银行的信息化程度很高，数据质量基础较好，很多银行已经实现90%以上的业务电子化、数字化，银行的数据“大集中”基本完成。银行二十多年的信息化道路主要关注业务流程的自动化和风险控制，目的是提高内部效率，提升电子化水平，达到数字化运营银行的目的。

银行的数据主要来源于渠道系统，CRM，总账系统，产品系统等。并不是所有的数据都称之为数据资产，必须对这些数据进行整合和处理，结合外部采集的用户行为数据，进行标签化管理、资产化管理、场景化管理。当这些数据进行管理之后，能够形成商业应用的数据，就将成为数据资产，才可以进行管理和数据应用。

要将银行数据变成数据资产，并利用到业务经营管理中，需要打破数据安全“枷锁”，允许进行数据分析，打破部门考核思维，从业务经营视角来应用数据，强化数据应用团队的组建，在实战中累计经验，构建数据模型、客户行为画像、精准营销名单、客户分层分级管理等。

本课程采用“100%真实数据案例教学”，以真实银行应用的场景进行授课，课程内容包含：数据应用的重要性与迫切性、银行10类数据实战应用场景案例解析两大模。

课程收益：

ü认识银行数据应用的价值与重要性

ü提升数据应用能力，激活内外部数据，形成资源优势

ü建立客群化分析管理模式，增加客户标签化管理促进客户关系管理

ü构建名单制精准营销，提高信贷营销自信，提升信贷业务产能

授课对象：银行高层：董/理事长、行长/主任、副行长/副主任

银行中层：业务部门经理、副经理、支行行长

授课方式：互动式教学+数据应用流程与逻辑讲解、案例推演

授课时长：1天

课程大纲：

第一部分：数据应用的重要性与迫切性

1.信贷获客增量乏力，真的缺客户吗？

2.银行信贷获客难的四大因素

浙江案例：一份关于信贷获客的三个问题

²营销获客难的现状解析

²微众银行2022年相关经营数据

3.总行提供的名单转化率低的五大原因

4.银行精准营销名单获取四步骤

5.银行客户管理的三个阶段现状

6.《中国银行业私域客户经营白皮书2023》重要结论呈现

山东案例：某银行4类60业客群分析

7.银行衡量客户服务质量的好坏的关键指标

8.中小银行数据应用的三个瓶颈

9.中小银行数字化转型的四关注两关键

10.银保监会明确数据治理的重要性

11.2022年部分银行IT投入情况

12.不同地区客群信贷业务覆盖度

13.数据应用产能转化案例

第二部分：银行10类数据实战应用场景案例解析

场景一：线上贷款白名单优先级逻辑与内外部数据交叉应用案例解析

1.很多员工对新事物的执行态度

2.基于“线上信贷白名单”的数据分析思路

3.不同年龄段人群“收入”和“花费”曲线分析

陕西案例：线上贷款白名单客户营销优先级模型

4.白名单的内外部名单交叉匹配与管理营销落地策略

场景二：个体商户名单产品渗透率与客群差异化营销逻辑案例解析

1.工商局获取的名单的关键标签

2.个体工商户全产品持有情况

3.个体工商户产品持有度结构分析

4.不同产品持有度下的客户画像

5.个体工商户产品渗透率积分管理思维

6.个体工商户标签化管理与营销落地策略

场景三：银行交易流水两种信贷获客的路径与优先营销逻辑案例解析

1.利用交易类数据获得互联网贷款客户清单的取数关键

1)从原始清单到落地策略流程

2)网贷客户的年龄结构分析

3)网贷客户转化成效

4)网点客群分层分级营销逻辑

2.利用交易类数据获得他行贷款客户清单的取数关键

场景四：收单商户四级预警管理模型与信贷精准营销实战案例解析

1.收单商户近6个月交易稳定度

2.收单商户四级预警管理模型应用逻辑

3.四级预警状态下的客户视图

4.四级预警管理体系下的数据监督频率

5.高质量商户临界客户确定与落地目标

6.不同银行收单商户质量对信贷业务发展的影响

四川案例：某银行收单商户信贷营销现状与潜力分析

7.不同地区收单商户分层分级营销逻辑

8.收单商户信贷分层分级营销逻辑下支行落地管理策略

福建案例：某银行全口径收单商户信贷营销现状与潜力分析

场景五：ETC客群信贷营销潜力与精准营销实战案例解析

1.ETC客群整体年龄结构与性别结构

2.ETC客群贷款与社保卡覆盖率

3.ETC客群交叉营销优先级逻辑

4.ETC客群贷款交叉营销潜力分布图

场景六：住房按揭类客群信贷营销潜力与精准营销实战案例解析

1.按揭客群信贷质量分析

2.按揭客户交叉营销覆盖率下的营销管理策略策略

3.按揭客户信贷交叉精准营销分级逻辑

4.按揭客户信贷交叉精准营销分布与目标

场景七：个人助学贷款客群管理现状与业务关联营销策略案例解析

福建案例：个人助学贷款存量与流失客户产品持有情况分析

1.个人助学贷款客群信贷业务交叉持有率

2.个人助学贷款客群不同信贷产品覆盖率

3.个人助学贷款客群年龄分布与网贷客群的相同点

4.个人助学贷款客群信贷优先营销逻辑

场景八：征信报告数据深度应用-他行客户策反逻辑实战案例解析

1.征信数据交叉营销分析模型

2.征信纪录客户优先营销逻辑

3.征信类客户营销潜力分析

场景九：近年贷款流失客户分析与差异化归巢策略实战案例解析

1.流失客户模型构建逻辑

2.不同地区2019-2022年贷款流失率分析

3.不同流失客群的构成与特点

4.流失类客户精准营销优先级逻辑

5.流失客户的营销动态变化

场景十：个人存量未结清贷款客户提额增信优先营销逻辑案例解析

1.提额增信客户模型构建逻辑

2.个贷提额客户准入四大关键

3.提额增信客户分层分级营销模型

4.提额增信客群营销潜能判断

5.个贷提额增信优先营销支行二次规划与落地策略

分组研讨：基于营销视角客户分析模型构建共创

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