課程描述INTRODUCTION
· 運(yùn)營總監(jiān)· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營
【課程背景】
建設(shè)銀行上海的無人銀行開業(yè)了,中國銀行有了智能柜臺。在移動互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代下,物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的發(fā)展下,我們可以肯定:只有通過大數(shù)據(jù)才能有效挖掘客戶需求,才能得出精準(zhǔn)解決方案;通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營來創(chuàng)造商業(yè)價值是未來公司發(fā)展的方向;大數(shù)據(jù)運(yùn)營是銀行企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營的必然,再小的銀行企業(yè)都要有大數(shù)據(jù)思維;大數(shù)據(jù)思維已經(jīng)成為中小銀行企業(yè)運(yùn)營管理者、運(yùn)營管理者及運(yùn)營部門的必備思維。
但是,80%的銀行企業(yè)面臨著如下的難點:大數(shù)據(jù)時代下銀行企業(yè)的運(yùn)營模式到底如何變化;大數(shù)據(jù)時代下銀行企業(yè)如何進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營;大數(shù)據(jù)時代下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,如何在運(yùn)營部門建立大數(shù)據(jù)思維,如何利用大數(shù)據(jù)為客戶畫像、對客戶行為進(jìn)行分析、對大客戶進(jìn)行篩選、改善客戶體驗,然后進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營。同時面對應(yīng)用大數(shù)據(jù)如何找到落地的突破口。
據(jù)調(diào)查,80%的銀行企業(yè)在大數(shù)據(jù)實施過程中不得要領(lǐng),沒有起到應(yīng)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(shè)計開發(fā)的!
【課程收益】
通過經(jīng)典案例,全方位了解大數(shù)據(jù)運(yùn)營的概念、工具、方法和理念;
全面了解銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營的現(xiàn)狀、困境、價值及未來趨勢;
學(xué)習(xí)如何通過海量大數(shù)據(jù)挖掘分析銀行客戶需求,并得出精準(zhǔn)解決方案;
掌握大數(shù)據(jù)在銀行企業(yè)運(yùn)營中的具體應(yīng)用和落地策略;
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)在銀行企業(yè)運(yùn)營環(huán)節(jié)中的技巧與策略;
掌握大數(shù)據(jù)如何推動銀行企業(yè)整體運(yùn)營,讓銀行企業(yè)業(yè)績倍增;
掌握大數(shù)據(jù)在整合銀行數(shù)字化中的路徑
【課程對象】
銀行企業(yè)中高層管理者、運(yùn)營管理者、市場推廣管理人員、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)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(xué)習(xí)法,現(xiàn)場研討落地方案;
3、多維提問+現(xiàn)場演練,激發(fā)學(xué)員全程投入;
4、利用五星教學(xué)法,導(dǎo)入情景故事,左右*互動學(xué)習(xí);
5、制定課后行動方案,后期跟蹤,將培訓(xùn)項目化;
【課程大綱】
思考1:目前,銀行企業(yè)*的問題是什么——我們的銀行企業(yè)怎么了?
思考2:驅(qū)動銀行企業(yè)發(fā)展上科學(xué)管理模式還有多大的潛力?
思考3:大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中只是概念嗎?有多深?多神秘?
第一講:大數(shù)據(jù)運(yùn)營的現(xiàn)狀、困境與價值
互動:大數(shù)據(jù)在各個銀行領(lǐng)域的應(yīng)用情況,有什么難點?
一、銀行企業(yè)為什么要用大數(shù)據(jù)思維去運(yùn)營;
案例:比薩店的運(yùn)營將客戶驚呆了!
1、用戶的消費(fèi)行為難以探知,需要大數(shù)據(jù)
2、用戶的真正需求難以捕捉,需要大數(shù)據(jù)
3、市場趨勢難以預(yù)測,需要大數(shù)據(jù)
4、客戶與市場難以定位,需要大數(shù)據(jù)
案例:比基尼,到底哪個城市賣的好?
案例:2016年奧運(yùn)會,*的熱點是什么?
二、銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營落地的4大難點;
1、思維切換難
2、數(shù)據(jù)收集難
3、數(shù)據(jù)挖掘難
4、落地實施難
案例:某銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營實施中的痛?
三、3個案例,領(lǐng)略大數(shù)據(jù)的魅力;
案例:智慧城市——杭州在阿里巴巴大數(shù)據(jù)下的改變
案例:智慧醫(yī)療——騰訊大數(shù)據(jù)的捍衛(wèi)者和領(lǐng)航者
案例:無人駕駛——百度的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
第二講:庖丁解牛——大數(shù)據(jù)360度大揭秘
一、什么是大數(shù)據(jù)?
互動:什么是大數(shù)據(jù),你對大數(shù)據(jù)這個概念是怎樣理解的?
二、大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系
案例:流感快速預(yù)測的背后
三、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的2個層面
1、價值鏈層面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
案例:從B2C到C2B,紅領(lǐng)模式的大數(shù)據(jù)魅力
2、傳播和渠道層面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
案例:柚子舍用數(shù)據(jù)揭開“美麗真相”
四、大數(shù)據(jù)運(yùn)營的關(guān)鍵——數(shù)據(jù)挖掘
案例:遼沈戰(zhàn)役——戰(zhàn)神林彪成功的背后
案例:臺灣王永慶的大數(shù)據(jù)經(jīng)營哲學(xué)
五、銀行企業(yè)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘
1、大數(shù)據(jù)挖掘的5個步驟
2、數(shù)據(jù)挖掘的4類算法
3、大數(shù)據(jù)挖掘的4大方向
4、大數(shù)據(jù)挖掘的常用工具
案例:啤酒與尿不濕的關(guān)系
案例:為什么你總是買假貨
案例:對建設(shè)銀行與中信銀行的大數(shù)據(jù)剖析分析
第三講:銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營的4個應(yīng)用
互動:您認(rèn)為現(xiàn)在銀行企業(yè)的運(yùn)營精準(zhǔn)嗎?推廣成本高嗎?
一、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營為銀行客戶畫像,精準(zhǔn)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(shù)據(jù)分析模型
3、用戶的行為習(xí)慣分析
4、用戶的消費(fèi)心理分析
5、影響用戶行為的因素分析
6、如何根據(jù)分析結(jié)果導(dǎo)出解決方案
案例:小米的用戶定位與大數(shù)據(jù)思維
二、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營挖掘用戶的核心需求,精準(zhǔn)匹配需求
1、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營捕捉用戶的喜好
2、大數(shù)據(jù)運(yùn)營記錄用戶的消費(fèi)習(xí)慣
3、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營挖掘用戶的購買興趣點
案例:萬達(dá)王健林大陽臺房的用戶大數(shù)據(jù)需求挖掘
三、通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營精準(zhǔn)投放廣告,精準(zhǔn)打擊市場
1、機(jī)關(guān)*運(yùn)營與狙擊手運(yùn)營
2、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)運(yùn)營的三要素:把心、*支、子彈
3、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投放的核心步驟
案例:某房地產(chǎn)公司的大數(shù)據(jù)運(yùn)營案例
案例:某快消公司利用用戶網(wǎng)站點擊路徑熱賣產(chǎn)品
四、通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營思維個性化服務(wù)客戶
第一步:用戶差異化分層
第二步:用戶個性化服務(wù)
第三步:大數(shù)據(jù)用戶管理的RFM模型
案例:江小白的個性化運(yùn)營是如何成功的
案例:學(xué)習(xí)*原來是為了賣別墅
第四講:大數(shù)據(jù)運(yùn)營在銀行企業(yè)電子商務(wù)中的應(yīng)用
一、線上運(yùn)營與線下運(yùn)營的本質(zhì)區(qū)別
互動:“互聯(lián)網(wǎng)+”=“+互聯(lián)網(wǎng)”嗎?
互動:銀行企業(yè)線上運(yùn)營的根本目的?
二、銀行企業(yè)線上運(yùn)營數(shù)據(jù)獲取渠道
案例:網(wǎng)站的數(shù)據(jù)獲取工具
案例:銀行電商平臺的數(shù)據(jù)獲取工具
案例:社交平臺的數(shù)據(jù)獲取工具
三、如何建立評估銀行電商運(yùn)營效果的數(shù)據(jù)模型;
1、運(yùn)營評估數(shù)據(jù)模型
2、流量評估數(shù)據(jù)模型
3、客戶質(zhì)量數(shù)據(jù)模型
4、市場定位數(shù)據(jù)模型
四、建立銀行大數(shù)據(jù)改進(jìn)系統(tǒng);
案例:某教育集團(tuán)的線上大數(shù)據(jù)分析綜合案例
第五講:大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)運(yùn)營在各個行業(yè)的應(yīng)用
一、大數(shù)據(jù)在餐飲行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營
案例:農(nóng)夫山泉用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)賣水
案例:“好友美食”為你找餐館
案例:絕味如何用大數(shù)據(jù)賣鴨脖
二、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營
案例:工商銀行用大數(shù)據(jù)試水運(yùn)營
案例:交通銀行用大數(shù)據(jù)構(gòu)建運(yùn)營系統(tǒng)
案例:招商銀行大數(shù)據(jù)下的創(chuàng)新運(yùn)營
案例:平安財險用大數(shù)據(jù)擴(kuò)張業(yè)務(wù)
三、大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營
案例:福特用大數(shù)據(jù)來制造皮卡
案例:比亞迪的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)運(yùn)營之路
四、其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)運(yùn)營案例
案例:耐克用大數(shù)據(jù)定位新產(chǎn)品
第六講:趨勢篇——大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展與公司運(yùn)營
一、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)
案例:小米的智能生態(tài)鏈打造
二、大數(shù)據(jù)與智能工業(yè)
案例:海爾的大數(shù)據(jù)思維與智能工廠
三、大數(shù)據(jù)與人工智能
案例:AlphaGo與李世石人機(jī)大戰(zhàn)
四、大數(shù)據(jù)與人才管理戰(zhàn)略
案例:公司人才管理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
五、大數(shù)據(jù)與智能供應(yīng)鏈管理
案例:波音公司的大數(shù)據(jù)思維與智能供應(yīng)鏈
第七講:實戰(zhàn)篇——銀行業(yè)務(wù)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)營
研討:大數(shù)據(jù)給我們行業(yè)或銀行企業(yè)帶來哪些機(jī)遇與挑戰(zhàn)
研討:本公司如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)營
利用思維工具:思維導(dǎo)圖與魚骨圖
研討方式:*+行動學(xué)習(xí)+結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)
案例:銀行行業(yè)的大數(shù)據(jù)運(yùn)營發(fā)展與實況分析
銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營
轉(zhuǎn)載:http://www.jkyingpanluxiangji.com/gkk_detail/272165.html
已開課時間Have start time
- 李達(dá)聰
大數(shù)據(jù)營銷內(nèi)訓(xùn)
- 商業(yè)銀行數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)實 馬慶
- 《零售行業(yè)社群團(tuán)購運(yùn)營》 陳蕊
- 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新質(zhì)生產(chǎn)力 盧森煌
- 數(shù)字媒體和數(shù)字教學(xué) 鐘理勇
- 《小紅書運(yùn)營策劃與執(zhí)行》 黃光偉
- 數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn) 盧森煌
- 企業(yè)區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用場景與 李璐
- 數(shù)字金融與智能金融下的智慧 盧森煌
- 《企業(yè)數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化 張光利
- 大數(shù)據(jù)時代下服務(wù)營銷新思維 秦超
- 管理者數(shù)據(jù)能力晉級 宋致旸
- 大數(shù)據(jù)行業(yè)的現(xiàn)狀與熱點 徐全