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中国企业培训讲师

《“互联网+”时代保险行业大数据开发与应用》—深圳讲师

讲师:张世民 浏览次数:86

课程描述INTRODUCTION

大数据应用开发

· 营销总监

培训讲师:张世民
课程价格:¥元/天
培训天数:2天
客服专员吕秀
客服专员:吕秀
TEL:13162818687
QQ:24821101

日程安排SCHEDULE

课程大纲Syllabus

大数据应用开发

课程背景:
大数据时代的到来,正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里,大数据影响了社会的方方面面,从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域,整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。
然而,作为国民经济重要组成部分的保险行业,在大数据面前还显得比较迟缓,数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强,理念较旧,转型较慢,缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距,基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。
大数据是一座待挖掘的“金矿”,尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展,所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。对于保险行业来说,我们应该如何借助大数据为业务拓展和运营管理服务,在深入分析挖掘现有客户数据的同时,如何实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合,是所有保险从业者需要认真思考的。
课程收益:    
1.了解大数据产生的时代背景,正确认知大数据的应用价值;
2.透视大数据的基本规律和特性,掌握大数据思维,提升工作效率;
3.结合保险行业特点,开展数据分析,发现数据背后的问题和机会;
4.基于大数据应用,进行点对点精准营销,为客户提供个性化服务;
5.拓展数据获取渠道,整合相关行业优质客户资源,提升业绩水平。
课程时间:1-2天,6小时/天
授课对象:营销、运营、市场、技术、风控、客服等部门人员
授课方式:讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑

课程大纲
前言:拥抱变化——大数据时代的商业形态与创新思维
1.数据资产:传统行业的短板
2.互联网企业的大数据基因
1)什么是大数据基因:客户VS用户
2)跨界打劫——挟用户数据重构市场空间
3)降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件
3.“跨界融合”的本质:场景转换与用户体验
第一讲:大数据的时代背景和正确认知
一、什么是大数据?
1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示
2.大数据三要素
1)大——海量,平台级
2)数——信息结构化
3)据——精准、可依赖
3.大数据的六个特征
1)时间
2)空间
3)行为
4)偏好
5)规律
6)预测
案例剖析:五常大米,下单即送
4.大数据的类型
1)消费数据——多维度记录
2)机器和传感数据——图文、语音、影像
3)行为数据——位置、轨迹、交易
二、大数据产生的外部环境和基础条件
1.移动互联网
——终端普及率
——用户习惯
——支付
——物流
——信用体系
——用户体验
2.云计算
1)车载导航VS百度地图
2)阿里云的全球化布局
3.物联网
1)共享单车、充电宝们的商业逻辑
2)三大运营商的物联卡战役
4.人工智能
1)京东、顺丰无人机投递
2)富士康工业机器人作业
3)百度押注无人驾驶

第二讲:基于用户画像的大数据精准营销与创新服务
一、什么是用户画像
1.用户DNA
2.营销决策依据
3.效果转化
案例剖析:今日头条为什么让巨头们恐慌?
二、用户画像体系
1.用户画像的核心是标签
2.数据源的建立——内部挖掘+外部整合
1)用户数据
2)行为数据
3)消费数据
4)商品数据
5)客服数据
3.数据建模及规则
1)购买力模型
2)群体画像模型
3)购买兴趣模型
4)促销敏感度模型
现场讨论:共享雨伞的用户画像
三、用户标签体系
1.基础属性
2.消费特性
3.行为偏好
4.购物偏好
5.异常情况
6.用户特权
案例解析:滴滴出行的大数据生态链
四、用户画像与精准营销
1.个性化搜索
2.社交传播
3.热力图工具
4.会员营销
5.智能选品
6.DSP广告
7.个性化推荐
案例剖析1:餐饮O2O解决了什么问题?
1)高峰并发,降低错漏率
2)数据分析——以销定产
3)路径优化,配送效率提升
4)客户满意度——良性互动
5)成本控制与品牌传播
案例剖析2:滴滴出行的商业演进路线图
1)滴滴大数据:全国哪栋办公楼下班最晚?
2)为什么先从出租车切入
3)红包补贴是笔划算的买卖
4)出行生态链构建和延伸
5)基于大数据的智慧交通布局

第三讲:保险行业大数据开发与应用
一、大数据的开发价值及发展趋势
1.新能源——数据也是生产力
视频分享:马云谈大数据
2)个性化服务——感知用户,精准触达
3)标准化输出——边际成本和规模效应
2.大数据的发展趋势
1)人格化——个体都是载体
2)扩展性——用之不竭和高兼容性
3)智能化——数据会说话
案例分享:基于大数据的C2B个性化定制
二、保险行业大数据开发的重要性
1.数据是沉睡的金矿
2.发现运营中存在的不足
3.个性化、智能化营销方案
4.激活休眠客户群
5.差异化沟通服务体系
6.构建完整的客户关系链
7.最有效的决策依据
8.洞察行业周期性趋势走向
案例解析:跨界时代的冲击——竞争对手到底是谁?
三、保险业大数据采集与外部渠道开拓
1.内部数据采集要点
1)连续性——数据累积效应
2)间隔性——周期内变化趋势
3)多维度——数据的完整性
4)倾向性——目标导向的数据提取
2.外部数据渠道开拓与整合优化
1)“互联网+保险”的跨界趋势
2)构建跨平台信息采集体系
四、大数据分析挖掘方法和要点
1.统计性分析
1)常规统计——用户数、转化率、留存率、流失率
2)不同维度的统计分析
3)导向性的数据提取
案例分享:从一组订餐数据中,你能看出什么?
2.可视化分析
1)文不如表,表不如图
2)形成观点和结论
3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例分享:某移动医疗平台数据可视化系统
3.预测性分析
1)捕捉各个因素之间的内在关联
2)通过历史数据发掘规律和趋势
3)风险评估,预判和管控
案例分享:一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构
4.分析思维的训练
1)5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽
2)掌握思维导图工具(例如百度脑图等)
3)对比、转化、关联,横向与纵向扩展
4)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际
5)数据思维是不断练习的结果
思维训练:如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?

大数据应用开发


转载:http://www.nlypx.com/gkk_detail/31212.html

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