汤向军:商业银行数字思维和数据分析落地实操

一、课程解决银行人的几个问题

1、所有的银行人都要掌握的数据思维

2、数字化要解决的几个问题,数据那里来?如何提高数据质量?银行这么多数据怎么用?如何分析数据?数据怎么直接提高业务产量?

3、数据怎么驱动业务?用户怎么留存?老用户为什么留不下来?这些用户怎么产生价值?

4、为什么你有几千万用户不会运营?转化率太低营销作不下去?因为你不了解你用户,用户没有作分层分群,还是过去粗放式分名单人工营销。

5.每家银行都有庞大的老用户,怎么才能转化、唤醒这些客群?

6、怎么降低用户流失?

7、不同的银行处在不同的发展阶段,需要有不同的数据战略和数据体系?如何分阶段建设?投入多少成本?业务会有那些收益?

8、银行要获得的数据能力,不仅仅是短时间的攻坚战,马上看到产能效果。需要把这些能力沉淀下来变成固定的运营手段来产生持续的业绩。

二、课时

2天,每天6小时。

三、课程大纲

特别说明:本课程为了让数据分析更接地气,更易理解,特别策划以实战案例分析为核心教学模式,案例丰富,现场学员感受良好,内容值得深度借鉴,但时间有限,老师将根据受训对象情况,案例讲解有取有舍,轻重结合。

第一节 银行数字化路线

一、银行数字化转型能力体系

1、全渠道数字化管理能力

2、数字化营销能力

典型案例:XX城商行网点营销痛点

3、数字化风控能力

典型案例:XX银行数字化风控实践

4、优化客户体验能力

5、开放银行能力输出

典型案例:XX开放银行促进零售银行数字化转型

典型案例:XX开放银行是数字化转型的必经之路

二、星展银行数字化战略:5大客群、7大生态打造创新商业模式

三、招商银行数字化转型战略:大财富+数字化运营+开放融合3.0模型

1、招行经历3次转型提出3.0模式

2、招行数字化转型是围绕给客户带来价值

3、招行数字化转型赋能一线客户经理

4、招行数字化转型业务与技术、数据深度融合

第二节 数字化思维到实践

一、数据价值源于深度理解场景

1、数据分析思维和方法

2、数据思维到底是什么?

重要:银行人的数据思维是可以培养的

重要:数据思维是银行人必备的技能

3、数据分析结果只有落地,才能产生价值

典型案例:XX银行数据分析价值

二、数据的采集与治理

1、银行的数据那里来?

2、从数据产生流程到数据埋点

典型案例:XX银行的数据埋点设计

3、数据采集方法论

4、为什么说数据治理是脏活累活呢?

5、数据治理办法论

典型案例:XX银行的数据治理成果

三、数据的清洗与可视化

1、数据质量的重要性

2、为什么领导不重视数据抽取、数据清洗

3、数据可视化应该怎么做?

重点:业务关心什么?领导关注什么?

四、数字指标的价值

1、统一的数字指标是一切的基础

2、数据指标的价值

3、数字指标建设是长期的活

典型案例:XX银行互联网贷款数据指标

典型案例:XX银行业务发展数据指标体系

典型案例:XX银行风险数据指标

五、数据核心分析

1、数据分析思维和方法

2、数据分析和挖掘

3、零售数据分析(潜客挖掘、精准营销、流失预警)

典型案例:XX银行数据分析方法

4、问题:我能从用户身上赚多少钱?

典型案例:预测用户生命周期价值?

5、问题:那个渠道最赚钱?

典型案例:渠道分析和归因模型

第三节 数字化驱动业务

一、数据价值在于驱动业务

1、数据驱动银行业务增长和创新

2、银行拥有“数据黄金”

3、数据分析和数据挖掘

二、客群分层分群

1、用户的4种分层模型(价值、生命周期、海盗模型和FRM模型)

2、用户分层具体步骤

典型案例:XX银行用户分层案例

三、用户行为分析

1、用户行为数据+用户属性+标签数据

2、用户行为分析渠道质量模型

典型案例:XX银行互联网贷款产品事件分析

3、用户行为6种分析模型(漏斗分析、留存分析、路径分析..........)

典型案例:XX银行通过行为分析提升留存

四、用户画像分析

1、用户信息标签化

典型案例:XX银行的数据标签体系构建为例

2、用户画像分析推动精准化营销

典型案例:XX银行用户画像架构

典型案例:XX银行用户标签体系

典型案例:XX股份制银行客户画像营销案例

第四节 数据分析产能提升

一、案例:XX银行存量用户营销落地流程

1、营销模型筛选用户名单

2、用户名单分层模型

3、差异化的营销策略

4、用户触达方式和转化分析

二、案例:XX银行未转化用户二次营销

1、未转化客群特点

2、根据营销模型分段跑批和触达用户

3、转化分析和对照分析

三、案例:XX银行潜客营销数据分析

1、贷款用户数据指标

2、用户数据分析和历史推广效果

3、潜客特征分析

4、营销转化效果分析

四、案例:XX银行用户流失分析

1、定义用户流失方法

2、分析用户流失的原因

3、生成流失用户标签

4、预测潜在流失用户

五、营销实战策略讲解

1、营销策略

存量用户盘点策略和分层策略

5层用户营销策略(获客、授信、提款、结清、被拒)

2、电销话术讲解

7类用户差异化的电销话术

第五节 系统运营和业务迭代

没有上线就完美的系统

1、用户思维构建系统和数字化平台

2、简单的业务流程先跑起来,不要过度设计或抽象。

3、后台运营平台、报表平台和监控平台

典型案例:XX银行报表和监控平台

4、快速迭代,按单周或双周迭代

典型案例:XX银行贷款平台业务架构设计

二、打通行内竖井系统,让服务和数据流动起来

1、从单系统到ESB,再到微服务

2、打通用户、客户数据

3、业务中台打通服务

4、数据中台打通数据

典型案例:XX银行运营管理平台

XX银行业务中台总体规划

三、构建数据中台

1、数据中台建设3大挑战

2、全、统、通、用数据价值循环

典型案例:XX银行数据中台能力框架

典型案例:XX银行数据中台系统架构

典型案例:数据中台助力XX银行数字化营销

授课老师

汤向军老师的课程大纲