B02 大数据时代下的精准营销（金融行业）

大数据_云计算 / 2020-04-26 15:08:14
B02 大数据时代下的精准营销（金融行业）
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    傅一航  华为系大数据专家，计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）

    在华为工作十年，五项国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目，对大数据有深入的研究，傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案，旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题，傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网、政府等领域，傅老师的课程最大特色：实战性强！“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”，以商业问题为起点，基于实际的业务应用场景（明确目的），搭建全面系统的业务框架和分析维度（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），对分析结果进行有效的解读（数据可视化），最终形成具体的业务建议，实现业务分析/数据分析的闭环。

    课程目标

    本课程从实际的市场营销问题出发，了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及营销决策。通过本课程的学习，达到如下目的：

    • 了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
    • 了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。
    • 熟悉数据分析的标准过程，了解大数据在营销中的应用原理。

    授课对象

    市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。

    授课方式

    理论精讲 +案例解析 +实际业务问题分析，本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，通过营销案例分析，让学员明白大数据营销的价值以及实现。

    课程大纲

    第一部分：   大数据的核心理念
    问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
    1、未来大企业的四大技术战略：ABCD战略
         A：人工智能
         B：区块链
         C：云计算
         D：大数据
    2、大数据的本质
        是探索事物发展和变化规律的工具
        大数据的十字特征
    3、大数据价值实现的三个关键环节
        业务数据化
        案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
        数据信息化
        案例：零售店发现产品销量规律
        案例：谷歌预测流感趋势
        案例：美国华尔街股票买卖
        案例：阿里巴巴预测经济危机
        信息策略化
        案例：大数据帮助奥巴马获取总统连任
    4、大数据的核心能力
        探索规律：发现业务运行规律及问题
        发现变化：探索业务发展和变化
        理清关系：探索事物间的相互影响和相互制约关系
        预测未来：预测业务在未来的发展趋势
    第二部分：大数据如何实现精准营销
    1、什么是精准营销
    2、实施精准营销的几个关键
        精准的定位
        精确的信息
        精准的投放
        精细的管理
    3、数据分析的六步曲
    4、步骤1：明确目的--理清思路
        确定分析目的：要解决什么样的业务问题
        确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
    5、步骤2：数据收集—理清思路
        明确收集数据范围
        确定收集来源
        确定收集方法
    6、步骤3：数据预处理—寻找答案
        数据质量评估
        数据清洗、数据处理和变量处理
        探索性分析
    7、步骤4：数据分析--寻找答案
        选择合适的分析方法
        构建合适的分析模型
        选择合适的分析工具
    8、步骤5：数据展示--观点表达
        选择恰当的图表
        选择合适的可视化工具
    9、步骤6：报表撰写--观点表达
        选择报告种类
        完整的报告结构
    10、   数据分析的三大误区
        演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
    第三部分：大数据营销概述
    1、大数据在行业中的常见应用
        大数据+保险
        大数据+金融
        大数据+旅游
        大数据+零售
    2、传统营销的困境
    3、营销理论的变革
        第一代：4P理论
        第二代：4C理论
        第三代：nPnC理论
    4、大数据营销引领传统营销
    5、大数据在营销中的典型应用
        市场定位与客户细分
        客户需求与产品设计
        精准广告与精准推荐
        用户行为与特征分析
        ……
    6、大数据营销的基石：用户画像
    7、大数据营销在整个营销体系的应用
    8、从客户生命周期看大数据营销
    第四部分：   金融行业大数据
    1、大数据在银行业的主要应用
        智能运营：如现金管理
        智能营销：如客户流失
        智能风控：风险评级、金融欺诈
        业务创新：转型直销和社区银行
    2、大数据在银行六个业务板块的应用场景
    3、大数据在银行的应用场景
        信贷风险控制
        案例：美国互联网信用评估机构利用大数据做风险评估
        案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制
        案例：保险欺诈监测模型
        如何做个人信用评估
        案例：利用社交网络数据做个人信用评估
        如何实现差异化营销
        案例：澳大利亚银行针对准妈妈制定差异化营销
        如何寻找目标客户（用户匹配模型）
        案例：基于大数据寻找金融产品的最优客户
        案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送
        如何实现客户群细分
        案例：西班牙银行利用社交数据进行客户群细分
        案例：找到汽车行业的细分客户群
        案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销
        如何评估客户价值
        案例：RFM模型与客户价值评估
    4、国内民生银行大数据应用
        民生银行的阿拉丁云平台
        应用一：如何识别高价值客户
        应用二：ATM选址优化，最优资源配置
        应用三：如何增加工资代发客
    结束：课程总结与问题答疑。

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