課程背景：

數字化不是做不做的問題，是必須做好的問題。因為傳統的業務模式根本無法適應現在“企業上網”、“個人網上”時代，電子商務時代、元宇宙時代下，大部分人數字化生存，通過數字化解決自己的問題已經成為習慣，甚至是唯一手段，很多人已經幾個月甚至多年不去銀行網點，商業銀行，包括中小銀行的管理層必須堅定數字化戰略的決心、信心。

曾幾何時"我能想到最浪漫的事,就是與你一起慢慢變老"。幾年前,無奈當年任何一家銀行,都不在乎丟失客戶,因為獲客速度太快,成本太低,客戶丟失、沉睡都是無足輕重的,"只要增量做得好,存量哪用天天倒"。還有過往我們的銀行的運營體系是以自我為中心的，它不是以服務營銷別人為中心的。以前所有的銀行它是以風險內控、監管、合規作為核心的訴求的，它并不是以消費者方便為核心訴求的，即便它也在追求一部分為消費者服務。可是“天要下雨,娘要嫁人”,疫情過后,私域流量、視頻、抖音、直播大熱時,不正是銀行感受到了獲客壓力時么?銀行看著客戶表里的沉睡客戶,心里滿是“明明是兩個人的電影，卻只有一人看風景”的感覺。

基于客戶生命周期的客群數據分析與數字化營銷能力打造攻略，就是希望通過數字化能力把客戶變成自己人,既符合銀行經營特征,又是銀行重塑客戶生命周期營銷管理絕佳機會。二者能夠在數字媒介提供的場域中，橫跨時間與空間的維度“隔空對話”，完成一種金融情感能量的持續交互。

課程收益：

● 趨勢與預見，發現銀行數字化轉型與金融業務營銷新機會

● 結合生命周期，積極探索與全量客群持續接觸的數字方法

● 推動業技融合，提升金融管家的數據分析與客群營銷能力

● 掌握打造零售智慧銀行的核心規律，做新金融的新引領者

課程時間：1天，6小時/天

課程對象：大中型商業銀行中高層戰略部署者、分支行行長、農商行董事長、部門主管、網點負責人、客戶經理、綜合金融管家、產品經理和運營崗位等各崗位

課程方式：主題講授+案例分享+情景模擬+互動問答+視頻欣賞+圖片展示

課程特色：激情洋溢、互動性強、案例豐富、貼近實際、深入淺出、解決難題

課程大綱

第一講：明勢：大變局

一、二元效應

1. 元年效應

2. 元宇宙

二、入口變了

1. 賬戶為先，營銷為后

2. 移動互聯網與智能終端

3. 如何積極營銷好內部客戶

4. 財富管理平臺化

案例分析：

1）招商銀行提升財富端的遠程營銷能力

2）長沙銀行遠程視頻銀行項目

三、零售銀行4.0時代

1. 開放銀行

2. 生態平臺

3. 遠程銀行

頭腦風暴：遠程銀行塑造監管升級下的零售金融新勢力

四、構建“網點+網絡”的天羅地網的瀑布式數字化營銷體系

1. 數字化讓銀行從圈地到深耕

2. 從看到客戶到“看住客戶”

3. 從見到人到“走進心”

4. 從產品渠道到“客戶導向”

5. 從少產品到“多產品”

6. 從一時營銷到“一生營銷”

7. 從一人營銷到“一家營銷”

8. 從一企營銷到“一鏈營銷”

9. 從行內走向“行外”

10. 平臺+精兵

1）平臺是以共享和能力為導向的

2）精兵是責任結果為導向的

第二講：擇時：客群營銷極致體驗全流程設計關鍵點

頭腦風暴：你能夠整理出你與客戶的關系地圖嗎？你能找到你的空間優勢點嗎？你能畫出自己銀發客戶群成長的系統圖嗎？

一、客戶終生價值分析模型

1. 客戶終生價值理論（Customer Lifetime Value，簡稱CLV或LTV）指的是每個購買者在未來可能為企業帶來的收益總和

CLV=CLV1+CLV2+CLV3+CLV4+CLV5+CLV6

CLV1：初次購買

CLV2：重復購買

CLV3：交叉銷售

CLV4：營銷成本降低

CLV5：推薦收益

CLV6：客戶忠誠帶來的價值

2. 客戶生命周期的三個來源

1）由于客戶滿意帶來的持續購買和溢價購買

2）由于客戶信賴帶來的交叉購買和升級購買

3）由于客戶口碑帶來的新增客戶和相應購買

二、客群需求分析KANO模型

1. 基本型需求

2. 期望型需求

3. 魅力型需求

案例分析：阿那亞主打北京中產客群打造新社區

三、如何用“數字化打法”玩轉銀行客戶體驗調研

1. 客戶訪談

2. 實地觀察

3. 可行性法

4. 行為數據

5. 問卷方法

互動學習：研討另類調研方式方法

四、如何畫用戶體驗地圖

1. 人物角色畫像

2. 目標和預期

3. 服務觸點

4. 用戶使用路徑

5. 用戶情緒曲線

行動學習：結合行里的具體客群和業務實操畫出用戶體驗地圖

第三講：圖強：數據分析支持客群營銷的數字化管理

一、完善客戶營銷運營體系

1. 中高端客戶資源壟斷階段

2. 客戶管理粗放經營階段

3. 客群細分全渠道經營階段

4. 線上線下全渠道經營階段

二、分析路徑

1. 基本屬性分析

2. 數量和資產分析

3. 產品持有分析

4. 活躍度分析

案例分析：如何通過數據分析策劃千人達標計劃和百萬專屬俱樂部計劃

三、傳統營銷與精準營銷

1. 傳統營銷

1）同樣產品營銷同樣客戶

2）同樣渠道營銷同樣客戶

3）同樣活動營銷同樣客戶

2. 精準營銷

1）不同產品營銷不同行為的客戶

2）不同渠道營銷不同生命周期的客戶

3）不同活動營銷不同需求和偏好的客戶

3. 基于標簽的客群分類

1）客戶基本信息類

2）客戶細分析分類

3）客戶積分信息類

4）產品交叉銷售類

5）客戶資產提升類

6）客戶資產挽留類

3. 數據模型的客戶分群

1）新客戶促達標

2）潛力客戶促提升

3）代發客戶促留存

4）中高端客戶促提升類

5）大額存單增持類

四、客群分類越細化，營銷策略越精準

1. 金融數據

2. 社會數據

3. 行為數據

五、明確客群經營新指標

1. 資產流失率

2. 新客達標率

3. 產品承接率

4. 向上遷移率

5. 代發留存率

案例分析：如何通過數據分析發現容易流失的客戶

第四講：會干：重點客群的生命周期劃分策略與數字化營銷活動策略

一、客戶生命周期劃分的黃金策略法

1. 單一維度法

2. 二元維度法

3. 三期維度法

1）拓展期：新客戶關懷-牽手行動

2）經營期

a存量客戶提升-雪球行動

b活躍客戶鞏固-掘金行動

3）挽留期

a預警客戶挽留-排雷行動

b流失客戶挽留-回流行動

4. 財富管理周期法

5. 天數量化法

6. 客群垂直法

7. 產品使用周期法

二、重點客群的數字化精準營銷活動策略

1. 新客戶蜜月期

2. 潛力客群價值期

3. 貴賓客戶提升黃金期

4. 小鎮青年客群

5. 銀發老人

6. 親子客群

7. 代發客群

8. 小微、POS客群

9. 個貸客群

10．房貸客群

11. Z時代潮流客群

12. 其他重點客群

行動學習：研討重點客群主題營銷活動策劃