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大數(shù)據(jù)分析應用培訓

課程背景：
大數(shù)據(jù)時代的到來，正在飛速地改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?、思維模式以及企業(yè)的業(yè)務形態(tài)。近幾年里，大數(shù)據(jù)影響了社會的方方面面，從最先受益的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)到傳統(tǒng)的醫(yī)療、教育、交通等領域，整個社會都處于“大數(shù)據(jù)+”的風暴當中。
然而，作為國民經(jīng)濟重要組成部分的銀行業(yè)，在大數(shù)據(jù)面前還顯得比較遲緩，數(shù)據(jù)利用基本上處于應付監(jiān)管的簡單查詢、報表、多維分析層面，主要是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應用。數(shù)據(jù)分析意識不強，理念較舊，轉型較慢，缺乏高瞻遠矚的定位。在基礎數(shù)據(jù)源管理、平臺整合、外部數(shù)據(jù)拓展、數(shù)據(jù)分析人才儲備與培養(yǎng)等各方面仍存在較大差距，基于大數(shù)據(jù)對精準營銷的支撐和經(jīng)營決策作用也亟待加強。
大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”，尤其隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展，所有的交易記錄、行動軌跡、語音、影像、傳感信息等幾乎一切均可實現(xiàn)數(shù)據(jù)化。對于商業(yè)銀行來說，我們應該如何借助大數(shù)據(jù)為業(yè)務拓展和運營管理服務，在深入分析挖掘現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)的同時，如何實現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺的外部數(shù)據(jù)資源整合，是所有從業(yè)人員需要認真思考的。

課程收益：
1.了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時代背景，正確認知大數(shù)據(jù)的應用價值；
2.透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性，掌握大數(shù)據(jù)的應用方法；
3.結合銀行業(yè)特點，開展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機會；
4.基于大數(shù)據(jù)應用，進行點對點精準營銷，為客戶提供個性化服務；
5.強化大數(shù)據(jù)在銀行內(nèi)部精細化管理、成本控制及風險管理方面的應用。

課程時間：1-2天，6小時/天
授課對象：銀行營銷、運營、技術、風控、客服等部門人員
授課方式：講師講授+案例剖析+互動交流+現(xiàn)場答疑

課程大綱
前言：擁抱變化——大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)形態(tài)與創(chuàng)新思維
1.數(shù)據(jù)資產(chǎn)：傳統(tǒng)行業(yè)的短板
2.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)基因
1）什么是大數(shù)據(jù)基因：客戶VS用戶
2）跨界打劫——挾用戶數(shù)據(jù)重構市場空間
3）降維打擊——瓦解競爭對手的慣性生存條件
3.“跨界融合”的本質：場景轉換與用戶體驗

第一講：大數(shù)據(jù)的時代背景和正確認知
一、什么是大數(shù)據(jù)？
1.上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
2.大數(shù)據(jù)三要素
1）大——海量，平臺級
2）數(shù)——信息結構化
3）據(jù)——精準、可依賴
3.大數(shù)據(jù)的六個特征
1）時間
2）空間
3）行為
4）偏好
5）規(guī)律
6）預測
案例剖析：五常大米，下單即送
4.大數(shù)據(jù)的類型
1）消費數(shù)據(jù)——多維度記錄
2）機器和傳感數(shù)據(jù)——圖片、聲音、影像
3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

二、大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的外部環(huán)境和基礎條件
1.移動互聯(lián)網(wǎng)
——終端普及率
——用戶習慣
——支付
——物流
——信用體系
2.云計算
1）車載導航VS百度地圖
2）阿里云的全球化布局
3.物聯(lián)網(wǎng)
1）共享單車、充電寶們的商業(yè)邏輯
2）三大運營商的物聯(lián)卡戰(zhàn)役
4.人工智能
1）京東、順豐無人機投遞
2）富士康工業(yè)機器人作業(yè)
3）百度押注無人駕駛

第二講：基于用戶畫像的大數(shù)據(jù)精準營銷與創(chuàng)新服務
一、什么是用戶畫像
1.用戶DNA
2.營銷決策依據(jù)
3.效果轉化
案例剖析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？

二、用戶畫像體系
1.用戶畫像的核心是標簽
2.數(shù)據(jù)源的建立——自建+整合
1）用戶數(shù)據(jù)
2）行為數(shù)據(jù)
3）消費數(shù)據(jù)
4）商品數(shù)據(jù)
5）客服數(shù)據(jù)
3. 數(shù)據(jù)建模及規(guī)則
1）購買力模型
2）群體畫像模型
3）購買興趣模型
4）促銷敏感度模型
現(xiàn)場討論：共享雨傘的用戶畫像

三、用戶標簽體系
1.基礎屬性
2.消費特性
3.行為偏好
4.購物偏好
5.異常情況
6. 用戶特權
案例解析：滴滴出行的大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈

四、用戶畫像與精準營銷
1.個性化搜索
2.社交傳播
3.熱力圖工具
4.會員營銷
5.智能選品
6.個性化推薦
案例剖析1：餐飲O2O解決了什么問題？
1）高峰并發(fā)，降低錯漏率
2）數(shù)據(jù)分析——以銷定產(chǎn)
3）路徑優(yōu)化，配送效率提升
4）客戶滿意度——良性互動
5）成本控制與品牌傳播
案例剖析2：滴滴出行的商業(yè)演進路線圖
1）滴滴大數(shù)據(jù)：全國哪棟辦公樓下班最晚？
2）為什么先從出租車切入
3）紅包補貼是筆劃算的買賣
4）出行生態(tài)鏈構建和延伸
5）基于大數(shù)據(jù)的智慧交通布局

第三講：商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)與應用
一、大數(shù)據(jù)的開發(fā)價值及發(fā)展趨勢
1.新能源——數(shù)據(jù)也是生產(chǎn)力
視頻分享：馬云談大數(shù)據(jù)
2）個性化服務——感知用戶，精準觸達
3）標準化輸出——邊際成本和規(guī)模效應
2.大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢
1）人格化——個體都是載體
2）擴展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——數(shù)據(jù)會說話
案例分享：基于大數(shù)據(jù)的C2B個性化定制

二、商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要性
1.數(shù)據(jù)是沉睡的金礦
2.發(fā)現(xiàn)運營中存在的不足
3.個性化、智能化營銷方案
4.激活休眠客戶群
5.差異化溝通服務體系
6.構建完整的客戶關系鏈
7.最有效的決策依據(jù)
8.洞察行業(yè)周期性趨勢走向
案例解析：跨界時代的沖擊——競爭對手到底是誰？

三、銀行大數(shù)據(jù)采集與外部渠道開拓
1.內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點
1）連續(xù)性——數(shù)據(jù)累積效應
2）間隔性——周期內(nèi)變化趨勢
3）多維度——數(shù)據(jù)的完整性
4）傾向性——目標導向的數(shù)據(jù)提取
2.外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化
1）“互聯(lián)網(wǎng)+銀行”的跨界趨勢
2）構建跨平臺信息采集體系

四、大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行的應用策略
1. 精細化管理與成本控制
1）針對性解決問題，提升工作效率
2）發(fā)現(xiàn)問題背后的機會
3）內(nèi)部管理流程再造和飛躍
4）從人工到智能的成本遞減
2.商業(yè)銀行風險管理的變革路徑
1）風險管理數(shù)據(jù)海量化
2）風險管理控制自動化
3）風險管理結果卡片化

五、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點
1.統(tǒng)計性分析
1）常規(guī)統(tǒng)計——用戶數(shù)、轉化率、留存率、流失率
2）不同維度的統(tǒng)計分析
3）導向性的數(shù)據(jù)提取
案例分享：從一組訂餐數(shù)據(jù)中，你能看出什么？
2.可視化分析
1）文不如表，表不如圖
2）形成觀點和結論
3）呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例分享：某移動醫(yī)療平臺數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)

3.預測性分析
1）捕捉各個因素之間的內(nèi)在關聯(lián)
2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢
3）風險評估，預判和管控
案例分享：一起市場人員集體違規(guī)行為引發(fā)的KPI重構
4.分析思維的訓練
1）5W2H、SWOT、4P理論、*
2）對比、轉化、關聯(lián)，橫向與縱向擴展
3）深入了解各業(yè)務板塊，使分析工作貼合實際
4）數(shù)據(jù)思維是不斷練習的結果
思維訓練：如何通過數(shù)據(jù)分析識別已損壞的共享雨傘？

大數(shù)據(jù)分析應用培訓