电子商务经过十几年的发展，线上竞争越来越激烈，很多企业在线上已经变成给baidu和taobao打工；同时移动互联网、LBS（位置定位）、微信等技术和工具的出现，产生了很多新的商业模式和营销的创新，如B2B企业通过微信及社群获取客户、基于O2O的美甲和洗衣服务等；在这种情况下，传统的企业会不会被颠覆，传统企业如何跟上时代，如何利用移动互联网、O2O和全网营销改造自己，获取服务、营销等竞争优势，是本课程要解决的问题；同时课程里面又讲解了很多互联网的实际可以使用的工具和技巧，希望您学习后，可以回到企业直接应用。
企业只有营销才能实现利润，其他所有的一切都是成本，企业最大的成本就是不懂得营销的员工，没有经过训练的员工，一批不职业不专业的员工，天天待在企业走不出去的员工，走出去之后一直在得罪顾客、伤害顾客的员工。最终导致企业每天都在丧失客户资源，损失企业利润。 对于销售人员而言首要核心的问题就是自身的狼性不够，对产品及对自己的自信度不够，每次与客户沟通到关键的时刻心就会颤抖，大量的案例和事实证明，一个优秀的销售人员会像他的老板一样相信自己的产品，相信他的产品能够帮助到客户，能够给客户带来价值，相信客户现在就需要这个产品，因为客户永远无法买他不知道的产品。 本课程核心就是学会如何培养自己对销售的积极认识，养成浓厚的销售兴趣和持续激情，认识销售带给自己的财富，提高销售人员的狼性及战斗力，提升对产品的信心……
大数据核心理念问题：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一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓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分析面临……
大数据带来的信息风暴正在变革我们 的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代 转型，只有不断学习才能跟上时代潮流，本课程对全体员工进行普及教育，系统介绍大数据的概念、来源、影响以及相关技术和运营商及其他企业的应用状况。
移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。
大数据时代，要求将数据的重要性提升到战略层面，更要求业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。探索以大数据为基础的解决方案，是企业产业升级，效率提高的重要手段。
全球经济正在经历寒冬，企业经营成本高涨，市场竞争日趋激烈！而互联网行业，如淘宝、百度、腾讯、京东商城却迅猛发展! 余额宝理财、微信营销已经影响人们的生活! 大数据、互联网思维、企业互联网转型，这些2013年最火热的词汇，使得许多企业中高层管理者产生疑问：什么是大数据？什么是互联网思维？企业如何在互联网时代把握大数据下的营销和服务。
数据是基础性资源，也是重要生产要素。大数据与云计算、物联网等新技术相结合，迅疾并日益深刻地改变人们的生产生活方式。运用大数据能够提高政府决策和管理水平。通过对海量数据的挖掘与分析可以更好地提供信息等公共服务，助力大众创业、万众创新。政府应正视大数据时代潮流，主动抓住大数据带来的发展机遇。
引子：这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代！——狄更斯《双城记》案例：原一平——推销之神是怎样炼成的？第一部分：大客户营销技能提升什么是营销？1、营销释义2、营销与销售的区别二、什么是大客户？1、大客户的特征三、什么是大客户营销1、什么是大客户营销2、大客户营销区别于传统销售四、客户开发的九种渠道来源1、随时随处寻找“准顾客”案例：乔吉拉德2、老客户推荐提供3、媒体资讯上寻找：报媒、电视、电话黄页等4、互联网渠道5、250定律，从朋友处获取6、从金融机构，比如银行处寻找7、从车管所、交警大队、驾校等8、汽车展厅或4S店9、其他渠道：沙龙、高端论坛等案例：某保险公司营销员的客户寻找之道五、关于大客户开发的5W2H法则1、为何要开发Why2、分布在哪里Where3、创立多长时间When4、谁是……
课程重点：互联网趋势及红利社会经济的的发展与阶段互联网的三种商业模式互联网对传统行业的影响的深度解析深度解读电商发展大数据时代的机会与商机课程重点：互联网+思维创新用户思维/极致思维/微创新思维/流量思维社会化思维/大数据思维/平台思维/跨界思维课程重点：互联网金融本质及内涵互联网金融的涵义互联网金融三大核心要素互联网金融的优势互联网金融的市场价值互联网金融的格局互联网金融对银行的威胁来自哪里课程重点：互联网金融创新模式第三方支付P2P的四种模式大数据金融众筹模式信息化金融机构互联网金融门户虚拟货币课程重点：互联网金融之小微金融“惑”与“豁”小微金融之“惑”信息不对称实效性不能满足小微客户需求信用风控体系缺失小微客户营销成本高小微金融“豁”建立大数据平台，完整客户画像建立大数据平台，实时在线……
程重点：互联网趋势及大数据时代互联网的前世今生互联网的三种商业模式网络营销对传统行业的影响的深度解析深度解读电商发大数据时代的来临课程重点：大数据的思维及特征大数据特征：4V1O大数据思维：“更多”——不是随机样本，而是全体数据“更杂”——不是精确性，而是混杂性“更好”——不是因果关系，而是相关关系大数据应用的五大关键1、以“客户为中心”，制定前期“大数据战略规划”；2、制定全面完整的企业“大数据蓝图”；3、从现有数据入手，设定并完成短期和阶段性的“大数据战略目标”；4、根据业务优先级，逐步建立分析体系，循序渐进提升“大数据分析能力”；5、定制可衡量的指标分析“大数据ROI（投资回报率）”课程重点：大数据下构建网络营销系统大数据营销四大系统大数据下的品类定位建设高效转化建站系统建立高效推广系……
不敢想，不敢干…… 不太努力，不愿投钱…… 不懂经营，不会管理，凭什么与时俱进 最关键是对客户没有价值，既不能传播品牌，更不能创造自我品牌 想要改变！怎么改变！？ 戳不到痛点，没必要谈！ 不落到地面，不应收钱！ 我们坚信：今天不自虐，明天就被虐！
移动互联网发展至今，人们获取产品信息和购买的渠道越来越丰富，电商行业越竞争越来越激烈。消费者对内容消费兴起，呈现出“社交化、本地化、移动化、个性化”消费行为特征，原来的“物以类聚”转为“人以群分”。我们发现，移动互联网并非PC互联网的简单版，它与原来的PC电商有着本质的区别： 1.传统电商通过秒杀、优惠券、满减、折扣等方式获取用户的成本越来越高； 2.手机可以随时随地使用社交软件，点点手指即可与他人进行互动，购物和分享变得越来越便捷和高频； 3.手机分布呈现碎片化特征，PC电商依赖搜索引擎的引流算法在移动端的权重逐渐降低； 4.手机的像素越来越高，用户可以随时随地上传图片和视频，ＵＧＣ（用户生成内容）的频率和数量大大增加。 如何应对消费结构带来的改变，如何持续生产满足消费者需求的产……
案例：出票人到期无力向承兑行清缴票据款系银行工作人员帮助制作虚假报表所致谁来承担责任？案例：出票人虚构收款人，导致票据背书不连续的处理？案例：承兑人是否能以“申请人提供的合同、发票虚假”主张承兑无效而拒绝付款？案例：承兑人在承兑栏中记载“不得转让”的效力？案例：收款人在票据上背书并交付给个人贴现，未收到票据时，能否要求确认“票据转让无效”并要求返还票据？案例：伪造、变造票据退票后，后手中介起诉前手中介赔偿全额票据款和利息有无依据？案例：主张已被吊销执照公司的印章背书属“票据上签名之伪造”？案例：最后背书系持票人的前手伪造？案例：公示催告期间转让票据无效？案例：票据被除权后，后手以“未实际履行付款义务”起诉前手，能否获得法院支持？案例：签订“质押转让票据协议”，能否起到转让票据权利的目的？案例……
互联网正在对市场进行彻底的颠覆，未来的企业不管是否愿意，都会被迫进入到互联网，你的顾客不会停滞不前，你的公司也不可能一成不变。很多传统企业纷纷寻找颠覆自己的思维和出路，但是当传统企业遇到革新，设计人意识转变、利益再分配和资质结构变革、执行力再造的问题，让企业的革新举步维艰。 作为一个革命的思维概念，谁能够颠覆它？只有它自己，因为颠覆、快速、迭代都是他的DNA，所以互联网思维一定是不断迭代和颠覆前面的互联网思维而变革出更革命的互联网思维来。
1.对企业而言，最大的成本，不是广告和推广费用，而是没有经过训练的员工,他每天都在得罪企业的客户； 2.教育不等于训练，教育只是告诉你什么是对的，训练才能让你把事情做对。教育可以改变观念，训练才能改变行为。
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……
【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
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……
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
