《從IT到DI—銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營實戰(zhàn)與落地》

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(diǎn)：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

課程時間：2天（6小時/天）

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(diǎn)；

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，左右全腦互動學(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)最大的問題是什么——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(diǎn)？

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，最大的熱點(diǎn)是什么？

二、銀行企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營落地的4大難點(diǎn)；

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(diǎn)

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)槍運(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、槍支、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(diǎn)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)高爾夫原來是為了賣別墅

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

第六講：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：世界咖啡+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