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1、金融大数据背景下商业银行金融大数据背景下商业银行创新营销策略实战班创新营销策略实战班2015.02.06目目 录录第一部分：课程背景第二部分：课程体系第三部分：课程大纲第四部分：课程收益第五部分：课程优势第六部分：招生对象第七部分：收费标准课程背景从定义开始【金融大数据】是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。各大银行各大银行天然掌握着大量金融数据金融数据，支付机构支付机构的优势在于生活支付数据生活支付数据，淘宝淘宝拥有大量
2、的购物数据购物数据，腾讯腾讯有着大量的社交数据社交数据，百度百度则盘踞搜索数据搜索数据。【大数据营销大数据营销】依托银行自有大数据优势，整合内部和外部数据资源整合内部和外部数据资源，对海量数据进行分析和挖掘，更好了解客户消费习惯和行为特征，实现信息与银行战略和核实现信息与银行战略和核心业务的结合心业务的结合，制定更为精准的营销策略制定更为精准的营销策略。现状现状1.伴随金融改革持续推进，利率市场化日趋深化，商业银行“存款流失、利差收存款流失、利差收窄、竞争加剧窄、竞争加剧”的生存环境更为残酷；获客能力、营销能力已成为各大商业银获客能力、营销能力已成为各大商业银行竞争的关键着力点。行竞争的关键着
3、力点。2.“准、精、快准、精、快”的大数据成为商业银行增强获客能力获客能力、营销能力营销能力、客户粘度客户粘度的有力工具；3.大数据技术在商业银行获取客户全面信息获取客户全面信息、迅速定位关键客户迅速定位关键客户、精准挖掘客户精准挖掘客户需求需求方面具有无可替代的优势和作用。商业银行在大数据营销中存在的困惑商业银行在大数据营销中存在的困惑商业银行通过大数据技术：推动经营模式向经营模式向“以客户为中心以客户为中心”转型，营销模式向营销模式向“精准营销精准营销”转型，服务模式向服务模式向“个性化服务个性化服务”转型；通过试水大数据营销：透析大数据信息透析大数据信息 洞察客户需求洞察客户需求 把脉营
4、销策略把脉营销策略 深化营销深化营销服务服务在客户、服务的竞争中获得优势，实现商业银行金融变革、实现转型发展。应对各家银行加速布局大数据大数据“蓝海蓝海”线上供应链金融线上供应链金融：平安、招行、民生、中信、光大、兴业等多家银行在供应链金融领域发力，把供应链金融业务从“线下”搬到“线上”。客户经理这一线下人工处理的角色正渐渐从供应链金融业务中淡出，取而代之的是线线上智能化系统上智能化系统。民生银行民生银行：交易流水查询分析系统，产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。精准营销精准营销：社区银行、直销银行销售员：X先生/女士，我是中国金融人才研修院的客户：你有什么事吗？销售员：根据我们
5、研修院调研发现：目前很多银行存在存款流失，（由于利差收紧而利润下滑，受到互联网金融产品的竞争冲击）的问题，不知道你行是不是也有这个情况？【上述三个银行存在的问题，可以根据不同类别的银行可以选择不同问题，或者三个都问】客户：销售员：我们研修院专门根据这些问题，研发了金融大数据背景下商业银行创新营销策略这门课程，邀请行业内知名专家马珂老师前来授课，分享马珂老师在多家跨国银行通过大数据营销开拓中国区市场业务的实战经验，以解决银行存款流失，（由于利差收紧而利润下滑，受到互联网金融产品的竞争冲击）的问题，帮助银行重构“准、精、快”的高效营销模式，升级精准、快速地个性化服务能力，激增客户粘度、满意度和忠诚
6、度，实现银行高效低成本扩张的目的。您的QQ或者邮箱是（这门课程，我们去年开过这门课程，听过这个课程后，有些分行行长回去后就对他们原有的客户进行分类分层分析，制定了相应的精准营销方案，在吸纳存款、增加客户存量、提升个金客户经理业绩方面取得了不错的效果。）课程背景话术为什么要学习大数据联动营销银行在实现大数据营销中存在的问题：1.银行与实际交易的联系被电商平台阻隔，造成银行具有行为特征、交易特征的交易数据流失，严重削弱了银行数据挖掘能力；2.银行各类数据相对分散在各专业条线，跨业务领域、跨分支行间相关数据缺乏有效整合，降低了银行对数据信息价值的利用率；3.银行缺乏非结构性数据的采集与分析，难以构建
7、实时、全面的客户销售全景图，无法与灵活、快速的互联网金融产品竞争；4.数据对客户融资、理财、结算等业务的整理性支持不足，产品服务、渠道发展、定价模式缺乏精确和针对性，客户转移银行成本低，降低了客户依存度和粘度。商业银行数据营销战略中存在的问题1.如何高效的集成和协同银行各专业条线的各类数据，提升跨业务领域、跨分支行间相关数据信息的利用率？2.如何融合金融服务与电信、电商、社交网络，获取更多客户和市场资讯？3.如何构建实时、全面的客户销售全景图，突破互联网金融产品的竞争？4.如何优化和创新银行数据在零售业务方面的运用，精准定位产品服务、渠道发展、定价模式，强化客户依存度和粘度？课程体系课程核心1
8、.深入解析大数据对商业银行经营模式的变革性影响；2.革新大数据思维，洞察商业银行自身在大数据运营中的优势和挑战；3.重构“准、精、快”的高效营销模式；4.升级精准、快速地个性化服务能力；5.激增客户粘度、满意度和忠诚度，实现商业银行的高效低成本扩张。课程核心学习和了解什么是大数据，并通过各种海外银行业的案例、国内大数据对商业银行业务的影响实例、以及互联网金融方面的实例等，说明大数据对于商业银行经营发生的变革性影响。树立正确的大数据思维，了解商业银行本身具有的大数据优势，同时，认识到在大数据浪潮中，商业银行所将面临的前所未有的挑战。掌握大数据在商业银行中的应用，从挖掘和分析银行数据，到金融大数据
9、的精准营销策略制定，实现金融大数据的商业银行创新。达成：重构“准、精、快”的高效营销模式，升级精准、快速地个性化服务能力，激增客户粘度、满意度和忠诚度，实现商业银行的高效低成本扩张。课程核心话术课程核心：通过大数据在跨国银行、国内商业银行、互联网金融方面的实战实例，了解大数据在商业银行的应用，树立大数据思维，了解银行的大数据优势，掌握银行的大数据应用：从挖掘和分析银行数据，到金融大数据的精准营销策略制定，实现金融大数据的商业银行创新。达成：重构“准、精、快”的高效营销模式，升级精准、快速地个性化服务能力，激增客户粘度、满意度和忠诚度，实现商业银行的高效低成本扩张。课程大纲模块一：金融大数据的由
10、来和应用1.引言:无处不在的金融大数据2.华尔街兴起的数值分析(QuantitativeAnalysis)3.大数据概述模块二：银行大数据挖掘与数据分析1.数据挖掘、数据仓库、数据集市、以及商业智能2.数据挖掘标准流程的六个步骤3.银行大数据任务的四大层次分析4.数据挖掘的类型和方法5.银行结构化数据和非结构化数据的营销挖掘6.银行卡大数据的决策分析系统模块三：金融大数据下的精准营销模块三：金融大数据下的精准营销1.1. 金融大数据下全新的营销环境金融大数据下全新的营销环境2.2. 大数据营销与微营销解析大数据营销与微营销解析3.3. 大数据营销的特点大数据营销的特点4.4. 网络数据、社会化
11、媒体和自媒体带来的海量客户数据网络数据、社会化媒体和自媒体带来的海量客户数据5.5. 客户消费行为痕迹数据客户消费行为痕迹数据6.6. 金融企业多渠道积累的数据类型与客户行为分析金融企业多渠道积累的数据类型与客户行为分析7.7. 如何有效利用销售、客服中心的数据如何有效利用销售、客服中心的数据8.8.寻找客户数据之间彼此的关联寻找客户数据之间彼此的关联模块三：金融大数据下的精准营销模块三：金融大数据下的精准营销9.9. 客户行为的相关与预测客户行为的相关与预测10.10.平安银行协同挖掘客户需求平安银行协同挖掘客户需求11.11.大数据时代下客户的生命周期管理大数据时代下客户的生命周期管理12
12、.12.大数据下的个性化营销大数据下的个性化营销模块四：模块四：金融大数据下的商业银行创新金融大数据下的商业银行创新 1.1. 传统金融企业面临的挑战传统金融企业面临的挑战2.2. 银行在大数据应用和银行在大数据应用和ITIT系统建设的主要问题系统建设的主要问题3.3. 饱和的市场环境下的精准营销与客户细分饱和的市场环境下的精准营销与客户细分课程收益课程精华新思维：革新大数据思维，转换需求型营销模式，提升营销管理理念，促进商业银行大数据平台建设与数据库营销战略转型；新契机：洞悉大数据技术为商业银行在营销渠道、营销产品、营销手段、客户管理、风险管理等方面带来的机遇；新突破：再造大数据营销新流程：
13、打破信息孤岛，构建客户营销全景图，预判客户需求，精准快速抓取目标客户，落实客户分层分类服务；新方法：深化大数据信息在“数据决策”、“精细化管理”、“规划先行”和“名单制营销”四个层面的应用，获取营销信息智能化、自动化、制度化、流程化管理方法，掌握客户需求、客户分层、客户分类的分析管理方法。课程收益第一：从课程的内容上能够匹配不同职级的客户需求，从商业银行的大数据营销策略制定到大数据精准营销与创新，既有宏观战略指导又有具体实操模式。针对各行行长、分管行长：前瞻性的把握从战略和实施两个层面对大数据的应用，从树立大数据思维构建银行大数据平台转化大数据运营模式实现大数据精准营销，引导商业银行在数字金融
14、领域进行长远布局。针对各相关部门总经理、副总经理、网点主任、产品经理：立足大数据金融营销视角，掌握大数据精准营销的方法与流程，重新审视现有营销模式，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新。课程收益第二：从授课讲师上讲师是具有香港、瑞士、加拿大多家银行管理经验的大数据营销实战专家。海外银行管理经验立足于跨国银行大数据金融营销视角借鉴多家国际银行大数据营销实战案例体验前沿数据库营销新模式；精于客户关系管理、互联网金融、大数据营销、财务分析、企业战略管理。课程由案例导入，从金融大数据的由来和应用、金融大数据对商业银行竞争的影响切入，再从商业银行如何应用大数据，从数据获取、挖掘、分析，到大数据在
15、商业银行营销策略的运用，环环相扣，非常具有前瞻性、系统性，还具有很强的互动性，案例丰富详实，渲染力非常强、授课实用性和趣味性很强。（马珂老师曾服务于多家跨国银行，培训服务过多家海内外金融机构，具有丰富的银行营销和管理经验，再加上多年的银行培训经验，能够生动的、实用的讲述大数据营销与营销管理，是不可多得的学习机会。）课程优势课程特色前瞻性：着眼商业银行在战略和实施两个层面对大数据的应用，加速中国商业银行现阶段的战略转型，引导商业银行在数字金融领域进行长远布局；国际化：依托海外银行管理经验，立足于跨国银行大数据金融营销视角，借鉴多家国际银行大数据营销实战案例，体验前沿数据库营销新模式；聚焦：从数据
16、整合、数据分析、行动实施三个维度，深入探索商业银行对大数据的最大利用价值，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新；转化：剖析数据金融的发展与创新趋势，为银行业实现战略转型和数据库营销提供逻辑严谨、体系完善的实操性框架。马珂老师马珂老师：北京天元鸿鼎咨询集团专家，多年国际投资银行及内地风险投资基金管：北京天元鸿鼎咨询集团专家，多年国际投资银行及内地风险投资基金管理工作经验；曾担任瑞士信贷银行中国区副总裁及加拿大帝国商业银行投资总监，理工作经验；曾担任瑞士信贷银行中国区副总裁及加拿大帝国商业银行投资总监，负责中国区投资银行与私人银行业务开发。负责中国区投资银行与私人银行业务开发。【荣誉荣誉】
17、：特许金融规划师特许金融规划师(CFP)、美国注册会计师、美国注册会计师(CPA)；加拿大金融学院院士；加拿大金融学院院士(FCSI)、加拿大投资经理、加拿大投资经理(CIM）、财务管理顾问（）、财务管理顾问（FMA）、美国证券商联合会证券）、美国证券商联合会证券从业证书（从业证书（Series 7）、投资顾问证书（）、投资顾问证书（Series 66）、香港证券，金融衍生工具，）、香港证券，金融衍生工具，机构融资，资产管理专家证书机构融资，资产管理专家证书。【培训服务过的企业培训服务过的企业】美国美国Wachovia美联银行，法国安盛金融美联银行，法国安盛金融, 美国保德信人寿美国保德信人寿
18、, 美国大都会人寿，美国美国大都会人寿，美国Edward Jones投资顾问公司，加拿大金融学院，中国移动投资顾问公司，加拿大金融学院，中国移动通信，广州东风汽车等。通信，广州东风汽车等。【特色特色】精于客户关系管理、互联网金融、大数据营销、财务分析，企业战略管理精于客户关系管理、互联网金融、大数据营销、财务分析，企业战略管理等课题讲授，曾为多家中外企业培训服务。等课题讲授，曾为多家中外企业培训服务。主讲师资天元增值天元鸿鼎咨询集团中国领先的一体化人才培养解决方案提供商从银行业实际出发，结合银行从业人员所需要具备的能力素质，按照系统化、模块化的国际标准打造银行培训课程体系，重点研发面向银行内部
19、管理提升的权威版权课程70多门，内容涉及金融形势、经营管理、绩效薪酬、营销服务、流程控制、风险合规、网点提升、文化素养共八大模块，从专业角度为商业银行拨开管理迷雾，助力银行培养一批具备战略思维及国际视野的高素质人才。天元公开课升华神往的知识殿堂天元鸿鼎以专业的课程研发、强大的师资力量、完善的服务体系、良好的客户口碑，在银行管理培训行业始终处于领先地位。多年来，共为包括大型国有商业银行、全国性股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行及邮政储蓄银行在内的数百家银行提供了公开课学习、企业内训、管理咨询等一体化人才培养服务，累计培训银行各类金融专业人才数万人，卓越的高品质服务深受广大客户认可。产品话
20、术2014年银行大数据营销公开课市场价格调研深圳：3980元/两天上海：4800元/两天招生对象招生对象界定范围各行行长、分管行长；各部门总经理、副总经理、网点主任、产品经理等。收费标准收费标准时间及地点：（一）培训地点及时间：2015年3月21日22日浙江杭州市考察地点及时间：2015年3月23日浙江杭州市阿里巴巴（二）培训地点及时间：2015年3月26日27日四川成都市（备注：考察流程及话术另外补充）收费标准收费标准：嘉宾学习费用杭州班每人6,380元（含参观考察费用），成都班每人4800元，包含师资、教材、场地、合影照片、学习期间用餐、培训组织管理等费用；住宿统一安排(杭州班：培训、考察
21、含报到日共计4晚，成都班：培训含报到日共计3晚)，费用自理；我国银行业大规模运用大数据技术尚不成熟，但多家银行已从关键点、具体业务入手应用大数据挖掘技术，解决效率提升中的难题。例如，有的银行提供集电话、网络在线、客户端、微博、微信于一体的整合服务平台，也有的银行信用卡中心开发智能云语音，着眼于客服语音信息的挖掘和分析，通过对海量语言数据的持续在线和实时处理，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，从而全面提升运营管理水平。还有些银行在个人客户营销方面，着重客户数据分析，摸索出客户行为模式和潜在需求，促成定向精准销售。例如，通过分析客户行为数据和财务数据来锁定潜在客户，根据客户行为规律，并结合其所在区域、行为内容来确定消费习惯，开展针对性营销；通过分析交易记录信息来有效识别小微企业客户，并用远程银行和云转借实施交叉销售。此外，有的银行还将其内部客户编号和微博、QQ、邮箱等相对应，将互联网数据与传统数据一起存储，建立数据库，不仅了解客户理财、基金购买等交易行为的频繁程度，还可以发现其他动态信息如出差、喜好和社交圈等。http:/
