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數據分析能力提升

課程背景：
數字化轉型背景下，銀行急需建立一支既精通業務、又熟練掌握數據分析技術的復合型人才隊伍，逐步提升各條線在大數據的挖掘統計、量化分析、數據建模等方面數據應用能力。本課程從銀行實際的業務需求出發，結合資深數據專家和業務專家在銀行數據分析的實戰案例，講授數據分析在零售營銷活動、客群精準營銷、個貸需求挖掘、逾期風控模型等業務場景的應用，幫助學員掌握數據分析的框架、流程和技術，提升管理崗數據分析能力和精細化管理水平。
課程收益：
1.熟悉數據分析在銀行三大業務場景上的應用；
2.熟悉銀行數據的提取、清洗、分析、建模的分析方法；
3.熟悉基本的數據分析技術，如屬性分析、行為分析、預測建模；
4.結合客群案例，掌握數據分析精準營銷在名單篩選、客戶畫像、活動策劃的操作流程；
授課對象：銀行業務管理崗、數據分析崗、產品經理、內訓師
授課方式：
數據分析技術講解 + 工具介紹+圖表演示 + 案例分析 ，互動式教學。

課程大綱/要點：
一、數據分析在銀行業務管理上的應用
1.數據分析在營銷活動管理上的應用
1)營銷目標制定與分解
2)支行營銷成本費用核算
3)同業市場競爭分析
2.數據分析在客群經營上的應用
1)新客客群數據分析
2)潛力客群數據分析
3)中高端客群數據分析
4)低效/睡眠客群數據分析
3.數據分析在個貸業務上的應用
1)信用卡逾期客戶畫像分析
2)個貸風控模型構建
3)貸款需求挖掘模型

二、數據分析方法與建模技術
1.銀行數據獲取與清洗
1)數據庫數據
2)Crm系統數據
3)業務報表數據
2.客戶屬性分析“五方法”
1)客戶身份特征分析——對比分析
2)產品持有與交叉銷售分析——交叉分析
3)客戶分層與貢獻分析——分組分析
4)拓客渠道與質量分析——趨勢分析
5)活躍度與升降級分析——遷移分析
3.客戶行為分析“三圖譜”
1)客戶交易行為分析——關系網絡圖譜
2)客戶消費分群分析——消費標簽圖譜
3)客戶消費商戶分析——聯盟商戶圖譜
4.客戶預測分析“三模型”
1)客戶流失預警模型——邏輯回歸模型
2)客戶潛力價值模型——決策樹模型
3)營銷響應預測模型——隨機森林模型

三、數據分析精準營銷的流程和案例
1.基于客戶生命周期的數據化營銷模式
2.數據分析精準營銷流程七步曲
1)建立客戶群組
2)短信預熱與電銷技巧
3)名單客戶微信管戶和線上沙龍
3.數據分析與名單篩選
1)個貸客群的數據分析與潛力挖掘
2)Pos客群的數據分析和留存達標
3)信用卡客群的數據分析和交叉銷售
4.客戶畫像及客戶細分
1)Crm系統的客戶標簽庫
2)貴賓流失客群的三類數據解讀
3)老年客群的客戶畫像和需求定義
5.名單客戶的精準營銷方案策劃
1)根據客戶kyc策劃營銷方案
2)代發客群精準營銷策劃案例分析
3)精準營銷活動的數據管控和工具應用

數據分析能力提升