枫影(王鸿华):银行数字化对公客户运营

枫影老师枫影(王鸿华) 注册讲师 9查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 银行管理

课程编号 : 35502

面议联系老师

适用对象

银行客户经理

课程介绍

课程背景

数字化技术的快速发展,银行业正面临着前所未有的变革。为了更好地满足对公客户个性化、多元化、场景化的需求,银行必须借助大数据、敏捷响应等数字化手段,深化客户经营,提升客户体验。本课程将深入探讨银行业在数字化对公客户运营方面的最佳实践,帮助银行客户经理掌握数字化运营的核心技能,实现客户与银行的双赢。

课程收获

1.了解银行业数字化客户运营的背景和基础运作模型。

2.掌握AARRR模型在数字化对公客户运营中的应用。

3.学会运用大数据分析和数字化手段实现B端客户的精细化运营。

4.学习跨界合作策略,满足B端客户的多元化、个性化需求。

5提升银行客户经理的数字化运营能力,增强与客户的合作黏性。

课程对象:银行客户经理

课程时长:1天(6小时)

模块一:银行业数字化转型的背景与敏捷银行

1. 客户需求的变化

- 个性化、多元化、场景化需求的崛起。

- 单一产品与标准化服务的局限性

案例:招商银行“一网通”支付平台如何满足企业客户的定制化支付需求。

2. 大数据驱动精准客户运营

- 大数据如何助力银行更精准地理解客户需求。

- 大数据可以分类、分群、分层,实施精准营销

案例:工商银行利用大数据分析优化企业贷款审批流程。

3. 敏捷银行的构建与挑战

- 敏捷思维

- 敏捷银行的内涵

- 敏捷性组织与流程变更

案例:浦发银行通过敏捷开发快速上线“浦银快贷”服务小微企业。

模块二:数字化客户运营的基础模型逻辑——AARRR

1. 客户获取(Acquisition

- 数字化渠道在客户获取中的应用。

- 数字化活动策划

- 数字化引流产品

- 数字化内容

- 数字化精准投放

案例:中国银行通过线上广告定向投放吸引外贸企业客户。

2. 客户激活(Activation

- 如何通过数字化手段提高客户活跃度。

- 活跃体系

- 用户激活的主要措施

案例:建设银行“惠懂你”APP提供一站式金融服务激活小微企业客户。

3. 客户留存(Retention

- 定义留存与RFM模型

- 依托用户画像分析用户需求,实现精准营销

- 利用数据分析提升客户满意度和忠诚度。

案例:农业银行定期推送个性化金融资讯,增强客户黏性。

案例:广发银行运用RFM模型优化企业客户信用评估流程。

4. 获取收入(Revenue

- 数字化产品与服务创新在提升银行收入中的作用。

- 依托用户需求数据开发产品,提升收入

案例:中信银行推出的“信秒贷”实现快速放贷,增加利息收入。

案例:光大银行通过大数据分析预测企业客户的资金需求并提供定制化服务。

5. 传播推荐(Referral

- 社交媒体和口碑营销在银行业的应用。

案例:交通银行“好友推荐”计划,通过客户推荐新客户获得奖励。

模块三(专题):跨界合作与数字化产品创新

1. 跨界合作

- 跨界合作的意义

- 跨界合作的常见应用

(1)产品创新

(2)渠道拓展

(3)客户服务

案例:中国农业银行X学校/企业/文旅部门对相关合作

2. 跨界合作的策略与方法

- 银行业与其他行业的合作模式

案例:兴业银行与电商平台合作推出的供应链金融服务。

3. 数字化产品创新满足客户多元化需求

- 数字化技术在产品创新中的应用。

案例:北京银行推出的“京管家”企业手机银行服务,整合企业支付、融资、理财等多项功能。

案例分享:平安银行与汽车产业链的深度合作,提供一站式金融服务解决方案。

枫影(王鸿华)老师的其他课程

• 枫影(王鸿华):人工智能在金融领域的应用
【课程背景】 随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经逐渐渗透到社会的各个领域,而在金融领域的应用尤为突出。AI技术的引入不仅改变了传统金融行业的运营模式,推动了金融产品和服务的创新,还极大地提高了金融服务的效率和客户体验。为了帮助学员深入了解AI在金融领域的应用,本课程将系统地介绍AI的起源、发展历程、技术原理、主要流派及特点,并结合实际工具和案例,详细阐述AI在金融产品创新、渠道管理、营销创新、客户服务、风险控制等领域的应用。 【课程收益】 通过本课程的学习,学员将能够: 1. 全面了解AI的起源、发展历程和技术原理,掌握AI在金融领域的应用背景和发展趋势。 2. 深入了解AI在金融领域的主要应用及其优势,了解AI如何推动金融行业的创新和发展。 3. 学习如何利用AI技术进行金融产品的创新、渠道管理和营销创新,提升金融业务的竞争力和市场占有率。 4. 掌握AI在客户服务中的应用,提升客户体验,增强客户满意度和忠诚度。 5. 了解AI在金融风险控制中的应用,降低金融风险,保障金融业务的稳健发展。 【课程对象】 金融行业的从业人员、金融科技爱好者、以及对AI在金融领域应用感兴趣的相关人士。 【课程时长】 本课程总时长为6小时 【课程大纲】 一、AI的起源、目的与发展历程 (1)AI的起源与定义: – AI的基本概念、起源和发展历程 – AI要实现的目的 (2)AI的发展阶段与里程碑 – 起步期、反思期、应用期、平稳期、蓬勃期 – 机器学习与深度学习的兴起 – 生成式AI与大模型的涌现 (3)AI在金融领域的引入及其目的及逻辑 – AI在金融领域的引入背景、目的和意义 – AI助力金融行业的创新和发展的底层逻辑 二、AI的技术原理与主要流派 (1)机器学习原理及分类: – 机器学习的基本原理和分类 – 监督学习、无监督学习、半监督学习等 – 机器学习的核心思想和应用场景 (2)深度学习原理及应用: – 深度学习的原理、模型和应用 – 卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)与生成对抗网络(GAN)等, – 深度学习在金融领域的应用案例 (3)自然语言处理(NLP)原理及应用: – NLP的基本原理、技术和应用 – 文本分类、情感分析、机器翻译等 – NLP在金融领域的应用案例,如智能客服、智能投顾等。 (4)其他AI技术简介及应用 三、AI在金融领域的应用 (1)产品创新: – 基于大数据分析实现的智能化产品创建 – 基于AI的量化投资与智能投顾 案例:某证券公司基于大数据和AI自动生成投资类产品 (2)渠道管理: – 基于大数据AI实现渠道业绩分析 – 借助大模型生成渠道经营的可视化报表 – 依托AI实现个性化渠道运营对策 (3)营销创新: – 基于用户画像的智能需求识别与产品的智能推荐(智能投顾) – 基于AIGC大模型智能生成营销内容(含活动策划、内容生成等) – 基于RPA技术实现营销推送的智能化和自动化 (4)客户服务: – 智能语音导航 – 智能问答系统 – 智能坐席客服 – 智能客服质检 – 智能化客户运营 (5)风险控制: – 信贷审批、反欺诈 – 供应链金融 – AI风控模型 (6)内部职能部门提升效率 – 内部管理流程自动化 – 业财一体化与智能化 四、AI在金融领域的挑战与未来趋势 (1)数据隐私与安全问题: – AI在金融领域应用中面临的数据隐私和安全问题 – 相应的解决方案和应对策略 (2)AI的伦理与监管问题: – AI在金融领域应用中涉及的伦理和监管问题 – 金融机构如何应对和遵守相关法规和伦理准则 (3)AI在金融领域的未来发展趋势 – AI在金融领域的未来发展趋势,包括技术创新、应用拓展
• 枫影(王鸿华):新能源充电桩产业的发展前景与便利店新零售
课程目标: 1. 了解新能源充电桩产业的发展历程和现状 2. 分析宏观经济和政策背景下新能源充电桩产业的发展趋势 3. 掌握新能源充电桩产业的市场机会和挑战 4. 探讨新能源充电桩产业的未来发展方向和前景 课程时长: 1天(6小时) 课程大纲: 上篇:新能源充电桩产业解读 一、新能源充电桩产业概述 1. 新能源充电桩的定义和分类 2. 新能源充电桩产业链构成 3. 新能源充电桩产业的发展历程和现状 二、宏观经济和政策背景分析 1. 全球能源结构转型的趋势和动因 2. 国家能源战略和政策对新能源充电桩产业的影响 3. 国内外市场环境和发展空间 4. 新能源充电桩产业在国民经济中的地位和作用 三、新能源充电桩产业的商业模式及新商机 1. 新能源充电桩产业的商业模式分析:B2B、B2C、C2C等模式的特点和适用范围 2. 新商机与风险分析:投资新能源充电桩产业的优劣势、风险控制等 3. 资本市场对新能源充电桩产业的关注和推动 4. 成功案例分享:具有代表性的企业或项目介绍和分析 四、新能源充电桩产业的未来展望与挑战 1. 新能源充电桩产业的发展趋势和未来发展方向 2. 面临的挑战和解决方案:如何应对市场、技术、政策等方面的挑战,实现可持续发展 3. 新能源充电桩产业与可持续发展目标的对接与贡献 4. 未来展望:新能源充电桩产业在全球能源结构转型中的重要地位和作用。 下篇:新能源充电桩赋能便利店新零售 一、新能源充电业务的特性 1. 充电业务的数字化、智能化——需要一个app或小程序 2. 依然需要网点——多网点广覆盖 3. 充电需要时间——需要一个“杀时间”的场域 二、便利店新零售(可以参照机场VIP大厅服务+4S店商业模式) 1. 便利店定位:充电站+休憩站 2. 核心理念:让会员车主到一个驿站放松,剩下都交给管家进行服务。 3. 主要业务: (1)常规车主商品买卖 (2)休闲娱乐体验性业务:休息室、咖啡馆、休闲娱乐、主题IP活动 (3)代排队、代充电、代洗车、电动汽车保养、电池回收、汽车美容业务 4. 商业模式: (1)价值主张 (2)交易结构:平台化体系,搭建围绕用户需求的复合型供给侧 (3)盈利模式:结算模式或共赢模式 5. 核心产品:付费权益会员卡 6. 营销策略: (1)引流:借助充电站线下、线上媒体等全渠道进行业务推广 (2)成交:通过现场充电桩处进行地推,现场办理(有点类似ETC业务) (3)体验:打造极致现场体验 (4)复购:打开小程序,可以查看签约合作的合作站点 (5)转介:设计分销、分享有礼,快速裂变拓展。 三、商业落地 1. 挖掘充电用户的需求 2. 寻找合适的供应商合作伙伴,整合资源 3. 设计付费会员产品(产品服务化、产品场景化) 4. 对付费会员产品进行推广 5. 做好客户服务 6. 基于数据分析,不断优化整个过程
• 枫影(王鸿华):电力供应链数字化
【课程背景】 伴随新型电力系统的推进,围绕以用电侧的场景化需求亟待强大的供应链来支撑满足各类的需求。在原有供应商管理、招标采购、合同管理、质量检测、风控管理、项目管理等环节深化数字化的基础上,供应链-业务-财务等多领域的数据打通也正在逐步推进,以实现内部协同效率的提升。在以上基础上,当代电力供应链体系则要站在“生态”角度思考,如何以数据赋能业务升级,实现高质量发展。 本节课重点基于电力系统的变革下电力构建的大数据生态基座,谈谈如何实现电力供应链的数字化,帮助学员理解当下和未来电力物资公司数字化改革的方向和技术原理及落地要素。 【课程收获】 1. 了解数字供应链基本概念、理论学习 2. 数字化转型基本理论,供应链行业的案例调研分析 3. 数据中台化技术路线讲解 4. 数智赋能,人工智能、大数据和业务融合场景讲解 5. 工业互联网和物联网,物联网在供应链中的应用场景讲解 6. 信创,IT自主可控之路讲解 【适宜人群】电力物资公司 【授课时长】2天 【课程大纲】 一.企业数字化转型与供应链的数字化 1. 数字中国、数字经济与高质量发展 2. 产业数字化与电力体系的数字化 3. 电力企业数字化的内容 4. 新型电力系统下对供应链的新要求 5. 供应链数字化的内涵及要求 【案例】浙江电网在新型电系统背景下供应链的变革 二.云计算、大数据、物联网、AI、区块链赋能高质量发展的技术逻辑及应用 1. 高质量发展的特征:效率与和谐 2. 大数据、物联网、AI实现效率的技术原理 3. 区块链在智能合约、分布式电网中的技术逻辑及原理 4. 主要应用:科学决策、降低成本、安全保障、风险控制等 5. 行业应用:工业互联网=物联网+大数据+AI 【案例】智能变电站、无人机巡检、智能调度、智慧物流、智慧仓储场景解析 三、数字化供应链的发展阶段及数字技术在供应链数字化中的主要应用场景 1. 数字化供应链的四个发展阶段 2. 1.0阶段,单个节点的数字化:供应商管理、招投标、合同管理、客户管理、项目管理、仓储物流管理 (1)供应商管理:大数据赋能供应商资质审查、大数据追溯供应商历史征信数据、大数据对供应商准备建模、AI在供应商管理中的准入、审核、过程监察和事后追溯。 (2)招投标:RPA机器人流程自动化、AI自主评判机制、区块链加密机制 (3)合同管理:数据存档、云计算备份、业财一体化 (4)客户管理:基于客户大数据的CRM精准预警服务 (5)项目管理:数字化协同、区块链共识体系、信创协同 (6)仓储调度物流:RFID射频技术下的智慧仓储、智慧物流、数字化物流平台等建设 3. 2.0阶段,供应链协同数字化 (1)供应商审查-合同审查-财务付款一体化协同 (2)项目管理,内外部协同一体化 (3)仓储物流调度配送一体化 (4)一体化大数据共享平台建设 4. 3.0阶段,端到端C2M的物资采购协同 (1)什么叫C2M端到端的供应链响应模式 (2)基于需求大数据和采购周期构建智能化物资储备和采购模型 (3)最小范围降低合同修正、仓储积压、调度困难等问题 5. 4.0阶段,构建基于大数据中台下的供应链生态型平台 (1)为什么会有供应链生态型平台的存在 (2)基于大数据中台下的供应链生态型平台建设的架构内容 (3)商业模型、运营模型和技术模型体系 【案例】国家电网电力物资平台体系、中外运生态供应链平台体系 四、信创,基于云原生的IT自主可控的系统架构 1. 数字化转型落地的中台体系架构 2. 业务中台和数据中台的模型解析 3. 数字化系统的开发 (1)数字化系统开发需要考虑的问题 (2)数据安全、大数据一体化与生态型场景之间的矛盾 (3)云原生基座下的信创之路 (4)基于云原生的IT技术部署方案 【案例】四川移动云原生ITPaas平台开发解构 五、网络信息数据安全与内控 1. 信息学基础 (1)网络通讯的技术原理 (2)信号产生-传输-接受(存储)-计算-输出结果 2. 常见的网络信息数据安全问题 (1)信息安全 (2)网络安全 (3)数据安全 3. 如何防范和解决数字化时代下的网络信息数据安全问题 (1)数据产生端:智能物联网硬件、物联网卡 (2)数据传输端:网络、信道 (3)数据计算端:云存储、云计算、算法 4. 保障措施 (1)成立公司数据安全治理委员会 (2)制定相关数据安全治理规范 (3)全员学习 (4)通过技术手段监控整个数据使用过程

添加企业微信

1V1服务,高效匹配老师
欢迎各种培训合作扫码联系,我们将竭诚为您服务