【课程背景】
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、利差收窄、竞争加剧”的生存环境更为残酷。“准、精、快”的大数据成为商业银行增强获客能力、营销能力、客户粘度的有力工具，各家商业银行纷纷通过大数据技术，推动经营模式向“以客户为中心”转型，营销模式向“精准营销”转型，服务模式向“个性化服务”转型。然而，如何透析大数据信息、洞察客户需求，如何把脉营销策略、深化营销服务，如何利用大数据应对金融变革、实现转型发展，商业银行在试水大数据营销过程中存在着诸多困惑：
?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？
?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？
?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？
?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？【课程收益】
?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：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。 【课程对象】
?各行行长、分管行长；
?各相关部门总经理、副总经理、网点主任、产品经理等。 【课程模式】
实战班一：课堂授课 + 标杆考察（标杆考察详见附件）；
实战班二：课堂授课。 【时间及地点】
授课地点及时间（一）：2015年3月21日—22日 浙江•杭州市
授课地点及时间（二）：2015年3月26日—27日 四川•成都市
标杆考察地点及时间 ：2015年3月23日 杭州•阿里巴巴公司 【标杆考察】
09:00—09:30：
阿里“味”道行学行前引导：
+阿里参访学习看点与学习点。
Ÿ标杆考察学习顾问
Ÿ巴士课堂
09:30—10:10：
参观阿里巴巴数据中心：
+观摩阿里巴巴/淘宝/支付宝在线实时交易数据，
+感受中国电子商务的快速发展与经济运行情况；
参观收益：
Ÿ感受中国电子商务快速发展，从阿里巴巴实时数据把握中国经济发展脉搏。
10:20—11:30：
参观阿里集团总部园区：
+参观员工办公区/枫林晚/健身会所/阿里食堂/阿里邮局/阿里超市/阿里星巴克；
参观收益：
Ÿ感受阿里巴巴在企业文化和员工人文生活方面的创新举措
Ÿ了解阿里巴巴如何打造一家幸福企业。
11:30—12:30：
阿里餐厅自助午餐：感受阿里后勤服务体系
14:00—17:00：
课程：阿里巴巴最新战略布局、生态圈解读与创新之道
+阿里巴巴最新战略布局（最新3大战略）；
+阿里巴巴最大IPO后并购逻辑、生态圈解读；
+重点介绍阿里巴巴金融与大数据板块；
+阿里巴巴特色武侠文化；
+阿里巴巴创新三板斧（闻味道、 揪头发、照镜子）。
洪老师：
Ÿ入职阿里9年老“阿里陈”；
Ÿ花名阿里“洪七公”；
Ÿ阿里巴巴网商达人赛总评委；
Ÿ2014年获阿里集团“杰出贡献奖”；
Ÿ阿里浙江讲师团团长。 【课程大纲】
模块一：金融大数据的由来和应用
1.引言:无处不在的金融大数据
2.华尔街兴起的数值分析 (Quantitative Analysis)
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
1.金融大数据下全新的营销环境
2.大数据营销与微营销解析
3.大数据营销的特点
4.网络数据、社会化媒体和自媒体带来的海量客户数据
5.客户消费行为痕迹数据
6.金融企业多渠道积累的数据类型与客户行为分析
7.如何有效利用销售、客服中心的数据
8.寻找客户数据之间彼此的关联
9.客户行为的相关与预测
10.平安银行协同挖掘客户需求
11.大数据时代下客户的生命周期管理
12.大数据下的个性化营销 模块四：金融大数据下的商业银行创新
1.传统金融企业面临的挑战
2.银行在大数据应用和IT系统建设的主要问题
3.饱和的市场环境下的精准营销与客户细分 |
请填写您的报名信息
