课程简介
互联网的下半场，各类业务线上化的进程加速发展，毋庸置疑数据智能是必不可少的加速器。这个利器一方面在零售金融线上营销中通过建立与用户的线上链接，将原先低频的银行服务提升为高频。通过实时采集到的海量用户数据、营销数据，将持续优化算法，提升自动化的产品创新、运营能力。
目前零售金融领域经过近几年的发展，数字化客户运营体系、数据分析方法、MarTech技术栈已经基本稳定。本课程内容取自真实业务场景，结合业内先进案例并经过提炼，课程内容涵盖数字化客户运营的前台和中台，在业务中体现数据价值，用数据推进业务良性发展。
目标收益
了解数字化决策与运营框架、核心指标及分析模型搭建的方法。
培训对象
课程大纲
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第一天： 第一章：数据意识 |
第一节 银行运营数字化转型背景 1. 企业数字化转型的背景 2. 银行数字化转型背景 3. 银行中数字化客户运营技术运用 第二节 银行数字化客户运营体系 1. 以某银行代发薪客户资产提升案例介绍数字化客户运营方法 o运营日常监控 o专题分析发现问题 o精准触达标签人群 o数字化客户运营方法归纳 2. 运营指标体系建立方法 3. 用户标签体系建立方法 4. 营销闭环迭代方法 5. 数据化运营体系建设内容 6. 以线上个人贷款业务数据化运营案例做归纳 第三节 常用数据分析方法与落地的方向 1. 数据分析方法分类 2. 宏观业务分析方法及案例 3. 微观客户倾向性分析方法及案例 4. 微观违规识别方法及案例 第四节 BI工具演示：敏捷营销实战仪表盘 1、代发业务概览与总、分、支指标分析视角 2、代发业务客户经理资金留存营销分析 |
| 第二章 客户数据洞察与分析工具使用 |
第五节 某银行精准营销案例-理财产品 1.短期理财产品经营状况分析 2.短期理财产品的FAB 3.理财产品典型用户画像 4.理财产品营销流程分析 5.理财产品营销北极星指标与拆解 6.明确精准营销项目目标 7.精准营销模型的数据服务画布 8.精准营销算法建模 9.项目执行检测与运行成效 第六节 贷款业务客户精准营销建模与客户画像演示 1.个人贷款业务用户旅程介绍 2.业务痛点根因分析与数据分析需求 3.定性用户画像与数据理解 4.定量用户画像和算法建模——使用SQL\BI、Python工具演示 5.模型落地建议 |
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第二天： 第三章 量化风控知识培训与分析工具使用 |
第一节 信贷产品客户之旅与风险风控体系 1.1个人消费信贷基本概念 1.2信贷产品客户之旅 1.3个贷业务风险点识别 1.4个贷业务量化风控体系 1.5量化信用风险建模的理论基础 第二节 审批前准入 2.1风控模型整体框架 2.2贷款人识别 2.3贷款准入 第三节 申请审批及申请评分卡 3.1概述 3.2业务理解 3.2数据理解 3.4模型构建——使用Python工具演示 3.5模型评估 3.6模型监控 3.7申请评分卡使用策略 第四节 申请反欺诈模型 4.1道：申请欺诈者的成本-收益分析 4.2法：老赖、冒用、团伙（黑产）申请欺诈的特征与防控体系构建 4.3术：无监督学习、复杂网络技术在申请反欺诈中的价值——使用Python工具演示 4.5用：某零售金融产品申请反欺诈案例 |
| 第四章 基于用户体验的渠道运营优化 |
1.业界认为的零售金融业务增长难点 2.业界从四大维度切入开展运营工作 3.基于渠道开展增长假设 4.客群增长运营的端到端流程 5.客群分群运营模型 6.客群分群运营策略 7.基于客群分群模型开展增长假设 |
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第三天： 企业精益数据分析工作坊（项目主题自选，提供精益数据看板、业务归因分析、数据挖掘三个模板） |
1.研究背景及现状描述 描述说明相关业务的现状；存在的问题（痛点的详细陈述）；应用目标、作用范围。 2.研究目标描述 一个项目可以包括多个子目标，也可以一个项目只完成一个子目标。根据团队情况确定小而精的方向，不要面面俱到而不精。 3.文献和案例分析与数据需求 对于不同的子目标，分别寻找可参考的文献和成功经验。为制定分析方法提供理论依据，根据需要描述需求中大致的数据范围，包括被解释变量的定义、样本的筛选条件的选取、解释变量的维度。 4.分析方法与模型开发 研究中涉及的模型、方法。 5.应用分析 分析如何应用，说明模型的产出成果如何被应用，例如客户经理采用模型输出的前5%的客户名单，开展针对性营销活动 |
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第一天： 第一章：数据意识 第一节 银行运营数字化转型背景 1. 企业数字化转型的背景 2. 银行数字化转型背景 3. 银行中数字化客户运营技术运用 第二节 银行数字化客户运营体系 1. 以某银行代发薪客户资产提升案例介绍数字化客户运营方法 o运营日常监控 o专题分析发现问题 o精准触达标签人群 o数字化客户运营方法归纳 2. 运营指标体系建立方法 3. 用户标签体系建立方法 4. 营销闭环迭代方法 5. 数据化运营体系建设内容 6. 以线上个人贷款业务数据化运营案例做归纳 第三节 常用数据分析方法与落地的方向 1. 数据分析方法分类 2. 宏观业务分析方法及案例 3. 微观客户倾向性分析方法及案例 4. 微观违规识别方法及案例 第四节 BI工具演示：敏捷营销实战仪表盘 1、代发业务概览与总、分、支指标分析视角 2、代发业务客户经理资金留存营销分析 |
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第二章 客户数据洞察与分析工具使用 第五节 某银行精准营销案例-理财产品 1.短期理财产品经营状况分析 2.短期理财产品的FAB 3.理财产品典型用户画像 4.理财产品营销流程分析 5.理财产品营销北极星指标与拆解 6.明确精准营销项目目标 7.精准营销模型的数据服务画布 8.精准营销算法建模 9.项目执行检测与运行成效 第六节 贷款业务客户精准营销建模与客户画像演示 1.个人贷款业务用户旅程介绍 2.业务痛点根因分析与数据分析需求 3.定性用户画像与数据理解 4.定量用户画像和算法建模——使用SQL\BI、Python工具演示 5.模型落地建议 |
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第二天： 第三章 量化风控知识培训与分析工具使用 第一节 信贷产品客户之旅与风险风控体系 1.1个人消费信贷基本概念 1.2信贷产品客户之旅 1.3个贷业务风险点识别 1.4个贷业务量化风控体系 1.5量化信用风险建模的理论基础 第二节 审批前准入 2.1风控模型整体框架 2.2贷款人识别 2.3贷款准入 第三节 申请审批及申请评分卡 3.1概述 3.2业务理解 3.2数据理解 3.4模型构建——使用Python工具演示 3.5模型评估 3.6模型监控 3.7申请评分卡使用策略 第四节 申请反欺诈模型 4.1道：申请欺诈者的成本-收益分析 4.2法：老赖、冒用、团伙（黑产）申请欺诈的特征与防控体系构建 4.3术：无监督学习、复杂网络技术在申请反欺诈中的价值——使用Python工具演示 4.5用：某零售金融产品申请反欺诈案例 |
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第四章 基于用户体验的渠道运营优化 1.业界认为的零售金融业务增长难点 2.业界从四大维度切入开展运营工作 3.基于渠道开展增长假设 4.客群增长运营的端到端流程 5.客群分群运营模型 6.客群分群运营策略 7.基于客群分群模型开展增长假设 |
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第三天： 企业精益数据分析工作坊（项目主题自选，提供精益数据看板、业务归因分析、数据挖掘三个模板） 1.研究背景及现状描述 描述说明相关业务的现状；存在的问题（痛点的详细陈述）；应用目标、作用范围。 2.研究目标描述 一个项目可以包括多个子目标，也可以一个项目只完成一个子目标。根据团队情况确定小而精的方向，不要面面俱到而不精。 3.文献和案例分析与数据需求 对于不同的子目标，分别寻找可参考的文献和成功经验。为制定分析方法提供理论依据，根据需要描述需求中大致的数据范围，包括被解释变量的定义、样本的筛选条件的选取、解释变量的维度。 4.分析方法与模型开发 研究中涉及的模型、方法。 5.应用分析 分析如何应用，说明模型的产出成果如何被应用，例如客户经理采用模型输出的前5%的客户名单，开展针对性营销活动 |
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