彪成功的背后

五、银行企业如何进行数据化挖掘

1. 数据化挖掘的5个步骤

2. 数据挖掘的4类算法

3. 数据化挖掘的4大方向

4. 数据化挖掘的常用工具

案例：啤酒与尿不湿的关系

案例：为什么你总是买假货

第三讲：企业数据化运营的4个应用

互动：您认为现在企业的运营精准吗？推广成本高吗？

一、用数据化运营为客户画像，精准定位客户；

1. 确定用户画像的分析维度

2. 建立用户画像的数据化分析模型

3. 用户的行为习惯分析

4. 用户的消费心理分析

5. 影响用户行为的因素分析

6. 如何根据分析结果导出解决方案

案例：小米的用户定位与数据化思维

二、用数据化运营挖掘用户的核心需求，精准匹配需求

1. 用数据化运营捕捉用户的喜好

2. 数据化运营记录用户的消费习惯

3. 用数据化运营挖掘用户的购买兴趣点

案例：万达王健林大阳台房的用户数据化需求挖掘

三、**数据化运营精准投放广告，精准打击市场

1. 机关枪运营与狙击手运营

2. 数据化精准运营的三要素：把心、**、子弹

3. 数据化精准投放的核心步骤

案例：某房地产公司的数据化运营案例

案例：某快消公司利用用户网站点击路径热卖产品

四、**数据化运营思维个性化服务客户

**步：用户差异化分层

第二步：用户个性化服务

第三步：数据化用户管理的RFM模型

案例：学习高尔夫原来是为了卖别墅

第四讲：数据化运营在线上银行中的应用

一、线上运营与线下运营的本质区别

互动：“互联网 ”=“ 互联网”吗？

互动：企业线上运营的根本目的？

二、线上银行运营数据获取渠道

案例：线上银行的数据获取工具

案例：电商平台的数据获取工具

案例：社交平台的数据获取工具

三、如何建立评估电商运营效果的数据模型；

1. 运营评估数据模型

2. 流量评估数据模型

3. 客户质量数据模型

4. 市场定位数据模型

四、数据化在金融行业的精准运营

案例：工商银行用数据化试水运营

案例：交通银行用数据化构建运营系统

案例：招商银行数据化下的创新运营

案例：平安财险用数据化扩张业务

第五讲：实战篇——银行个金业务如何进行数据化运营

利用思维工具：思维导图与鱼骨图

研讨方式：世界咖啡 行动学习 结构化呈现