课程大纲：

数据分析能力提升

课程背景：
数字化转型背景下，银行急需建立一支既精通业务、又熟练掌握数据分析技术的复合型人才队伍，逐步提升各条线在大数据的挖掘统计、量化分析、数据建模等方面数据应用能力。本课程从银行实际的业务需求出发，结合资深数据专家和业务专家在银行数据分析的实战案例，讲授数据分析在零售营销活动、客群精准营销、个贷需求挖掘、逾期风控模型等业务场景的应用，帮助学员掌握数据分析的框架、流程和技术，提升管理岗数据分析能力和精细化管理水平。
课程收益：
1.熟悉数据分析在银行三大业务场景上的应用；
2.熟悉银行数据的提取、清洗、分析、建模的分析方法；
3.熟悉基本的数据分析技术，如属性分析、行为分析、预测建模；
4.结合客群案例，掌握数据分析精准营销在名单筛选、客户画像、活动策划的操作流程；
授课对象：银行业务管理岗、数据分析岗、产品经理、内训师
授课方式：
数据分析技术讲解 + 工具介绍+图表演示 + 案例分析 ，互动式教学。

课程大纲/要点：
一、数据分析在银行业务管理上的应用
1.数据分析在营销活动管理上的应用
1)营销目标制定与分解
2)支行营销成本费用核算
3)同业市场竞争分析
2.数据分析在客群经营上的应用
1)新客客群数据分析
2)潜力客群数据分析
3)中高端客群数据分析
4)低效/睡眠客群数据分析
3.数据分析在个贷业务上的应用
1)信用卡逾期客户画像分析
2)个贷风控模型构建
3)贷款需求挖掘模型

二、数据分析方法与建模技术
1.银行数据获取与清洗
1)数据库数据
2)Crm系统数据
3)业务报表数据
2.客户属性分析“五方法”
1)客户身份特征分析——对比分析
2)产品持有与交叉销售分析——交叉分析
3)客户分层与贡献分析——分组分析
4)拓客渠道与质量分析——趋势分析
5)活跃度与升降级分析——迁移分析
3.客户行为分析“三图谱”
1)客户交易行为分析——关系网络图谱
2)客户消费分群分析——消费标签图谱
3)客户消费商户分析——联盟商户图谱
4.客户预测分析“三模型”
1)客户流失预警模型——逻辑回归模型
2)客户潜力价值模型——决策树模型
3)营销响应预测模型——随机森林模型

三、数据分析精准营销的流程和案例
1.基于客户生命周期的数据化营销模式
2.数据分析精准营销流程七步曲
1)建立客户群组
2)短信预热与电销技巧
3)名单客户微信管户和线上沙龙
3.数据分析与名单筛选
1)个贷客群的数据分析与潜力挖掘
2)Pos客群的数据分析和留存达标
3)信用卡客群的数据分析和交叉销售
4.客户画像及客户细分
1)Crm系统的客户标签库
2)贵宾流失客群的三类数据解读
3)老年客群的客户画像和需求定义
5.名单客户的精准营销方案策划
1)根据客户kyc策划营销方案
2)代发客群精准营销策划案例分析
3)精准营销活动的数据管控和工具应用

数据分析能力提升