金融科技下的大数据营销 课程背景: 近年来,随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展,这些新技术与金融业务深度融合,释放出了金融创新活力和应用潜能,这大大推动了我国金融业转型升级,助力金融更好地服务实体经济,有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中,又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看,“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础,金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化,人工智能正在成为金融大数据应用的新方向,金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势,给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。 一般来讲,获客倾向于讨论获客成本和获客渠道。不管是早期的线下获客,还是线上营销获客渠道,获客成本都是成年上升的趋势,成功获取一个有效客户有时能达到三位数。成本的上升意味着利润的降低,达到一个临界点这个渠道就没用了。也就是很多公司所说的不烧钱等死,烧钱又走在被烧死的路上。随着大数据的发展和成熟,对于数据的合理利用,有了一个新的获客方式,大数据精准获客。 大数据营销的精准获客主要还是要找对人,找对企业,这样才能降低成本提高效率。 此次课程不谈技术,只谈大数据如何更加高效、精准的营销客户。 本课程为银行展示了“高效、融合、敏捷”的客户营销新方向。通过数据+业务驱动的方式开展营销活动,提升了银行的营销精准度、信息化综合运营能力和竞争力。 课程收益: ● 了解大数据在于银行的五大应用,了解市场新营销方式的动态 ● 学习银行大数据经营和大数据营销的思路、方法、技巧 ● 掌握大数据营销过程中用户画像标注的方法技巧 ● 学习利用大数据对客户信任建立、需求挖掘的思路 ● 学习利用大数据建立客户为中心的生态体系 课程时间:1天,6小时/天 课程对象:金融从业人员 课程方式:讲师讲授+案例分析+研讨互动+行动学习 课程大纲 第一讲:应用:大数据技术在金融行业中的典型应用 一、传统银行客群管理的痛点 1. 谁是客户?客户是谁?谁的客户? 2. 渠道分布不均,客群覆盖面窄 3. 场景关联度不高,客群渗透率不足 4. 产品、服务同质化,客群匹配度不高 5. 用户分析不全面,客群粘性不高 二、大数据技术在银行领域中的作用 1. 推进银行业的客群管理 1)连通银行内外部数据,打破数据孤岛 2)实时追踪、分析客户数据 3)精细化定义标签属性 4)建立精准的客户画像 2. 构建一个完整的客户画像 1)数据搜集与处理 2)分析客户行为 3)使用数据挖掘技术 4)建立客户画像模型 5)应用客户画像 讨论:听了很多人在谈客户画像,我的认知的客户画像是什么?客户画像怎么形成的 3. 精准营销 1)客户在社交媒体上的行为数据,与银行内部数据打通 2)客户在电商网站的交易数据,和信贷业务结合起来 3)掌握企业客户的产业链上下游数据,从而可以预测企业未来的状况 4)基于客户的消费习惯及频次,判定客户的等级及后续增长 5)其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据 4. 风险管理与风险控制 1)中小企业贷款风险评估 工具:评分表 2)实时欺诈交易识别和反洗钱分析 5. 运营优化 1)市场和渠道分析优化 2)产品和服务优化 3)舆情分析 三、金融行业大数据应用案例及案例解析 案例一:淘宝网掘金大数据金融市场 1)余额宝 2)花呗 3)阿里小贷 案例二:大数据时代信用卡该怎么玩 讨论:抖音在大数据时代怎么玩 第二讲:变革:大数据带来的银行管理、服务及营销的改变和价值 一、数字化客户管理,实现银行营销精准化、场景化、个性化 1. 银行在客户管理面临必须改变 1)缺乏客户筛选意识、无客户梳理环节 2)缺乏高效的数字化体系,客户管理效率低 3)线上线下客户信息分离,无法有效打通全渠道链路 4)客户分析不全面,客户粘性不足 2. 提升客户管理水平的重要意义 1)客户是金融活动的一个核心要素 2)金融业务依赖于客户管理 3)借助先进的技术对银行业务流程进行重组,整合客户数据资源,并在银行内部实现客户数据资源的共享和智能化分析 4)细分客户群体,针对不同类型的客户制定不同的业务策略,实现对客户的精准营销 3. 提升银行客户管理水平的策略 1)构建数字化的客户管理体系 2)建立标准化的数据管理体系 3)建立360度客户视角,对客户精准营销 4)全面提升自身的数据分析能力 4. 客户管理数字化是银行发展的关键 1)清楚认识到客户所处的生命阶段、财富阶段,清晰、具体地掌握客户的业务行为。 2)科学地构建银行客户管理、运营和服务体系。 3)发展和利用客户资源,并为客户提供有针对性的产品服务。 案例分享:大数据如何实现精准营销?互联网行业怎么做到的! 讨论:在大数据的营销里所谈到的维度,怎么去定义?怎么去调整? 第三讲:发展:大数据在金融行业的应用 一、大数据在金融行业的价值体现 1. 营销大数据 2. 征信大数据 3. 消费金融 4. 社区金融 5. 供应链金融 案例分享(影片):大数据在金融行业里扮演什么重要的角色? 二、大数据运用在存量客户经营上 1. 对客户依托CRM体系:根据客户的需求进行客户的分群管理 2. 做好整体的客户生命周期管理:不断地精准客户的标签 3. 优质客户的服务升级:从客户行为、成长路径、客户权益升级等方面去找出重点客户。 4. 多维度加强对客户的渗透:建立与客户的强连结,引导客户转介。 5. 进行数据库筛选营销:精准锁定客户,匹配权益类基金产品等 6. 交叉销售:进行多产品匹配 三、大数据在客户标签管理怎么做 1. 客户标签:通常是指一个或多个客户统一特征的集合 2. 如何构建客户标签体系 1)基本属性 2)社会属性 3)关联关系:兴趣偏好、价值信息、风险信息、营销信息…… 3. 标签的作用 1)打造用户画像视图 2)实现标签客群营销 3)客户流失预警 4)线上客户提升日活、月活 讨论:怎么定义客户画像的标签?如何从静态的客户标签加上客户的行为分析,取的更有价值的数据? 四、大数据治理是银行数字化转型的重要关键 1. 以客户为中心 1)客户信息整合 2)客户特征识别 3)客户分层经营 2. 整合服务资源 1)金融产品 2)权益产品 3)费用资源 3. 建立场景生态 1)建构银行、商户、客户合作生态圈 2)金融触媒,融入客户的生活场景 4. 一站式整合 1)数据整合 2)服务全流程闭环 案例分享:在金融行业里如何实现大数据精准营销?同行里有些什么值得借镜的? 微工作坊探讨:“大数据”思维下的网点销售战略该如何调整? (小组讨论并制作PPT阐述方案) 课程收尾 1. 回顾课程,提示重点 2. 答疑与互动
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