课程大纲：

银行策略培训

【课程背景】
伴随人口结构和社会财富分配的不断演变，人们的消费需求、生活方式和消费行为发生了翻天覆地的变化。与此同时，围绕客户的数据变得非常繁杂，客户群体画像被无限细分和标签化，所需要的用户画像维度随着增多，运营规则也越来越精细。
随着互联网、5G、物联网等的发展和不断迭代推进，传统银行在客群管理方面的痛点不断显现，传统之下的客户管理模式难以适应数字化时代下客户需求的满足，逐步被“淘汰出局”。很多商业银行开始积极拥抱大数据的力量，利用大数据技术解决客群管理痛点，更精准有效的识别客群，并结合客群金融消费特征，提供适合不同客群的产品及服务，落实客群管理新方式。
本课程结合大量的培训和咨询案例，并不断总结，从而推出该课程，课程中会引入丰富的行业案例、模板、经验、教训以及学员分享等贯穿全课程。

【课程收益】
掌握客户群体分析的理论和方法，包括数据收集、处理和客群细分。
理解并应用客户群体的需求、偏好、特征和行为模式分析，以支持银行的市场策略、产品创新和服务优化。
学习构建和应用客户画像，以实现市场细分和提供个性化服务，增强决策制定能力并优化银行业务。

【课程对象】
1、传统金融机构及其他企业的产品经理、业务部门人士
2、1-5岁互联网金融相关方向的产品经理及运营经理
3、希望转行到互联网金融行业的互联网产品经理和运营经理

【课程大纲】
一、客户群体分析基础和银行群管理分析
1、客户群体分析的重要性
银行业务发展与客户群体分析的关系
客群分析的定义和目的
客群分析的关键要素：需求、偏好、特征、行为
2、数据驱动的客群分析
数据来源与类型（内部数据、外部数据、第三方数据）
数据清洗与预处理
数据隐私与合规性
3、传统银行客群管理的痛点
渠道分布不均，客群覆盖面窄
服务场景关联度不高，客群渗透率不足
产品、服务同质化，客群匹配度不高
用户分析不全面，客群粘性不高
4、大数据赋能客群管理
连通银行内外部数据，打破数据孤岛
实时追踪客户数据
精细化定义标签属性
构建精准的客户画像
智能分组，洞察客户需求

二、客群细分与需求识别
1、客群细分的方法与技术
人口统计学细分
心理和行为细分
价值和需求细分
2、需求识别与分析
定性研究方法（访谈、焦点小组）
定量研究方法（问卷调查、数据分析）
3、客户行为分析
购买行为分析
使用行为分析
忠诚度与流失分析
案例：中国银行APP年轻客群客户画像分析

三、用户/客户研究与洞察
1、用户研究与洞察意义与难点
2、定性和定量分析深度分析
案例：公主的月亮、福特汽车
3、用户研究各种工具的解读
一对一深度访谈
案例：网约车司机定性访谈
焦点小组访谈
案例：陌陌女性用户访谈
日记访谈法
其他方法
后台数据分析法
案例：广告图热点分析
行业报告分析法
问卷调查
4、定性与定量的共性问题总结
5、用户画像概念深入解读
静态
动态
消费
心理
6、C端用户画像案例解析
案例：某金融/C端产品用户画像案例解析
7、B端企业画像概念深入解读
案例：某中小酒店企业画像

四、构建客户画像：银行业务精准营销与服务优化
1、数据分析在客户画像中的应用
描述性统计分析
聚类分析
预测性建模
2、高级分析技术与工具
机器学习在客户画像中的应用
大数据技术与平台
客户画像的可视化

五、客户画像的应用实践
1、市场细分与目标客户识别
利用客户画像进行市场细分
识别并定位目标客户群体
2、个性化营销策略
基于客户画像的营销活动设计
跨渠道营销的整合与执行
3、客户服务与体验优化
利用客户画像提升客户服务
设计个性化的客户体验路径
4、风险管理与信贷决策
客户画像在信用评估中的应用
风险控制与信贷产品定制

六、客群分析在银行业务中的应用案例
1、K-Means聚类实现银行客户分群
2、大数据赋能银行客群管理
案例：某商业银行借助智能营销系统，端到端自动化客户管理
3、基于企业关系图谱的新客挖掘
案例：中国民生银行：基于“企业关系图谱”的新客挖掘
4、精细化客群服务
案例：农业银行“乡村版”手机银行APP
案例：建设银行APP“青春主题”服务
5、适老服务
案例：工商银行适老版手机银行APP体验设计

七、课程总结与行动计划
1、课程重点知识回顾 - 核心概念与方法总结
2、行动计划制定
如何将所学知识应用于日常工作
制定个人或团队的行动计划

银行策略培训