课程背景 信息化技术层出不穷,差不多每隔十年就是一次技术革命,每一次技术革命对生活方式带来创新和变化。如:互联网,电子商务,移动技术等。 了解信息化前沿技术,掌握最新技术的应用动向,是引导IT应用未来的一个起点,也是通地信息化技术引导工作、生活应用的重要手段。 本课程以介绍云计算与大数据的应用、案例、经验。
一、社区银行的十种获客方法(一)活动吸引法(二)中心建立法(三)亲情打动法(四)片区包干法(五)节日慰问法(六)社群分类法(七)WIFI渗透法(八)移动社交法(九)客户转介法(十)平台整合法二、社区客户信息收集与整理方法(一)多向沟通法(二)外部导入法(三)类比法(四)推演法(五)归纳法三、社区客户客群分析方法(一)社区客群脸谱识别与分类(二)社区客群金融消费特征分析(三)社区客群社交行为特征分析课堂练习:客群分析方法的应用四、社区客群服务方案配置(一)社区服务方案先行(二)金融解决方案嵌入(三)牵头产品的选择(四)交叉销售方案设计五、社区客户金融需求激发方法(一)基于客户信任的产品销售(二)基于营销氛围的产品销售(三)基于从众心理的产品销售(四)基于客户体验的产品销售六、社区营销常用工具学……
随着中国商业银行二次转型的加剧、互联网技术的日新月异、大数据模式对银行传统优势的冲击…银行同行竞争日趋激烈。如何快速提升银行网点综合竞争力,创新客户新体验,增强营业网点服务优势地位,成为银行网点行长/负责人必须要考虑的问题。 “大数据”的概念出现至今已经12年了,然而,为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能,还在使用原始低效的统计和分析方法,浪费大量的时间不说,老板还经常不满意。 大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析,为决策者提供真正的决策支持,特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。 本课程从大数据的宏观知识背景开始,探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容: 1.了解大数据的概念,大……
Ø突破传统营销思维,协助学员找到适合企业自身的营销突破密码。Ø掌握营销核心与规律,在激烈、快速变化的市场博弈中保持竞争优势。Ø提升营销管理人员的领导能力,打造具有超级战斗力的销售团队。Ø重建属于自己的成功营销系统,快速提升销售业绩。Ø通过训练融合,提升营销团队的凝聚力、忠诚度及合作意识。
本课程在北大、清华、海尔、中国移动、五粮液、AMD、茅台、北京交大、北京联大、CTCC中国零售论坛、中国分销管理峰会、中国IT分销年会、中国家电终端锋会等多次讲授,以舒国华老师的亲历向企业家们传达了一个个案例及其背后的独特宣传策划创意,实现途径的思路、效应、启示与展望。
【课程大纲】1.人身与理财1.1幸福生活导入理财概念1.2保险在理财中异议2.深知保险2.1保险与风险2.2保险的两个维度2.3保险的功能3.保险的保障3.1寿险定价寿险解决传承中问题:传不了被欺骗时效经济3.2健康保险:高端医疗3.3意外:高杠杆批发客户4.保险的保障4.1子女教育金风险:上学没钱父母出意外没时间弹性没有费用弹性准备时间有限保险准备教育金优势:确定安全豁免4.2年老后遇到的问题:人活着钱没了人活着钱不够用病了没钱治病了钱花光了保险准备养老金的优势5.营销保险成交的因素5.1渠道5.2公司5.3产品
第一章:互联网金融P2P的基础知识一什么叫互联网金融1互联网金融的发展历史2互联网金融的发展现状3互联网金融发展模式第二章:优质客户开发和识别一优质客户开发的基础建设1完善产品创新机制2建立客户信息系统3建立科学营销机制4加强营销团队建设5改革内部管理体系二优质客户开发策略(知己知彼:结合实际案例+互动)1谁是我们要争取的优质客户?2对优质的定位3优质客户的几种类型4怎样以最佳的思维赢得优质客户的认可5对优质客户购买习惯分析6优质客户价值分析方法三对优质客户的识别和评估(互动+实际案例)(一)、优质客户的市场细分(二)、目标客户MAN法则(三)、四种客户档案建立与完善技巧(四)、重点客户价值评估与鉴别(五)、优质客户评价标准与选择第三章:优质客户营销技巧提升一如何针对优质客户做销售准备1.准……
本课程为大数据分析初级课程,面向所有应用型人员,包括业务部分,以及数据分析部门,系统开发人员也同样需要学习。 本课程核心内容是理清大数据的本质及核心理念,培训大数据人才的数据思维模式,以解决业务问题为导向,提升学员的数据分析综合能力。 本课程覆盖了如下内容: 1、大数据的本质及核心数据思维。 2、数据分析过程,数据分析工具。 3、数据分析方法,数据分析思路。 4、数据可视化,数据报告撰写。
本系列课程从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍(从数据收集与处理,到数据分析与挖掘,再到数据可视化和报告撰写),通过大量的操作演练,帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,挖掘客户行为特点,帮助运营团队深入理解业务运作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。 通过本课程的学习,达到如下目的: 1、了解数据挖掘基础知识,以及数据挖掘标准过程。 2、掌握建模前的影响因素分析,学会寻找影响业务的关键因素。 3、熟练使用数值预测模型,掌握回归预测模型,学会解读模型中业务规律。 4、学会自定义回归模型,能够对回归模型进行优化,并找到最优的回归模型。 熟练掌握……
大数据的核心理念问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维大数据是探索事物发展和变化规律的工具大数据的核心能力发现业务运行规律及问题探索业务未来发展趋势从案例看大数据的核心本质用趋势图来探索产品销量规律从谷歌的GFT产品探索用户需求变化从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性认识大数据分析什么是数据分析数据分析的三大作用常用分析的三大类别案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)数据分析需要什么样的能力懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现大数据应用系统的四层结构数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层大数据分析的两大核心理念大数据产业发展现状大数据的发展阶段大数据行业市场分析数据……
Python语言基础目的:掌握基本的Python编程思想与编程语句,熟悉常用数据结构的操作Python简介开发环境搭建Python的安装扩展库的安装掌握Python的简单数据类型字符串的使用及操作整数、浮点数掌握基本语句:if、while、for、print等基本运算:函数定义、参数传递、返回值掌握复杂的数据类型:列表/元组列表操作:访问、添加、修改、删除、排序列表切片、复制等列表相关的函数、方法元组的应用复杂数据类型:字典创建、访问、修改、删除、遍历字典函数和方法复杂数据类型:集合掌握面向对象编程思想创建类、继承类模块函数定义、参数传递、返回值标准库与扩展库的导入异常处理:try-except块演练:基本的Python编程语句Python扩展库目的:掌握数据集结构及基本处理方法,进一步巩固……
大数据正在打破传统商业智能领域的这一局限,它不仅在处理数据的量上有了提高,能处理结构化数据,而且还能分析和处理各种半结构化和非结构化数据,甚至从某种程度上,更擅长处理非结构化数据,比如Hadoop。而在现实生活中,这样的数据更为普遍,增长得也更为迅速。比如,社交媒体中的各种交互活动、购物网站用户点击行为、图片、电子邮件等。可以说,正是此类数据的爆炸性增长催生了大数据相关技术的出现和完善。授课时长:6个小时课程策略:以讲授为主,结合案例分析、体验游戏、视频、学员讨论等形式。课程内容:模块一、BI是什么?1)信息孤岛的困扰2)企业提高战略决策3)BI对企业的作用和价值模块二、基于CRM的数据仓库与商业智能1)crm能给企业带来什么2)crm的核心思想3)crm与营销的关系4)crm的内容5)谁是……
(一)巴菲特的十年之毒(二)跑输对应指数的主动型基金的比例(三)巴菲特9次公开推荐指数型基金(四)指数型基金的三个优势(五)为什么指数型基金长期可以上涨呢?(六)三种定投核心获利模式(七)长期收益率最高的资产(八)复利的力量你能体会到吗?(九)财富积累的一个公式(十)1%基金费率差异的长期后果(十一)如何计算定投基金的复合收益率?(十二)恒指千万资产积累案例分析(十三)定投的频率怎么选择,单周、双周、月?(十四)一次性投资与定投的收益差别(十五)基金的费用、税收和分红(十六)判断指数高低的两个重要标准---市盈率与成交量(十七)定投金额高低点的数据分析(十八)定投微笑曲线的精髓:左侧赚份,右侧赚钱(十九)1990年—2016年我国年通货膨胀率与股票指数回报率
(一)高净值客户财富管理的专属定义与服务范围(二)高净值客户画像与理财经理市场定位(三)高净值客户金融服务模式的变迁(四)高净值客户的细分标准与金矿深度(五)高净值客户的商业化经营与专业化服务(六)高净值客户档案整理与日志管理(七)客户关系路线图与需求管理(八)“按图索骥”锁定客户(九)高净值客户的“点”带动高净值客户身后的“面”(十)培训式高净值客户锁定模式(十一)目标高净值客户的极致服务与体验(十二)理财顾问个人及团队品牌建设:在客户头脑中刻字(十三)让客户主动找你,“不销而销”才是真正高手------你是整合资源的大师(十四)几种提升客户服务体验的方式
大数据产业作为新经济、新业态的代表,瞄准国家治理和产业升级,迎来井喷爆发年! 决胜大数据,Are you ready? “十三五规划”大数据政策解读以及带来的新经济变革与行业影响; 新形势下企业DT实操战略“听党的话,领政策意,跟规划走。”; DT制高点--影响行业政策、行业标准以及立法等规则制定权?大数据时代的政企游戏新规则和企业思维、管理新套路; 操盘手如何把控领导诉求、差异化实现政绩指标取得政企双赢? 企业如何制定大数据战略?如何实施?有哪些关键步骤和要点? 课程基于以上问题,实践性极强,学到大数据是什么、为什么以及怎么干?这是大数据解决方案! Yes, We KAO(更快、更高、更强、更持久!!!) 让您深深难忘、受益终生的一堂课 ,一定超乎您的想像!
一、客户经理的困惑为谁营销?客户在哪里?如何把握你的客户?如何促成业务的成功?客户类型分析二、营销实战的“五步曲”?第一步---营销的客户了解客户:客户的价值、客户的行为捕捉营销中的瞬间:客户的真实感受:客户的兴趣方向锁定客户的几种方法:客户经理挖掘客户的有效途径:?第二步---营销的卖点知自知彼百战不殆每个银行产品都有卖点,却又很“大众化”,如何提炼卖点外资银行、商业银行、股份制银行的同类产品举例分析?第三步---营销的技巧传统营销的4P现代营销的4C借力营销的机会挖掘客户的需求:显性的、隐性的、潜在的规范化策略----肯德基的规范效率化策略----神秘人计划个性化策略----高端客户差异化策略----不同渠道讲师在外资银行业务的成功营销案例分析?第四步---营销的策划好的创意来自哪里好的……
随着互联网的快速发展,云计算等新概念、新技术、新模式不断涌现,物联网将是继计算机互联网与移动通讯网络之后的又一次信息产业革命。目前,美国、欧盟、加拿大、日本、韩国等国家和地区都在投入巨资深入研究探索物联网。我国政府高度关注物联网的发展,着重突破传感网、物联网的关键技术,及早部署后IT 时代的相关技术研究,使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的发动机。 本课程旨在让学员认识物联网的概念与前景,了解最新的发展状况与政策,以及NB-IoT及eMTC等新技术,帮助学员了解公司发展物联网的优势及方向。
在数字经济蓬勃发展的背景下,数字化转型已经成为所有组织应对挑战的主要战略,全球1000强企业中的67%,中国1000强企业中的50%都把数字化转型做为企业的战略核心。中国信通院、华为、GSMA、IDC等领先企业和研究机构普遍认为,数字化是未来运营商的转型方向,国际领先运营商都纷纷提出了数字化的转型战略。 本课程通过讲师讲解、案例分析、小组讨论、问题回答等授课方式,给你带来全新的思维视角。课程将通过大量的案例分析,介绍国际运营商数字化转型的具体部署,以及国内运营商的实践经验,使学员清晰认识运营商数字化转型的概念和内涵,了解转型的背景和目标,明晰转型的路径和关键举措,从而把握运营商数字化转型的方向和要点,为自身工作能力的提升和实际问题解决提供有益参考。
课程大纲第一章电信业发展趋势分析国外电信业发展特点国内电信业发展特点国内电信业发展阶段分析国内电信业发展热点跟踪国内电信业未来发展空间展望第二章电信业发展规律电信业发展外在动力宏观经济政策调整电信业发展的内在规律发展阶段发展周期驱动力电信业发展的长期走势分析多元弹性回归SVAR模型季节趋势模型第三章电信业转型发展思路国外电信业转型方向视频物联网平台国内电信业转型路径国外电信业转型路径选择欧洲美国日韩第四章电信业重大问题解析电信业定位国企的社会责任企业的市场竞争电信业政策影响分析提速降费普遍服务课程总结
随着信息通信技术的不断革新和数字化社会对电信基础设施的需求变化,电信运营商的经营模式和范畴正在发生变化,电信业正处于数字化转型的关键期,我国电信业应如何把握和顺应数字化转型关乎行业未来的发展,分析电信业自身发展规律有助于把握数字化转型的脉搏。 本课程通过讲师讲解、案例分析等授课方式,给你带来全新的思维视角,深刻了解和学习电信业发展趋势和未来转型发展方向。整个课程从产业变迁的思路导入,强调如何准确把握电信业发展趋势,顺应数字化社会对电信业发展要求,结合电信业发展阶段和定位,分析电信业政策等热点问题,从而全面快速提升你对电信业发展的把握。 课程将通过大量的思路推演和案例分析,介绍国内外运营商的转型路径和方向,使学员全面了解国际电信运营商发展和转型思路的同时,提升对国内电信业和公司所处的发展阶……
课程大纲第一章运营商数字化转型必要性电信业发展阶段特点电信业发展定位变化电信业增长动能变化第三章国内外运营商转型发展案例国外电信业转型方向视频物联网平台国内电信业转型路径第四章国外电信业转型路径选择欧洲日韩美国第五章国内电信业转型策略和建议
今天,汽车行业最重要的关键词是“变革”! 市场在变:2018年中国汽车市场历史上首次出现负增长,而新能源汽车逆市飞扬;政策在变:新能源汽车的最大助力是国家和地方的补贴政策,而2019补贴退坡在即。以零排放为目标的国际清洁能源趋势看起来势不可挡,全球主要的汽车大国都提出了甚至堪称激进的汽车变革引导政策。而更大的变化来自消费者,更多的年轻人开始接受以共享方式替代购买汽车;最大的变化是汽车本身,以车联网、自动驾驶为代表的数字化变革已喷薄而出,原来汽车不仅是汽车…… 一切都在变革之中,唯一不变的是“变革”本身,焦虑中的我们该如何面对? 课程紧紧围绕着对变革的洞察,分成了“能源变革”、“出行变革”、“数字变革”和变革应对等七个主要部分。重点分析了三大变革下的汽车行业挑战、机会和技术发展路线,激发……
今天的企业家需直面行业领先者的大数据优势,而职业经理人则担忧落伍数据科学而被淘汰。因此,课程帮助学员掌握大数据挖掘基础技能,学会客户价值精算决策方法,配合数据逻辑导图工具,实现大数据驱动经营的实践转型。
随着云计算技术的成熟,IT组织正在越来越多地重新思考他们的云计算战略,以便为其业务提供最佳的成本和价值。可以说,近几年来云计算概念成为IT领域一个热门的话题,也成为全社会高度关注的概念。云计算这个概念和由此概念所引发的一系列技术、产业、应用模式、服务模式的变化是信息技术、信息产业、信息技术应用和信息技术服务长期发展的一个必然。所以充分认识和了解云计算当前发展现状及未来发展趋势,熟悉当前云计算使用的行业,相关技术已成必不可少的知识。 本课程通过教师讲解、案例分析结合视频演示的授课方式,给学员带来新的认知和思考,使云计算技术的学习过程充满乐趣。整个课程的目的在于使大家认识云计算核心应用的原理、架构,了解当前云计算的发展现状,了解云计算主流技术,洞悉云计算未来趋势等。同时通过搭配案例的剖析,使大……
随着云计算技术的成熟,IT组织正在越来越多地重新思考他们的云计算战略,以便为其业务提供最佳的成本和价值。可以说,近几年来云计算概念成为IT领域一个热门的话题,也成为全社会高度关注的概念。且云计算这个概念和由此概念所引发的一系列技术、产业、应用模式、服务模式的变化是信息技术、信息产业、信息技术应用和信息技术服务长期发展的一个必然。所以充分认识和了解云计算当前发展现状及未来发展趋势,熟悉当前云计算使用的行业,相关技术已成必不可少的知识。 本课程通过教师讲解和案例分析的授课方式,给学员带来新的认知和思考,使云计算技术的学习过程充满乐趣。整个课程的目的在于使大家认识云计算,了解当前云计算的现状,了解云计算主流技术,洞悉云计算未来趋势等。同时通过搭配案例的剖析,使大家能更加清楚的了解到云计算技术在目……
每天我们基本都可看见许多关于人工智能的新闻和最新发展,人工智能已逐渐渗透到各行各业,并影响行业的未来发展。由于社会信息量的大爆炸,仅光靠人类是难以驾驭目前的大数据。但若只依靠计算机,又存在计算机本身只会按照死命令去分析数据,无法真正自主的分析而给出结论的弊端。但人工智能的出现,解决了上述问题,它不仅能完成人脑的一部分意识活动,而且在某种功能上还优于人脑,更好的去帮助人类完成工作。因而人工智能不仅越来越受到科研领域的关注,还越来越受到商业领域里各企业的重视。 本课程通过教师讲解、运用分析、小组讨论、互动等的授课方式,给学员带来全新的认识和思考角度,让人工智能的学习变得妙趣横生。整个课程主要是让大家认识人工智能,了解人工智能的最新研究进展和目前在商业领域中的应用,以及人工智能未来的发展走向。 ……
课程大纲1、大数据与人工智能的历史与未来大数据是什么?人工智能是什么?大数据与人工智能的区别及联系是什么?2、人工智能与机器学习等核心概念的区别理清人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘等概念的联系及区别3、大数据与机器学习之间的关系机器学习离不开大数据的支撑,但大数据与机器学习都有各自的技术框架,那么大数据与机器学习之间的联系与区别是什么?4、机器学习实践落地流程详细介绍机器学习落地的步骤、流程及需要注意的关键点5、大数据与机器学习在通信行业实践的技术实现方案主要介绍技术框架、数据流及相关接口及部署方案6、基于实践案例的机器学习算法理论详解介绍有监督和无监督的区别,再分别从理论和案例的角度举几个实际工作中会用到的具体算法7、某省运营商2017年大数据及机器学习实施案例及python代码分享……
课程大纲第一单元机器学习相关概念机器学习、数据挖掘概述机器学习基础思想与原理理清人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘方面的联系及区别第二单元机器学习的落地与流程案例:讲解机器学习落地的具体步骤及主要要点围收集数据——准备数据——分析数据——训练——测试——应用训练数据——验证数据——测试数据:参数第三单元机器学习算法演练介绍有监督和无监督的区别及分类比较实际工作中会用到的具体算法(理论+案例)有监督算法包括哪几种?无监督算法包括哪几种?通过R或PYTHON代码现场演练第四单元理解深度学习深度学习的概念深度学习和机器学习的异同深度学习的计算法第五单元机器学习和深度学习的实践案例与应用场景数据依赖特征工程解决方案的比较案例:介绍运营商、央视、保险、检察院等行业相关实例课程总结
课程大纲大数据概述什么是大数据大数据发展现状与趋势电信大数据价值扫描大数据发展政策国家大数据产业发展政策解读电信运营商转型与大数据发展电信企业大数据发展商业模式大数据产业地图大数据产业的主要商业模式电信企业的商业模式选择电信大数据内部应用案例大数据与流量经营和精准营销大数据在客户服务上的应用大数据在网络运维上的应用电信大数据外部应用案例电信大数据征信电信大数据与智慧交通电信大数据与智慧旅游电信大数据与政务管理电信企业大数据能力输出电信大数据发展的困境与破解之策政策困境体制机制数据保护人力资源
“线上流量枯竭,线下实举步维艰”,传统的零售商要持续发展需要数字化转型。但零售的数字化转型是什么意思呢?对于顾客来说它有两层意思,一个是更好的体验,一个是更好的价值。对于零售商来说,它意味着能有更好的盈利以及更高的效率。 “新零售”是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。所以我们的数字化转型需要利用数据打通前台、中台和后台,覆盖顾客从探索发现他所需要的商品、他和这个商品之间的互动和体验以及他完成商品购买的整个流程。