【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
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