【课程背景】

   随着银行数字化的逐步成熟与实际落地，各种数据分析及创新应用不断涌现，数据库里沉淀大量的数据，但任何孤立的数字都没有意义，数据无疑是经营好市场、服务好市场的有力“武器”，也是提升盈利、业务创新的重要“法宝”。然而如何将数据蕴藏的价值充分挖掘出来，为银行高质量发展赋能？数据该如何理解业务与客户？这要靠数字思维来驱动，让使用数据的人对数据的要求，形成感知能力。**数据来重新理解经营环境，把金融产品、服务与客户形成数字间的强关联，给予多角色的全场景体验与内心价值认同，**终实现高商业价值。

   课程将以数据分析体系与数据洞察为切入点，还原金融环境中的实际案例，帮助学员认知该如何打破常规思维禁锢与边界，构建数字思维能力？数据分析与客户洞察是什么？主要价值体现在哪些方面？如何**数据理解和挖掘客户、用户需求？数字营销场景有哪些？如何提升银行的数据分析、应用、数字化营销与运营能力？使学员学之解惑，学之能用，实现银行新的经营增长突破点。

【课程收益】

Ø 思维创新与数字思维，打破思维禁锢，更好的理解数据分析与数字场景

Ø 数据挖掘、分析、建模、标签体系、金融应用场景、商业洞察与价值

Ø 数据分析标签体系、客户与用户的需求挖掘、用户行为特征分析及增长系统

Ø 金融场景与用户关系、用户故事地图、向运营要增长实战解析

Ø 以用户为核心的内容运营、内容场景应用、5A效果评估及数据反馈指导策略优化

Ø 数据驱动金融洞察、智能营销、用户价值链打造、客户解决方案与智能金融

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】总经理、营销负责人及营销团队

【课程时间】9小时

【课程大纲】

一、思维创新与数字思维

1、思维创新技术路径

2、打破思维禁锢

3、数字思维

Ø 协同

Ø 分权

Ø 成果

4、数字场景思维

5、数字化创新思维

Ø 连接

Ø 赋能

Ø 破界

6、数字化的目的

7、客户与用户的区别

案例讨论：

二、数据分析与客户洞察

1、数据挖掘、建模与分析

Ø 数据挖掘流程与逻辑

Ø 数据建模逻辑

Ø 数据＋模型＝能力

2、数据分析5W1H标签

3、数据分析的标签体系

Ø 业务场景倒推标签需求

Ø 标签自动化

Ø 标签迭代

Ø 标签可视化

Ø 数据输出

4、数据分析的三大类应用场景

Ø 工具类

Ø 分析服务类

Ø 人工智能

5、什么是应用场景

6、金融应用场景分析

Ø 产品场景

Ø 服务场景

Ø 价值场景

7、基于数据分析洞察的新商业价值

Ø 客户体验，用产品和服务，重新定义客户体验

Ø 运营效率，数据运营的降本增效大法

Ø 智能数据，以效率和客户为中心，建立数字化运营模式

Ø 价值再造，新物种与新商业机会

Ø 效能转化，流量的三浪叠加

案例讨论：

三、数据分析的客户、用户营销

1、数据标签体系的应用层

Ø 用户画像

Ø 精准营销

Ø 个性化推荐

Ø 第三方应用

2、数据挖掘探寻客户需求

Ø 企业级客户需求特征

Ø 个人用户需求特征

3、用户特点

Ø 用户结构

Ø X、Y、Z世代

Ø 金融能力分析

4、Z世代用户分析

Ø 数字化原住民，在互联网环境中成长

Ø 消费能力强，能赚敢花

Ø 社交与消费行为紧密捆绑

Ø 社交关系特点

5、客户营销与行为分析

Ø 客户分层与分群

Ø 定位营销目标群体

Ø 客户行为分析模型

Ø 让客户乐于传播

6、增长系统

Ø 客户增长框架

Ø 客户生命周期

Ø 用户AARRR体系

7、金融应用场景与用户关系

Ø 可运营人群数 – 活跃用户

Ø 人群转化率 – 关系加深率

Ø 高价值人群总量

Ø 高价值人群活跃度

8、创新实践，端到端的整合场景

Ø 场景总览

Ø 预设GMV目标，反推各阶层客户体量

9、用户故事地图

现场练习：营销活动的用户故事地图

四、向运营要新增长

1、以用户为核心的内容运营

2、内容运营理论重构

Ø 后互联网时代，营销的困境

Ø 增长从哪里来？

Ø 内容成为增长的重要动力

3、内容在场景里的应用与运营方法

Ø 向细分客户传达精准内容信息

Ø 核心内容与用户关系

Ø 优化内容投放策略

Ø 优化KOL策略，打造丰富的分层分类媒体矩阵

4、内容运营“5A”评估效果

5、数据反馈指导策略优化

6、内容联合创作策略

7、UP主共创：官网之外的价值洼地

8、内容投放作业流程完全指南

Ø 前期：明确目标、制定策略、挑选合适UP主

Ø 中期：沟通、执行

Ø 后期：效果核查，舆情观察分析

9、内容传播渠道

Ø 内容矩阵

Ø 数字媒介矩阵

Ø 融合匹配

Ø KOL选择

10、基于内容营销闭环的布局

Ø 基础内容投放

Ø 头部内容资源

Ø 人群关系触达

案例讲解

五、数据驱动金融洞察与智能营销

1、与客户关系的核心

Ø 传统价值

Ø 高阶价值

2、数据驱动的客户洞察-数据维度

Ø 真实性

Ø 立体性

Ø 即时性

3、数据的用户洞察 – 营销维度

Ø 目标用户旅程

Ø 营销活动评估

Ø 社交表现追踪

Ø 行为趋势洞察

5、基于用户洞察体验升级需求

6、未来用户价值链打造

Ø 懂我

Ø 与我互动

Ø 聆听我的心声

Ø 为我赋能

Ø 愉悦我

7、未来客户的解决方案

Ø 营业厅

Ø 产品解决方案

Ø 交易

Ø 交付

Ø 互动

8、智能银行服务用户的三大特征

9、云是智能金融的基础设施

10、智能金融 未来已来