《大数据时代的精准营销（金融企业）》

【授课时间】1天时间

【授课对象】市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。

【授课方式】
理论精讲 + 案例解析 + 实际业务问题分析
本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，通过营销案例分析，让学员明白大数据营销的价值以及实现。

【课程大纲】
第一部分：大数据的核心理念
问题：什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？

1、数字化五大技术战略：ABCDI战略
A：人工智能，目的是用机器模拟人类行为
B：区块链，构建不可篡改的分布记账系统
C：云计算，搭建按需分配的计算资源平台
D：大数据，实现智能化的判断和决策机制
I：物联网，实现万物互联通信的基础架构

2、大数据的本质
数据，是事物发展和变化过程中留下的痕迹
大数据不在于量大，而在于全（多维性）

3、大数据决策的底层逻辑（即四大核心价值）
探索业务规律，按规律来管理决策
案例：客流规律与排班及最佳营销时机
案例：致命交通事故发生的时间规律

发现运营变化，定短板来运营决策
案例：考核周期导致的员工月初懈怠
案例：工序信号异常监测设备故障

理清要素关系，找影响因素来决策
案例：情绪对于股市涨跌的影响
案例：为何升职反而会增加离职风险？

预测未来趋势，通过预判进行决策
案例：惠普预测员工离职风险及挽留
案例：保险公司的车险预测与个性化保费定价

4、大数据决策的三个关键环节
业务数据化：将业务问题转化为数据问题
数据信息化：提取数据中的业务规律信息
信息策略化：基于规律形成业务应对策略
案例：用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员

第二部分：大数据如何实现精准营销
1、什么是精准营销
2、实施精准营销的几个关键
定位正确的客户
匹配正确的产品
确定合理的价格
寻找恰当的时机
通过合适的渠道
设计合适的信息
3、数据分析的六步曲
4、步骤1：明确目的–理清思路
确定分析目的：要解决什么样的业务问题
确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
5、步骤2：数据收集—理清思路
明确收集数据范围
确定收集来源
确定收集方法
6、步骤3：数据预处理—寻找答案
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
7、步骤4：数据分析–寻找答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
8、步骤5：数据展示–观点表达
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
9、步骤6：报表撰写–观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
10、数据分析的三大误区
演练：产品精准营销案例分析
如何搭建精准营销分析框架
精准营销分析的过程和步骤

第三部分：大数据营销概述
1、大数据在行业中的常见应用
大数据+保险
大数据+金融
大数据+旅游
大数据+零售
2、传统营销的困境
3、营销理论的变革
第一代：4P理论
第二代：4C理论
第三代：nPnC理论
4、大数据营销引领传统营销
5、大数据在营销中的典型应用
市场定位与客户细分
客户需求与产品设计
精准广告与精准推荐
用户行为与特征分析
……
6、大数据营销的基石：用户画像
7、大数据营销在整个营销体系的应用

第四部分：金融行业大数据

1、大数据在银行业的主要应用
智能运营：如现金管理
智能营销：如客户流失
智能风控：风险评级、金融欺诈
业务创新：转型直销和社区银行

2、大数据在银行六个业务板块的应用场景

3、大数据在银行的应用场景
信贷风险控制
案例：美国互联网信用评估机构利用大数据做风险评估
案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制
案例：保险欺诈监测模型

如何做个人信用评估
案例：利用社交网络数据做个人信用评估

如何实现差异化营销
案例：澳大利亚银行针对准妈妈制定差异化营销

如何寻找目标客户（用户匹配模型）
案例：基于大数据寻找金融产品的最优客户
案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送

如何实现客户群细分
案例：西班牙银行利用社交数据进行客户群细分
案例：找到汽车行业的细分客户群
案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销

如何评估客户价值
案例：RFM模型与客户价值评估

4、国内某银行大数据应用
应用一：如何识别高价值客户
应用二：ATM选址优化，最优资源配置
应用三：如何增加工资代发客
结束：课程总结与问题答疑。