【課程背景】

建設銀行上海的無人銀行開業了，中國銀行有了智能柜臺。在移動互聯網和大數據時代下，物聯網及人工智能的發展下，我們可以肯定：只有通過大數據才能有效挖掘客戶需求，才能得出精準解決方案；通過大數據運營來創造商業價值是未來公司發展的方向；大數據運營是銀行企業精細化運營的必然，再小的銀行企業都要有大數據思維；大數據思維已經成為中小銀行企業運營管理者、運營管理者及運營部門的必備思維。

但是，80%的銀行企業面臨著如下的難點：大數據時代下銀行企業的運營模式到底如何變化；大數據時代下銀行企業如何進行精準運營；大數據時代下如何進行數據分析，如何在運營部門建立大數據思維，如何利用大數據為客戶畫像、對客戶行為進行分析、對大客戶進行篩選、改善客戶體驗，然后進行精準運營。同時面對應用大數據如何找到落地的突破口。

據調查，80%的銀行企業在大數據實施過程中不得要領，沒有起到應有的作用；難以落地，還停留在思維層面；本課程就是為解決這樣的問題而設計開發的！

【課程收益】

● 通過經典案例，全方位了解大數據運營的概念、工具、方法和理念；

● 全面了解銀行企業大數據運營的現狀、困境、價值及未來趨勢；

● 學習如何通過海量大數據挖掘分析銀行客戶需求，并得出精準解決方案；

● 掌握大數據在銀行企業運營中的具體應用和落地策略；

● 學習數據在銀行企業運營環節中的技巧與策略；

● 掌握大數據如何推動銀行企業整體運營，讓銀行企業業績倍增；

● 掌握大數據在整合銀行數字化中的路徑

【課程時間】

2天（6小時/天）

【課程對象】

銀行企業中高層管理者、運營管理者、市場推廣管理人員、互聯網運營人員

【課程方式】

1. 通過大量貼身案例，傳授知識點；

2. 利用行動學習法，現場研討落地方案；

3. 多維提問+現場演練，激發學員全程投入；

4. 利用五星教學法，導入情景故事，左右全腦互動學習；

5. 制定課后行動方案，后期跟蹤，將培訓項目化；

【課程大綱】

思考1：目前，銀行企業最大的問題是什么——我們的銀行企業怎么了？

思考2：驅動銀行企業發展上科學管理模式還有多大的潛力？

思考3：大數據在銀行業中只是概念嗎？有多深？多神秘？

第一講：大數據運營的現狀、困境與價值

互動：大數據在各個銀行領域的應用情況，有什么難點？

一、銀行企業為什么要用大數據思維去運營；

案例：比薩店的運營將客戶驚呆了！

1. 用戶的消費行為難以探知，需要大數據

2. 用戶的真正需求難以捕捉，需要大數據

3. 市場趨勢難以預測，需要大數據

4. 客戶與市場難以定位，需要大數據

案例：比基尼，到底哪個城市賣的好？

案例：2016年奧運會，最大的熱點是什么？

二、銀行企業大數據運營落地的4大難點；

1. 思維切換難

2. 數據收集難

3. 數據挖掘難

4. 落地實施難

案例：某銀行企業大數據運營實施中的痛？

三、3個案例，領略大數據的魅力；

案例：智慧城市——杭州在阿里巴巴大數據下的改變

案例：智慧醫療——騰訊大數據的捍衛者和領航者

案例：無人駕駛——百度的大數據戰略

第二講：庖丁解牛——大數據360度大揭秘

一、什么是大數據？

互動：什么是大數據，你對大數據這個概念是怎樣理解的？

二、大數據與云計算的關系

案例：流感快速預測的背后

三、大數據應用的2個層面

1. 價值鏈層面的大數據應用

案例：從B2C到C2B，紅領模式的大數據魅力

2. 傳播和渠道層面的大數據應用

案例：柚子舍用數據揭開“美麗真相”

四、大數據運營的關鍵——數據挖掘

案例：遼沈戰役——戰神林彪成功的背后

案例：臺灣王永慶的大數據經營哲學

五、銀行企業如何進行大數據挖掘

1. 大數據挖掘的5個步驟

2. 數據挖掘的4類算法

3. 大數據挖掘的4大方向

4. 大數據挖掘的常用工具

案例：啤酒與尿不濕的關系

案例：為什么你總是買假貨

案例：對建設銀行與中信銀行的大數據剖析分析

第三講：銀行企業大數據運營的4個應用

互動：您認為現在銀行企業的運營精準嗎？推廣成本高嗎？

一、用大數據運營為銀行客戶畫像，精準定位客戶；

1. 確定用戶畫像的分析維度

2. 建立用戶畫像的大數據分析模型

3. 用戶的行為習慣分析

4. 用戶的消費心理分析

5. 影響用戶行為的因素分析

6. 如何根據分析結果導出解決方案

案例：小米的用戶定位與大數據思維

二、用大數據運營挖掘用戶的核心需求，精準匹配需求

1. 用大數據運營捕捉用戶的喜好

2. 大數據運營記錄用戶的消費習慣

3. 用大數據運營挖掘用戶的購買興趣點

案例：萬達王健林大陽臺房的用戶大數據需求挖掘

三、通過大數據運營精準投放廣告，精準打擊市場

1. 機關槍運營與狙擊手運營

2. 大數據精準運營的三要素：把心、槍支、子彈

3. 大數據精準投放的核心步驟

案例：某房地產公司的大數據運營案例

案例：某快消公司利用用戶網站點擊路徑熱賣產品

四、通過大數據運營思維個性化服務客戶

第一步：用戶差異化分層

第二步：用戶個性化服務

第三步：大數據用戶管理的RFM模型

案例：江小白的個性化運營是如何成功的

案例：學習高爾夫原來是為了賣別墅

第四講：大數據運營在銀行企業電子商務中的應用

一、線上運營與線下運營的本質區別

互動：“互聯網+”=“+互聯網”嗎？

互動：銀行企業線上運營的根本目的？

二、銀行企業線上運營數據獲取渠道

案例：網站的數據獲取工具

案例：銀行電商平臺的數據獲取工具

案例：社交平臺的數據獲取工具

三、如何建立評估銀行電商運營效果的數據模型；

1. 運營評估數據模型

2. 流量評估數據模型

3. 客戶質量數據模型

4. 市場定位數據模型

四、建立銀行大數據改進系統；

案例：某教育集團的線上大數據分析綜合案例

第五講：大數據精準運營在各個行業的應用

一、大數據在餐飲行業的精準運營

案例：農夫山泉用大數據精準賣水

案例：“好友美食”為你找餐館

案例：絕味如何用大數據賣鴨脖

二、大數據在金融行業的精準運營

案例：工商銀行用大數據試水運營

案例：交通銀行用大數據構建運營系統

案例：招商銀行大數據下的創新運營

案例：平安財險用大數據擴張業務

三、大數據在汽車行業的精準運營

案例：福特用大數據來制造皮卡

案例：比亞迪的大數據精準運營之路

四、其他行業的大數據運營案例

案例：耐克用大數據定位新產品

第六講：趨勢篇——大數據的未來發展與公司運營

一、大數據與物聯網

案例：小米的智能生態鏈打造

二、大數據與智能工業

案例：海爾的大數據思維與智能工廠

三、大數據與人工智能

案例：AlphaGo與李世石人機大戰

四、大數據與人才管理戰略

案例：公司人才管理的大數據應用

五、大數據與智能供應鏈管理

案例：波音公司的大數據思維與智能供應鏈

第六講：實戰篇——銀行業務如何進行大數據運營

研討：大數據給我們行業或銀行企業帶來哪些機遇與挑戰

研討：本公司如何進行大數據運營

利用思維工具：思維導圖與魚骨圖

研討方式：世界咖啡+行動學習+結構化呈現

案例：銀行行業的大數據運營發展與實況分析