《金融行業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷及精細(xì)化管理》內(nèi)訓(xùn)

課程內(nèi)容：

一、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“大數(shù)據(jù)、大機(jī)遇”：

1.概述

1)大數(shù)據(jù)概念和特點(diǎn)

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(lái)哪些新應(yīng)用？

4）互聯(lián)網(wǎng)時(shí)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(xiě)金融行業(yè)？

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)對(duì)傳統(tǒng)營(yíng)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(yíng)銷

3)大數(shù)據(jù)的價(jià)值

4）互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)于金融企業(yè)的價(jià)值

3.大數(shù)據(jù)時(shí)代的新?tīng)I(yíng)銷模式

1)互聯(lián)網(wǎng)的營(yíng)銷模式——微博營(yíng)銷、微信營(yíng)銷、網(wǎng)頁(yè)營(yíng)銷等

2)CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”

3)精確營(yíng)銷——裝上了GPS，實(shí)現(xiàn)“精確打擊”

4）金融行業(yè)的客戶營(yíng)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(duì)消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力

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

2)客戶的群體特征——“人以群分”

3）如何識(shí)別客戶欺詐的潛在風(fēng)險(xiǎn)？

5.如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺(tái)，拓展?fàn)I銷渠道，提高營(yíng)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(jìn)行廣告的精確投放？

4)金融產(chǎn)品營(yíng)銷渠道的拓展

6.大數(shù)據(jù)的實(shí)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(diǎn)

4）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)

5）數(shù)據(jù)的ETL過(guò)程描述

6）數(shù)據(jù)挖掘概述

【示例】騰訊“廣點(diǎn)通”（精準(zhǔn)廣告）大數(shù)據(jù)應(yīng)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(biāo)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(biāo)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(duì)自己的客戶（“上帝”）了解多少？

1）客戶會(huì)有什么特點(diǎn)？

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(diǎn)有哪些？）

【示例】客戶細(xì)分模型案例

現(xiàn)代營(yíng)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(fèi)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(gè)角度規(guī)劃產(chǎn)品和服務(wù)。

2）大數(shù)據(jù)時(shí)代營(yíng)銷的方法

營(yíng)銷方法論和知識(shí)庫(kù)（分析問(wèn)題的知識(shí)庫(kù)和方法樹(shù)）

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的營(yíng)銷：“大數(shù)據(jù)、微營(yíng)銷”（細(xì)節(jié)營(yíng)銷）

營(yíng)銷的渠道規(guī)劃：實(shí)時(shí)營(yíng)銷和事件營(yíng)銷

【示例】美劇《紙牌屋》的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷；

3）企業(yè)管理方面的情況

及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實(shí)的情況（哪些運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵指標(biāo)KPI？）

像人體一樣，如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)病癥？（關(guān)鍵指標(biāo)KPI的波動(dòng)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(jī)彩信及時(shí)展現(xiàn)KPI給領(lǐng)導(dǎo)。

【示例】百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品（司南、精算、預(yù)測(cè)等）應(yīng)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(jìn)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(shí)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(biāo)簽展示

2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)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(jì)算出適合用戶模式的理財(cái)產(chǎn)品進(jìn)行選擇）

【示例】：為客戶定制合適的資費(fèi)：經(jīng)過(guò)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(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品的對(duì)比

與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔

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

【示例】：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的“客戶回歸”分析案例

4）銷售過(guò)程的處理

銷售時(shí)機(jī)的把握銷售語(yǔ)術(shù)的把握

4、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的作用和價(jià)值

1）數(shù)據(jù)和知識(shí)是人的本質(zhì)特征

2）大腦是人與動(dòng)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(shí)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(diǎn)

3）欺詐客戶數(shù)據(jù)挖掘模型

4）發(fā)洗錢識(shí)別模型

5）實(shí)時(shí)識(shí)別、實(shí)時(shí)預(yù)防

【示例】金融行業(yè)欺詐客戶識(shí)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(yīng)用領(lǐng)域

3)央行與阿里的客戶征信差異

4)客戶征信計(jì)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(yíng)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(diǎn)：（交易型數(shù)據(jù)少、價(jià)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(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等

4）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(guò)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(shù)分析、孤立點(diǎn)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(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等

【示例】：**SAS工具識(shí)別客戶欺詐案例

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障

1）指標(biāo)的口徑描述和統(tǒng)一

2）后期補(bǔ)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(cāng)庫(kù)安全案例

四、客戶的分析/認(rèn)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(jìn)行細(xì)分，如校園客戶、家庭客戶、集團(tuán)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(ài)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(biāo)簽（如對(duì)兒童家庭投放兒童保險(xiǎn)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

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