银行精准营销课程大纲

『壹』 银行 如何 精准营销

精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的版顾客沟通服务体权系，实现企业可度量的低成本扩张之路，是有态度的网络理念中的核心观点之一。就是公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。

『贰』 银行怎么做精准营销活动

这个就应该给用户点礼物了，为了礼物也就会参加活动了。

『叁』 银行xyk精准营销适合什么模型

首先自己适合自己的模式，然后分析市场！了解xyk的知识，最好找到能一起开发的辅助品，把利益最大化！

『肆』 如何做好储蓄存款持续稳定增长和目标客户精准营销

我说的都是现在银抄行普遍的做法，每袭个银行都会用的啊 1，抓住高端客户 2，对公存款户转到对私账户上面 3，加大代发工资力度 4，多做促销，送礼物 5.，深挖内需（这个就是说一人在银行，全家来帮忙，意思你懂的，不过这个也是最让人反感的）

『伍』 开展精准营销 银行怎样做到精准营销

金融产品精准营销可通过向客户提供一整套产品或服务的解决方案,达到降低营销成本、版扩大销售业绩、权增加企业利润、增强客户忠诚度的目的。但是,由于金融领域的数据分析具有量大、不确定因素多等特点,导致当前的精准营销策略大多是在缺乏对客户和产品进行科学分析的情况下制定的,缺乏针对性,实际应用价值不高。

『陆』 郝泽霖的大客户营销课程大纲谁有啊

课程大纲：

第一部分：从专业角度来看大客户精准营销

1、 了解三位一体的市场营销轴

营销体系 一对多 快消品

销售体系 一对一 工业品

服务体系 多对一 运营商

寻找自己产品的市场定位，从而找出适合的营销方案

2、 大客户精准营销的特点

周期长

需求特别

竞争激烈

3、 一般大客户精准营销培训的重点

行业知识

产品知识

竞品知识

4、 大客户精准营销没有效果的主要原因

从IBM中国大客户销售的失败说起

中国特色的大客户营销需要中国特色的方法

以往大客户营销只重视了行业、产品和竞品知识

5、 从本质及规律上从新认识大客户营销

中国特色的大客户销售是需要先成朋友，再谈客户

客户拿你当朋友，而不是你拿客户当朋友

6、 大客户销售的流程

第二部分 电信重点客户情报线索的收集与分析

1、从大庆油田的情报战来看情报收集的重要性

2、情报收集的渠道：媒体网络、组织网络、人际网络等

3、情报分析的方法：定性分析和定量分析

4、通过情报分析进行相关的准备

第三部分：如何接近大客户

一、接近客户所需要具备的知识

1、产品技术知识：数据、性能、市场

2、竞品技术知识：比较、趋势、市场

3、客户心理知识：偏好、感觉、认知

4、营销流程知识：特优利、关系、售后

二、灵活的异议处理

1、常见棘手问题的经验

2、常见商务往来的经验

3、常见矛盾处理的经验

4、常见客户要求的经验

三、核心的人际关系

1、大客户销售流程中人际关系的重要作用

人际关系的本质

人际关系交往的实质

人际关系交往的规律

2、销售的本质为交换信息

交换公开、半公开和隐私信息

3、交换信息的内容和标准

如何交换 *** 息

如何交换半 *** 息

如何交换隐私信息

第四部分：如何建立稳定的人际关系以及如何进行相应的培训

一、大客户营销成功以及失败的研究

1、成功的案例各有各的方法，其中赢得客户信任是重要的步骤

2、失败的案例大多因为一条：还没有赢得客户信任就尽心销售

3、如何赢得客户信任？什么样的情况下才能叫做赢得了客户的信任？

二、赢得客户信任的关键？

1、信任是可以量化的

量化的依据

量化的标准

量化的实质

2、量化是通过交换信息来实现的

交换信息需要量化

量化指标如何确定

三、交换信息中需要注意的事项？

1、注意区分 *** 息、半 *** 息以及隐私信息

2、各信息的交换规律

3、交换隐私信息时需要的7大叶子信息

第五部分 为客户设计有效的电信解决方案

1、电信解决方案的实质

2、电信解决方案需要注意的事项

3、电信解决方案的三大要点

第六部分 谈判策略

1、谈判前的准备工作

2、内部谈判流程及外部谈判流程

3、谈判对手的的对应之策

4、障碍问题的对应策略

第七部分 客户关系维护

1、案例——客户关系维护的实质

2、客户关系维护的重要性

3、CRM对大客户精准营销的作用

4、从客户关系到客户关怀

5、如何从合作伙伴成为朋友

郝泽霖——大客户营销实战专家，西门子管理学院高级讲师

10年中外企业营销实战经历，在西门子、加多宝、大田、茹梦等多家中外知名企业担当销售总监、营销总监、大区经理、高级讲师等不同职位

精通人格分析、各种营销工具，尤其擅长大客户营销、识人术、在大客户营销培训、识人术有着独特的见解和认识，能够将培训方法落地，让企业能够顺利实施。个人销售经验丰富，管理销售团队数千人，培训学员上万人。

核心品牌课程：大客户精准营销、识人术——DISC解码与实战技术应用、大客户销售管理、销售团队高效管理系统、销售基本功、赢系列：赢在管理——打造超级战斗力的销售管理精英、赢在了解——中层管理者的上下沟通之道、赢在起点——员工职业生涯规划。

『柒』 工行精准营销产品“9944”指的是什么

工行精准营销产品"9944”项目，是指总行yhk中心为全面落实大零售战略、进一步内增强客户粘度，在全容行3.6亿借记卡客户中提取有消费记录、有联系方式、但无xyk的客户共计9944万目标客户开展精准营销、配发xyk的专项营销活动。

工行简介：

中国工商银行（全称：中国工商银行股份有限公司，Instrial and Commercial Bank of China）简称ICBC ，成立于1984年1月1日。

成立于1984年，是中国五大银行之首，世界五百强企业之一，拥有中国最大的客户群，是中国最大的商业银行。 中国工商银行是中国最大的国有独资商业银行，基本任务是依据国家的法律和法规，通过国内外开展融资活动筹集社会资金，加强信贷资金管理，支持企业生产和技术改造，为我国经济建设服务。

【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用 https://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1500159788&ver=1&signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=

本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递

作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】

在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖

本文长度为 6000 字，建议阅读 12 分钟

如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。

恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

周期/节奏

2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。

2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。

2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。

2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。

2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。

客户名称/所属分类

恒丰银行/客户管理

任务/目标

根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。

针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：

1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。

挑战

项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。

（一）用户画像的建立

客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。

（二）精准推荐系统的建立

由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。

2.1业务问题转化为机器学习问题

业务问题

银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

将业务问题转化为机器学习问题

理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。

将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。

下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

2.2数据源准备

在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。

客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。

产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。

客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。

客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。

客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。

客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。

用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。

2.3特征转换和抽取

有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换

把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：

开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。

产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。

特征抽取

还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。

客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

以上例举的只是部分特征。

2.4构造、划分训练和测试集

构造

以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。

划分训练集和测试集

考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。

2.5模型训练

根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。

2.6模型评估

评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有

1.ROC曲线下面积（AUC）

2.logloss

3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）

4.TopN

针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。

测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。

对新客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

对老客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型优化

1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参

2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型

（三）需求预测和客户价值

“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。

为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

3.1需求预测

提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：

1.历史用户购买记录作为正样本。

2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。

3.选取2016.04-201610 的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。

使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:

AUC: 0.930451274

precision: 0.8993963783

recall: 0.8357507082

fmeasure: 0.8664062729

进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。

根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。

3.2客户价值预测

进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。

算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。

结果/效果

一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。

二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。

通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。

主要包括沙龙营销，兴趣投资，节日营销还有事件营销，这几部分大概构成了存量客户必备的几个方式跟内容。

1.沙龙营销的主要目标是培养客户黏性，营销新产品。沙龙营销的模式在近几年被广泛运用在网点营销活动中。沙龙活动的形式变化多端，效果也参差不齐。归纳起来一般有以下几类沙龙营销的模式：理财客户转介绍沙龙、高端客户私享沙龙、新产品推荐沙龙、老客户服务沙龙、流量客户开拓沙龙。

2.这种营销模式重在持续，兴趣平台能够促使客户长期、可持续地与银行发生联系。这是建立客户黏性最有效的方法。这种兴趣营销的好处就是可以跟客户在业务之外的某些特定环境发生链接，这种情感基础的培养要比单纯的买卖关系好很多倍。最重要的是，基于共同的兴趣爱好，老客户不仅能与我们保持更好的关系，还能为我们带来更多拥有相同爱好的朋友。

3.节日营销已经普遍存在于各行各业，只要一到节日，大街小巷的打折信息眼花缭乱，线上线下的节日活动目不暇接。要想在节日营销中脱颖而出，作为金融工作者，农商行要认真思考，推陈出新，运用新颖的营销手段吸引客户，为客户创造优质体验。节日营销是每个以销售为目标的组织体都要把控的重要营销契机，一方面我们不能放弃特定节日的营销，因为这种营销模式已经深入人心；另一方面，我们要考虑如何做好节日营销方案，给客户留下值得回忆的瞬间。参与性的活动方案是最适合节日营销的方案，我们要参与到对客户来说很重要或很有纪念意义的日子中，以此提升客户对银行的认知，强化客户与银行之间的关系。

4.事件营销在自媒体时代，在“人人拥有麦克风”的媒介生态环境下，来自社会各个阶层的“草根直播”开始通过网络表达自己的观点，发布发生在身边的新闻事件，那些紧紧把握时下最火爆事件进行营销的方法特别有助于提升关注度和点击率。农商行只要对时事多加用心关注，并且巧妙地推送软文，即可吸引客户的眼球，获得客户的关注或者传播。 事件营销是一种很巧妙的营销方式，这种方式不一定能够快速。

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