一、大数据在金融营销和服务中对于金融机构的作用？
1. 大数据定义和之前的应用
2. 信息收集汇总定位客户分层
1) 大众类客户
2) 财富类客户
3) 高净值客户
3. 客户特征分析进行分类
1) 年龄
2) 社会身份
3) 生活重心及习惯
4) 收入及支出规律
5) 所在行业特点
4. 筛选同类客户制定针对性市场营销策略及市场活动
5. 针对客群营销后效果统计反馈
6. 客户服务系统跟踪频率和方式
二、金融机构如何利用大数据进行存量客户开发及获客
1. 市场中客户使用金融服务和金融产品的统计
1) 数据及金融机构举例
2. 客户风险评估测试统计
1) 定位客户投资周期
2) 设定投资目标
3) 产品部和财富顾问可以给出相应的产品配置方案
3. 客户财富管理工具及产品选择的统计
1) 定位投资习惯
2) 定位挖潜的目标
4. 大数据白皮书案例分享
三、大数据定位后的销售突破及销售促成
1. 定位后的客户财富管理需求定位
1) 显性需求定位服务和权益
2) 隐形需求挖掘创造销售机会
2. 定位后的销售突破及需求挖掘的有效“谈资”
1) 房地产
2) 教育
3) 移民留学
4) 婚姻
5) 客户自我发展
6) 宏观经济及市场环境等
3. 定位后金融解决方案的有效呈现
1) 根据客户特征的不同呈现方式
2) 根据客户特征的有效沟通方式
3) 根据客户特征的销售行为习惯
4. 定位后的产品组合销售
四、大数据定位后精准营销策略的案例分享
1. 针对销售团队整体的协作运营及市场活动相关分享分析
