研修课程
【课程背景】
在传统概念中,客户画像与产品设计似乎是产品经理专属的技能。但是在大数据时代的今天,越来越多的金融机构和金融科技企业需要更多(数据敏感—digital smart)的员工理解公司的产品战略。尤其是在信息碎片化甚至是粉末化的时代,抓住客户百变的需求、锚定有效的销售线索,锁定高价值高忠诚度的客户变得越发的重要。
从基层员工技能提升角度,前台销售人员需要理解数据,掌握更多对于客户画像标签的分类维度,收集并反馈符合业务场景的客户画像信息,从而有效支持中台的产品设计和后台的标签数据架构系统的建设;
从数字化转型角度,管理人员也需要理解公司战略发展所对应的客户画像,及时从市场和竞品分析中,细分本公司的竞争优势,运用更加先进的数据分析技术,引领公司的数字化转型。
由于互联网金融的爆发强化了跨业竞争的激烈程度,在这种新的竞争格局产生时,谁能够精准定位客户画像,找到高价值目标客户的痛点和爽点,并设计出符合其需求的产品,谁就能获得更多的市场回报。
因此,本课程旨在服务于金融机构的数字化转型战略,从技术与业务的交叉角度,将实践和理论结合,设计出一套适合金融机构全员学习的硬核大数据入门课程:客户画像与产品设计。课程主要针对以下三方面进行系统讲解和案例分析:
如何快速掌握客户画像的构成原理与应用方法?
如何构建符合现实需要的客户画像标签库?
如何通过客户画像进行产品设计?哪些角色应该参与这个过程?
本课程适合有数字化转型需求的金融机构,如银行、保险、互联网金融、第三方财富管理公司全员参加,帮助业务人员理解大数据技术的重要应用场景——客户画像标签体系。理论结合实际,提供大量的实用模板工具和案例介绍。用业务人员听得懂的语言讲解,高效系统,案例落地,全程干货。
【课程收益】
掌握对客户画像和产品设计的基础认知
掌握4个客户画像的应用场景
掌握5种客户画像的常见使用者和实施规划
掌握5个客户画像构建步骤
掌握4层客户画像结构
掌握3种标签分层体系与应用方式
掌握2种客户全生命周期旅程的产品匹配方法
掌握1套高净值客户金融产品设计的思路
掌握5个高净值客户金融产品设计的应用场景
【课程特色】系统性,干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;生动,案例精彩;配套沙盘演练,游戏式学习
【课程对象】有数字化转型需求的金融机构全体人员(前台业务人员为重点);
【课程时间】6-8小时
【课程大纲】
一、入门篇:什么是客户画像?
1、画像本质(结构化标签组合)
第一层:实体
第二层:符号
第三层:概念
第四层:原理
2、画像模型三要素
第一要素:人
第二要素:物
第三要素:环境
3、常用的构建方法
标签组合
层级建模
机器学习
4、画像的价值与应用方向
精准营销
数据应用(推荐系统、广告)
客户分析
数据分析
案例:CRM数据平台:选人中心
5、客户画像的使用者
高层
产品设计部门
开发部门
市场部门
运营(销售)部门
6、用户画像的实施规划
聚焦群体(Who)
真实需求(What)
建立连接,匹配需求(How)
7、一般与专业画像构建方法
8、标签检验方法
二、进阶篇:如何构建客户画像?
1、画像构建五步
第一步:确定目标
第二步:确定方式
第三步:确定组织
第四步:确定标准
第五步:确定验证方法
2、画像架构
标签层
模型层
管理平台层
数据源层
3、定性与定量画像
定性:业务驱动,一线使用场景和动机明确
定量:数据驱动,精确,深层次动机因素不详
4、标签分层体系
5、标签构建的优先级
原始数据
事实标签
模型标签
高级标签
案例:征信系统客户标签库设计
三、综合篇:如何赋能客户画像进行产品设计
1、从完成考核业绩到理解商业全貌——为什么说客户画像是产品设计的基石?
2、数据透视看板
3、客户画像实战
4、从画像透视设计产品
5、谁是目标客户?
构建属于该产品的目标客户Cookie List
锁定目标客户范围
分析目标客户,升级画像维度
搜集目标客户数据全周期数据,探索客户旅程的价值点
案例:某金融产品客户画像矩阵分析
案例:匹配目标客户画像矩阵对应的产品矩阵
6、DIY你的客户画像维度
静态维度
动态维度
心理维度
消费/投资维度
案例:私人银行产品ABCDO五类目标管理
7、全生命周期管理-通过客户画像精准营销
全生命周期(潜在客户、新客户、老客户、流失客户、回流客户)
客户画像分析(渠道标签、人口标签、使用标签、动机标签)
客户画像可视化(各层标签结合,看板展示)
8、全生命周期管理-通过标签分析进行产品设计
前台:理解标签体系、反馈标签应用效率
中台:设计标签矩阵、生成目标客户画像矩阵(User cases)与产品矩阵(Product mix)
后台:管理标签数据库体系、标签架构与模型建设标准化
四、专业篇:高价值客户金融产品设计
1、银行金融产品模型
传统型
服务导向型
产品导向型
综合型
2、高价值客户画像
简单维度
案例:常用高客画像——企业家、高管、专业人员、继承者
复杂维度
案例:营销规则库——从标签库提取营销线索
3、匹配金融产品与客户画像模型
制定标签分层体系
整合可用数据资源
模型挖掘客户标签
客户标签实际应用
客户标签评估优化
案例:金融产品客户画像看板
案例:结构化产品设计
案例:贵宾客户提升产品设计
呈现方式:小组讨论、角色扮演