李達(dá)聰講師
李達(dá)聰
互聯(lián)網(wǎng)+,品牌營(yíng)銷,新媒體營(yíng)銷,新零售
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經(jīng)紀(jì)6年

《銀行企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》

課程背景:

從傳統(tǒng)金融到互聯(lián)網(wǎng)金融,然后到金融科技,最后到金融區(qū)塊鏈!每一場(chǎng)變革都給銀行業(yè)帶來新的技術(shù)風(fēng)口和轉(zhuǎn)型升級(jí)機(jī)遇,同時(shí)也給銀行業(yè)帶來更加充分的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。各種互聯(lián)網(wǎng)金融公司、商業(yè)銀行紛紛加入戰(zhàn)場(chǎng),極大的擠壓了傳統(tǒng)銀行的生存空間;而且在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下客戶的選擇與銀行產(chǎn)品的品類越來越多,客戶的需求越來越講究精細(xì)化、差異化、個(gè)性化;我們可以肯定:只有通過數(shù)據(jù)化才能有效挖掘客戶需求,才能得出精準(zhǔn)解決方案;通過數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)來創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值是未來公司發(fā)展的方向;數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是銀行企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的必然。

然而,80%的銀行企業(yè)面臨著如下的難點(diǎn):數(shù)據(jù)化時(shí)代下企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式到底如何變化;數(shù)據(jù)化時(shí)代下企業(yè)如何進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng);數(shù)據(jù)化時(shí)代下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,如何在運(yùn)營(yíng)部門建立數(shù)據(jù)化思維,如何利用數(shù)據(jù)化為客戶畫像、對(duì)客戶行為進(jìn)行分析、對(duì)大客戶進(jìn)行篩選、改善客戶體驗(yàn),然后進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)。

這就是本課程推出的背景!

課程收益:

通過經(jīng)典案例,全方位了解數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的概念、工具、方法和理念;

全面了解數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀、困境、價(jià)值及未來趨勢(shì);

學(xué)習(xí)如何通過海量數(shù)據(jù)化挖掘分析客戶需求,并得出精準(zhǔn)解決方案;

掌握數(shù)據(jù)化在銀行企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的具體應(yīng)用和落地策略;

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品營(yíng)銷環(huán)節(jié)中的技巧與策略;

掌握數(shù)據(jù)化如何推動(dòng)銀行金融企業(yè)整體運(yùn)營(yíng),讓企業(yè)業(yè)績(jī)倍增;

課程時(shí)間:1天(6小時(shí)/天)

課程對(duì)象:銀行企業(yè)中高層管理者、運(yùn)營(yíng)管理者、市場(chǎng)推廣管理人員、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)人員

課程方式:

1.通過大量貼身案例,傳授知識(shí)點(diǎn);

2.利用行動(dòng)學(xué)習(xí)法,現(xiàn)場(chǎng)研討落地方案;

3.多維提問+現(xiàn)場(chǎng)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(dòng)學(xué)習(xí);

5.制定課后行動(dòng)方案,后期跟蹤,將培訓(xùn)項(xiàng)目化;

課程大綱

第一講:銀行企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀、困境與價(jià)值

互動(dòng):6. 18京東購(gòu)物從下單到送達(dá)最快需要多長(zhǎng)時(shí)間?

一、企業(yè)為什么要用數(shù)據(jù)化思維去運(yùn)營(yíng);

案例:比薩店的運(yùn)營(yíng)將客戶驚呆了!

1.用戶的消費(fèi)行為難以探知,需要數(shù)據(jù)化

2.用戶的真正需求難以捕捉,需要數(shù)據(jù)化

3.市場(chǎng)趨勢(shì)難以預(yù)測(cè),需要數(shù)據(jù)化

4.客戶與市場(chǎng)難以定位,需要數(shù)據(jù)化

二、銀行企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)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(shí)施難

案例:某銀行企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)實(shí)施中的痛?

第二講:庖丁解?!獢?shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)360度大揭秘

一、什么是數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

互動(dòng):什么是數(shù)據(jù)化,你對(duì)數(shù)據(jù)化這個(gè)概念是怎樣理解的?

二、企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)體系與機(jī)制的建設(shè)

三、數(shù)據(jù)化應(yīng)用的2個(gè)層面

1.價(jià)值鏈層面的數(shù)據(jù)化應(yīng)用

案例:B2CC2B,紅領(lǐng)模式的數(shù)據(jù)化魅力

2.傳播和渠道層面的數(shù)據(jù)化應(yīng)用

案例:柚子舍用數(shù)據(jù)揭開“美麗真相”

四、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)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

五、銀行企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化挖掘

1.數(shù)據(jù)化挖掘的5個(gè)步驟

2.數(shù)據(jù)挖掘的4類算法

3.數(shù)據(jù)化挖掘的4大方向

4.數(shù)據(jù)化挖掘的常用工具

案例:啤酒與尿不濕的關(guān)系

案例:為什么你總是買假貨

第三講:企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的4個(gè)應(yīng)用

互動(dòng):您認(rèn)為現(xiàn)在企業(yè)的運(yùn)營(yíng)精準(zhǔn)嗎?推廣成本高嗎?

一、用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)為客戶畫像,精準(zhǔn)定位客戶;

1.確定用戶畫像的分析維度

2.建立用戶畫像的數(shù)據(jù)化分析模型

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:小米的用戶定位與數(shù)據(jù)化思維

二、用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)挖掘用戶的核心需求,精準(zhǔn)匹配需求

1.用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)捕捉用戶的喜好

2.數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)記錄用戶的消費(fèi)習(xí)慣

3.用數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)挖掘用戶的購(gòu)買興趣點(diǎn)

案例:萬達(dá)王健林大陽(yáng)臺(tái)房的用戶數(shù)據(jù)化需求挖掘

三、通過數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)精準(zhǔn)投放廣告,精準(zhǔn)打擊市場(chǎng)

1.機(jī)關(guān)槍運(yùn)營(yíng)與狙擊手運(yùn)營(yíng)

2.數(shù)據(jù)化精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的三要素:把心、槍支、子彈

3.數(shù)據(jù)化精準(zhǔn)投放的核心步驟

案例:某房地產(chǎn)公司的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)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、通過數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)思維個(gè)性化服務(wù)客戶

第一步:用戶差異化分層

第二步:用戶個(gè)性化服務(wù)

第三步:數(shù)據(jù)化用戶管理的RFM模型

案例:學(xué)習(xí)高爾夫原來是為了賣別墅

第四講:數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)在線上銀行中的應(yīng)用

一、線上運(yùn)營(yíng)與線下運(yùn)營(yíng)的本質(zhì)區(qū)別

互動(dòng):“互聯(lián)網(wǎng)+”=“+互聯(lián)網(wǎng)”嗎?

互動(dòng):企業(yè)線上運(yùn)營(yíng)的根本目的?

二、線上銀行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)獲取渠道

案例:線上銀行的數(shù)據(jù)獲取工具

案例:電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取工具

案例:社交平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取工具

三、如何建立評(píng)估電商運(yùn)營(yíng)效果的數(shù)據(jù)模型;

1.運(yùn)營(yíng)評(píng)估數(shù)據(jù)模型

2.流量評(píng)估數(shù)據(jù)模型

3.客戶質(zhì)量數(shù)據(jù)模型

4.市場(chǎng)定位數(shù)據(jù)模型

四、數(shù)據(jù)化在金融行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

案例:工商銀行用數(shù)據(jù)化試水運(yùn)營(yíng)

案例:交通銀行用數(shù)據(jù)化構(gòu)建運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

案例:招商銀行數(shù)據(jù)化下的創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)

案例:平安財(cái)險(xiǎn)用數(shù)據(jù)化擴(kuò)張業(yè)務(wù)

第五講:實(shí)戰(zhàn)篇——銀行個(gè)金業(yè)務(wù)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

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(dòng)學(xué)習(xí)+結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)

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