基于大數據技術的商業銀行精準營銷體系

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【培訓大綱】
前言：
一、 大數據時代的高速發展邏輯
1） 大數據技術沖擊了整個商業體系
2） 大數據的“摩爾定律”發展脈絡
二、 網絡效率邏輯
1） 數據智能邏輯
2） 深度滲透邏輯
三、 互聯網金融為什么能顛覆的傳統銀行業
1） 超級平臺現象
2） 非對稱發展
3） 商業新物種
4） 金融新生態
四、 數字經濟全方位的深度滲透
1） “移動支付”改變了營銷場景
2） 在線化+數據化的深度演繹
3） 數字化智能化對未來銀行的深遠影響
4） 商業銀行轉型策略——“網絡化、數字化、智能化、云端化”頂層設計和戰略布局
分組討論：未來生活、工作對于互聯網+及相關技術有哪些需求
第一講：大數據相關熱點技術
1、大數據技術
1) 大數據時代的意義
2) 大數據基礎概念
3) 大數據將“猜”出并控制一切
實戰案例分析：特朗普如何通過數據和算法來操控選民思想和結果
4) BAT如何利用機器學習與算法影響整個商業銀行
實戰案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求
第二講：精準營銷數據從何而來、如何應用
1、什么要做數據挖掘——多學科的融合
2、數據挖掘的功能：分類、預測、推估、關聯、聚類、可視化
3、用戶畫像有哪些商業應用價值
4、如何收集、處理海量數據
5、金融征信風控體系核心模式
實戰案例分析：互聯網金融通過用戶畫像識別潛在機會與風險
第三講：建立用戶畫像的5個步驟
1、準確識別用戶
2、動態跟蹤用戶行為軌跡
3、結合靜態數據評估用戶價值
4、用戶標簽定義與權重
5、不同人群優先級排列
實戰案例分析：人口屬性+商業屬性+消費特征+生活形態+關系
第四講：舉一反三、無師自通創造精準營銷體系
實戰練習：圍繞本行特點，分組練習搭建以下四方面大數據模型：
（1）市場與精準營銷，包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦；
（2）客戶關系管理，包括客服中心優化和客戶生命周期管理；
（3）商業銀行運營管理，包括業務運營監控和經營分析；
（4）創建商業化指數體系的初步搭建和分析。