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      數據分析的客戶、用戶經營

      主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

      主講師資:韓迎娣

      課時安排: 1.5天
      學習費用: 面議
      課程預約: 隋老師 (微信同號)
      課程簡介: 課程將以數據分析體系與數據洞察為切入點,還原金融環境中的實際案例,幫助學員認知該如何打破常規思維禁錮與邊界,構建數字思維能力?數據分析與客戶洞察是什么?主要價值體現在哪些方面?如何通過數據理解和挖掘客戶、用戶需求?數字營銷場景有哪些?如何提升銀行的數據分析、應用、數字化營銷與運營能力?使學員學之解惑,學之能用,實現銀行新的經營增長突破點。
      內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
      更新時間: 2022-11-18 12:11

      【課程背景】

          隨著銀行數字化的逐步成熟與實際落地,各種數據分析及創新應用不斷涌現,數據庫里沉淀大量的數據,但任何孤立的數字都沒有意義,數據無疑是經營好市場、服務好市場的有力“武器”,也是提升盈利、業務創新的重要“法寶”。然而如何將數據蘊藏的價值充分挖掘出來,為銀行高質量發展賦能?數據該如何理解業務與客戶?這要靠數字思維來驅動,讓使用數據的人對數據的要求,形成感知能力。通過數據來重新理解經營環境,把金融產品、服務與客戶形成數字間的強關聯,給予多角色的全場景體驗與內心價值認同,最終實現高商業價值。

          課程將以數據分析體系與數據洞察為切入點,還原金融環境中的實際案例,幫助學員認知該如何打破常規思維禁錮與邊界,構建數字思維能力?數據分析與客戶洞察是什么?主要價值體現在哪些方面?如何通過數據理解和挖掘客戶、用戶需求?數字營銷場景有哪些?如何提升銀行的數據分析、應用、數字化營銷與運營能力?使學員學之解惑,學之能用,實現銀行新的經營增長突破點。

       

      【課程收益】

      ?  思維創新與數字思維,打破思維禁錮,更好的理解數據分析與數字場景

      ?  數據挖掘、分析、建模、標簽體系、金融應用場景、商業洞察與價值

      ?  數據分析標簽體系、客戶與用戶的需求挖掘、用戶行為特征分析及增長系統

      ?  金融場景與用戶關系、用戶故事地圖、向運營要增長實戰解析

      ?  以用戶為核心的內容運營、內容場景應用、5A效果評估及數據反饋指導策略優化

      ?  數據驅動金融洞察、智能營銷、用戶價值鏈打造、客戶解決方案與智能金融

       

      【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩

      【課程對象】總經理、營銷負責人及營銷團隊

      【課程時間】9小時

       

      【課程大綱】


      一、思維創新與數字思維

      1、思維創新技術路徑

      2、打破思維禁錮

      3、數字思維

      ?  協同

      ?  分權

      ?  成果

      4、數字場景思維

      5、數字化創新思維

      ?  連接

      ?  賦能

      ?  破界

      6、數字化的目的

      7、客戶與用戶的區別

      案例討論:


      二、數據分析與客戶洞察

      1數據挖掘、建模與分析

      ?  數據挖掘流程與邏輯

      ?  數據建模邏輯

      ?  數據+模型=能力

      2、數據分析5W1H標簽

      3、數據分析的標簽體系

      ?   業務場景倒推標簽需求

      ?   標簽自動化

      ?   標簽迭代

      ?   標簽可視化

      ?   數據輸出

      4、數據分析的三大類應用場景

      ?  工具類

      ?  分析服務類

      ?  人工智能

      5、什么是應用場景

      6、金融應用場景分析

      ?  產品場景

      ?  服務場景

      ?  價值場景

      7、基于數據分析洞察的新商業價值

      ?  客戶體驗,用產品和服務,重新定義客戶體驗

      ?  運營效率,數據運營的降本增效大法

      ?  智能數據,以效率和客戶為中心,建立數字化運營模式

      ?  價值再造,新物種與新商業機會

      ?  效能轉化,流量的三浪疊加

      案例討論:


      三、數據分析的客戶、用戶營銷

      1、數據標簽體系的應用層

      ?  用戶畫像

      ?  精準營銷

      ?  個性化推薦

      ?  第三方應用

      2、數據挖掘探尋客戶需求

      ?  企業級客戶需求特征

      ?  個人用戶需求特征

      3、用戶特點

      ?   用戶結構

      ?   X、Y、Z世代

      ?   金融能力分析

      4Z世代用戶分析

      ?  數字化原住民,在互聯網環境中成長

      ?  消費能力強,能賺敢花

      ?  社交與消費行為緊密捆綁

      ?  社交關系特點

      5、客戶營銷與行為分析

      ?   客戶分層與分群

      ?   定位營銷目標群體

      ?   客戶行為分析模型

      ?   讓客戶樂于傳播

      6、增長系統

      ?   客戶增長框架

      ?   客戶生命周期

      ?   用戶AARRR體系

      7、金融應用場景與用戶關系

      ?  可運營人群數 – 活躍用戶

      ?  人群轉化率 – 關系加深率

      ?  高價值人群總量

      ?  高價值人群活躍度

      8、創新實踐,端到端的整合場景

      ?  場景總覽

      ?  預設GMV目標,反推各階層客戶體量

      9、用戶故事地圖

      現場練習:營銷活動的用戶故事地圖


      四、向運營要新增長

      1、以用戶為核心的內容運營

      2、內容運營理論重構

      ?  后互聯網時代,營銷的困境

      ?  增長從哪里來?

      ?  內容成為增長的重要動力

      3、內容在場景里的應用與運營方法

      ?  向細分客戶傳達精準內容信息

      ?  核心內容與用戶關系

      ?  優化內容投放策略

      ?  優化KOL策略,打造豐富的分層分類媒體矩陣

      4、內容運營“5A”評估效果

      5、數據反饋指導策略優化

      6、內容聯合創作策略

      7、UP主共創:官網之外的價值洼地

      8、內容投放作業流程完全指南

      ?  前期:明確目標、制定策略、挑選合適UP主

      ?  中期:溝通、執行

      ?  后期:效果核查,輿情觀察分析

      9、內容傳播渠道

      ?  內容矩陣

      ?  數字媒介矩陣

      ?  融合匹配

      ?  KOL選擇

      10、基于內容營銷閉環的布局

      ?  基礎內容投放

      ?  頭部內容資源

      ?  人群關系觸達

      案例講解


      五、數據驅動金融洞察與智能營銷

      1、與客戶關系的核心

      ?  傳統價值

      ?  高階價值

      2、數據驅動的客戶洞察-數據維度

      ?  真實性

      ?  立體性

      ?  即時性

      3、數據的用戶洞察 – 營銷維度

      ?  目標用戶旅程

      ?  營銷活動評估

      ?  社交表現追蹤

      ?  行為趨勢洞察

      5、基于用戶洞察體驗升級需求

      6、未來用戶價值鏈打造

      ?  懂我

      ?  與我互動

      ?  聆聽我的心聲

      ?  為我賦能

      ?  愉悅我

      7、未來客戶的解決方案

      ?  營業廳

      ?  產品解決方案

      ?  交易

      ?  交付

      ?  互動

      8、智能銀行服務用戶的三大特征

      9、云是智能金融的基礎設施

      10、智能金融 未來已來

       
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