《金融行業(yè)大數(shù)據(jù)精準營銷及精細化管理》內(nèi)訓

課程內(nèi)容：

一、互聯(lián)網(wǎng)時代的“大數(shù)據(jù)、大機遇”：

1.概述

1)大數(shù)據(jù)概念和特點

2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐

3)大數(shù)據(jù)能夠帶來哪些新應用？

4）互聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)生的金融大數(shù)據(jù)內(nèi)容

5）大數(shù)據(jù)如何改寫金融行業(yè)？

2.大數(shù)據(jù)時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)

1)大數(shù)據(jù)如何成為資產(chǎn)？

2)大數(shù)據(jù)如何體現(xiàn)精確營銷

3)大數(shù)據(jù)的價值

4）互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對于金融企業(yè)的價值

3.大數(shù)據(jù)時代的新營銷模式

1)互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、微信營銷、網(wǎng)頁營銷等

2)CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

3)精確營銷——裝上了GPS，實現(xiàn)“精確打擊”

4）金融行業(yè)的客戶營銷——喜好、產(chǎn)品、內(nèi)容

【示例】淘寶支付寶大數(shù)據(jù)分析案例分享

4.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線上、線下數(shù)據(jù)，形成你對消費者的獨特洞察力

1)知道客戶的各個屬性——互聯(lián)網(wǎng)時代不再“是否是狗”

2)客戶的群體特征——“人以群分”

3）如何識別客戶欺詐的潛在風險？

5.如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率

1)客戶接觸渠道分類

2)電話、QQ、微博——全方位覆蓋

3)如果進行廣告的精確投放？

4)金融產(chǎn)品營銷渠道的拓展

6.大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)架構(gòu)和體系

1)HADOOP技術(shù)了

2)MAP/REDUCE算法

3)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的特點

4）數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

5）數(shù)據(jù)的ETL過程描述

6）數(shù)據(jù)挖掘概述

【示例】騰訊“廣點通”（精準廣告）大數(shù)據(jù)應用案例

二、大數(shù)據(jù)下客戶的“透視”：

1、客戶是“上帝”，如何找到“上帝”？

1）上帝是什么樣子？

上帝是什么視圖？

2）客戶是什么樣子？

金融客戶是什么視圖？有什么樣的客戶標簽？

3）提供哪些產(chǎn)品？

金融產(chǎn)品是什么視圖？有什么產(chǎn)品標簽？

4）如何建立客戶和產(chǎn)品間的關(guān)系？

為合適的客戶，找到合適的產(chǎn)品

2、我們對自己的客戶（“上帝”）了解多少？

1）客戶會有什么特點？

客戶的基本特征（如：不同產(chǎn)品的年齡分布）

客戶的群體特征（如：不同年齡群體關(guān)注點有哪些？）

【示例】客戶細分模型案例

現(xiàn)代營銷模式的基礎(chǔ)，以現(xiàn)有產(chǎn)品為基礎(chǔ)，尋找群體客戶適合的產(chǎn)品和服務(wù)。

客戶的交往圈子（如：股民圈子關(guān)注哪些金融產(chǎn)品？）

【示例】金融行業(yè)/電信行業(yè)客戶交往圈分析案例

客戶的內(nèi)容消費特征（如：客戶喜好哪些內(nèi)容？喜歡那些金融產(chǎn)品？）

基于大數(shù)據(jù)，換個角度規(guī)劃產(chǎn)品和服務(wù)。

2）大數(shù)據(jù)時代營銷的方法

營銷方法論和知識庫（分析問題的知識庫和方法樹）

互聯(lián)網(wǎng)時代的營銷：“大數(shù)據(jù)、微營銷”（細節(jié)營銷）

營銷的渠道規(guī)劃：實時營銷和事件營銷

【示例】美劇《紙牌屋》的大數(shù)據(jù)營銷；

3）企業(yè)管理方面的情況

及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實的情況（哪些運營的關(guān)鍵指標KPI？）

像人體一樣，如何及時發(fā)現(xiàn)病癥？（關(guān)鍵指標KPI的波動范圍？）

【示例】：電信企業(yè)的數(shù)碼儀表盤，展示企業(yè)的KPI；如何**手機彩信及時展現(xiàn)KPI給領(lǐng)導。

【示例】百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品（司南、精算、預測等）應用介紹

3、如何“幫客戶買產(chǎn)品，而不是推銷其不需要的產(chǎn)品”

1）如何進行客戶的“X光透視”？

（客戶的統(tǒng)一視圖包含哪些信息？哪些是關(guān)鍵屬性？）

如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實需求？（服務(wù)與騷擾的區(qū)別）

【示例】：金融行業(yè)客戶的內(nèi)容標簽展示

2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學選配

（如何提供講師般量化的分析，為用戶提供優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品？

如：金融行業(yè)計算出適合用戶模式的理財產(chǎn)品進行選擇）

【示例】：為客戶定制合適的資費：經(jīng)過數(shù)據(jù)精算后，告訴客戶，A產(chǎn)品比B產(chǎn)品更適合張三。

3）競爭對手產(chǎn)品的對比

與競爭對手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔

自己產(chǎn)品的優(yōu)勢和弱點（如何提供量化的分析結(jié)果？）

【示例】：競爭對手的“客戶回歸”分析案例

4）銷售過程的處理

銷售時機的把握銷售語術(shù)的把握

4、大數(shù)據(jù)營銷的作用和價值

1）數(shù)據(jù)和知識是人的本質(zhì)特征

2）大腦是人與動物的差別

3）“事半功倍”是捷徑

4）從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”；

【示例】：某人關(guān)系圖

5、金融行業(yè)如何識別欺詐客戶

1）客戶的行為和內(nèi)容數(shù)據(jù)

2）欺詐客戶的行為特點

3）欺詐客戶數(shù)據(jù)挖掘模型

4）發(fā)洗錢識別模型

5）實時識別、實時預防

【示例】金融行業(yè)欺詐客戶識別案例（基于客戶行為數(shù)據(jù)分析）

6、客戶的征信模型

1)客戶征信的內(nèi)容

2)客戶征信應用領(lǐng)域

3)央行與阿里的客戶征信差異

4)客戶征信計算模型

【示例】阿里的螞蟻信用分案例

三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和分析

1、數(shù)據(jù)的種類

1）客戶數(shù)據(jù)內(nèi)容（金融客戶的基本資料）

2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容（產(chǎn)品的編碼）

3）營銷數(shù)據(jù)內(nèi)容（交易記錄的保存）

4）服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（客戶服務(wù)數(shù)據(jù)的保存）

5）金融數(shù)據(jù)的特點：（交易型數(shù)據(jù)少、價值密度高等）

2、數(shù)據(jù)的存放方法

1）數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載

2）存放在數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫

3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等

4）數(shù)據(jù)倉庫的基本原理

5）HADOOP數(shù)據(jù)中心的基本原理

3、數(shù)據(jù)的基本整理

1）數(shù)據(jù)的歸類存放（建模型）

2）數(shù)據(jù)的基本加工

4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1）數(shù)據(jù)的基本匯總

2）數(shù)據(jù)中的“金子”：從石頭中淘金子

3）數(shù)據(jù)挖掘：“啤酒和尿布”的故事

4）數(shù)據(jù)挖掘過程

5）數(shù)據(jù)挖掘算法介紹

包括：關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、決策樹分析、孤立點分析等算法

【示例】：客戶挽留案例剖析（數(shù)據(jù)挖掘中分類算法）

6）高級的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等

【示例】：**SAS工具識別客戶欺詐案例

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障

1）指標的口徑描述和統(tǒng)一

2）后期補數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍

3）“差之毫厘謬以千里”

6、數(shù)據(jù)的安全管控

1）4A權(quán)限管控

2）數(shù)據(jù)的加密等多種技術(shù)

3）系統(tǒng)的“城防圖”：

【示例】：某企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫安全案例

四、客戶的分析/認知

1、客戶的定義和范疇

用戶和客戶的區(qū)別

客戶是否要進行細分，如校園客戶、家庭客戶、集團客戶、小微企業(yè)客戶等

2、關(guān)于客戶的基本“信息”（管中窺豹）

身份證信息行為愛好信息衍生信息

客戶資料信息透露的內(nèi)容分析

【示例】客戶基本信息分析示例

3、客戶的基本屬性標簽（如對兒童家庭投放兒童保險產(chǎn)品等）

增值服務(wù)等方面，讓服務(wù)更加貼近客戶

如何爬取客戶的內(nèi)容信息

【示例】互聯(lián)網(wǎng)客戶“內(nèi)容爬取”示例

段方老師的其它課程