【课程收益】

（1）掌握银行大数据经营和大数据营销的思路、方法、技巧；

（2）掌握大数据营销过程中用户画像、数学建模的方法技巧；

（3）掌握大数据对客户信任建立、需求挖掘、异议处理的赋能；

（4）每一讲都有亲自辅导的案例或辅导过程中收集的银行案例。

【课程形式】

分组学习（每组8～10人） 理论讲解（1/4是理论） 案例分析

提问互动（大量随机提问） 角色扮演 现场策划（模拟） 分享总结

【课程大纲】

第1讲：银行用户数据分析流程

（1）数据价值理解与数据获取

（2）数据结构优化与数据转换

（3）数据特征描述与客群画像

（4）基于营销目标建立数据模型

（5）根据数据模型展开精准营销

【案例】某银行用户数据分析经营流程

第2讲：银行用户行为大数据建模

（1）用户细分模型与价值模型

（2）大数据与用户忠诚度模型

（3）大数据用户群体扩散模型

（4）大数据用户行为归因模型

（5）大数据用户行为预测模型

【案例】某银行用户忠诚度建模过程分享

第3讲：用户数据分析，快速建立信任

（1）利用网络技术分析客户基本情况

（2）对客户经营现状进行分析和描述

（3）根据网络结构图圈出决策影响者

（4）利用353模型迅速建立客户信任

【案例】某行小刘与招标网合作案例分享

第4讲：需求激发，大数据望闻问切

（1）望，借助网络大数据了解客户动态

（2）闻，通过身边人或第三方了解客情

（3）问，利用SPIN模型锁定客户需求

（4）切，动员客户召开项目合作论证会

【案例】某银行政企大客户合作案例分享

第5讲：异议处理，用数据打消疑虑

（1）客户异议及异议处理LSCPA模型

（2）产品结构化数字分析打消客户异议

（3）产品横向数字化比较打消客户异议

（4）用户数字化体验口碑打消客户异议

【案例】某商业银行与蒙牛合作案例分享

第6讲：客情维护，数据化升维客情

（1）客户分级分类，个性化维护管理

（2）“四维”成交法，关键客户标签化

（3）性格色彩分析，数字化客户关系管理

（4）九型人格运用，客户关系数字化升维

【案例】广州工行珠江数码项目合作亲身经历