【培訓對象】
產品研發團隊、產品經理、產品需求調研團隊、營銷、營銷分析、運營

【培訓收益】
金融大數據的應用現狀與痛點，大數據特點，技術圖譜及大數據思維 大數據分析、建模、標簽化管理、數據洞察產品需求 大數據下的產品場景，找回需求原點，構建金融產品需求場景 金融產品數據分析與挖掘、金融產品研發前置分析及商業應用全周期 大數據洞察的客戶關系，洞察維度，客群分析，客群在線的四大場景 金融應用場景與客群關系，基于用戶洞察體驗需求升級

一、市場調研維度與用戶認知
1、思維創新技術路徑
2、市場調研的目的
調研目的
調研對象
需要收集的數據
需要達成的效果
3、調研的五大維度
網點周邊商業
網點周邊社區
網點周邊用戶
競爭對手
合作單位
3、調研的三種方法
實地調研
文案調研
特殊調研
4、市場調研的3個目的
5、市場調研的數據陷阱
6、用戶存在無意識的感知偏誤
7、用戶觀念跟不上企業創新
二、市場調研方法與失效因素
1、市場調研中容易混淆的3種誤差
固有誤差
隨機誤差
主觀誤差
13、市場調研 - 行業成熟度
14、市場調研 - 市場發展空間
15、市場調研 - 未來市場規模
16、市場調研 - 行業發展趨勢
17、致使市場調研失效的7個因素
某些消費者有“隱形需求”
調研的時間太遠，不具備結論
霍桑效應
偏見與歧視
沉迷市場機會和體量導致市研失效
消費者是自我的導致市研失效
消費者難以場景化導致市研失效
8、從眾心理導致虛假信息
9、維護形象導致虛假信息
10、思維錨定導致低效信息
11、廣告干擾導致低效信息

18、如何整理市場調研數據
19、市場調研分析報告
整個大市場分析
整體市場下的細分市場分析
典型產品分析
新機會
風險
大數據技術圖譜
大數據技術基礎
大數據的數據源特點
大數據技術邏輯
大數據全域識別
大數據數據展現
5、大數據思維
全樣
容錯
相關
智能
案例：
二、數據分析
1、數據分析意識
對比關系
看趨勢
重點數據
2、數據分析方法
對比分析法
結構分析法
交叉分析法
分組分析法
漏斗分析法
杜邦分析法
矩陣關聯分析法
2、數據分析報告對產品研發的影響
3、數據預處理
4、特征分析
5、算法建模
線性回歸
聚類
分類
6、數據表達
分布數據可視化
分類數據可視化
線性關系數據可視化
7、數據挖掘
8、統計分析方法
集中趨勢
離散程度
相關程度
參數估計
假設檢驗
9、
大數據分析與建模
建模
訓練模型
應用模型
優化模型
2、大數據標簽化管理
數據標簽
標簽
多樣化標簽與場景化應用
基于標簽化的產品畫像
3、數據洞察金融產品需求
4、大數據為金融產品賦能
5、金融大數據的數據挖掘與建模
大數據挖掘流程與邏輯
大數據基本算法邏輯
大數據挖掘特性
大數據建模邏輯
數據＋模型＝產品能力？
案例：
三、貫穿整個金融產品生命周期的數據挖掘
1、金融大數據分析與數據挖掘
業務場景
數據建模
挖掘算法
相關分析
2、大數據應用場景及場景解析
3、找回需求原點，構建產品需求場景
4、產品數據分析與挖掘的樣本條件
5、產品研發前置分析
需求任務
研究目的
關鍵指標
6、產品生命周期 - 產品研發設計
策略研究
概念評估
產品研發
產品測試
7、產品生命周期 – 商業應用
導入
發展
成熟
衰退
8、產品商業應用的數據觸角
案例：
四、大數據洞察的客群分析
1、與客戶關系的核心
傳統價值
高階價值
2、大數據驅動的客群洞察-數據維度
真實性
立體性
即時性
3、大數據驅動的客群洞察 – 營銷維度
目標客群旅程
營銷活動評估
社交表現追蹤
行為趨勢洞察
4、客群洞察與分析
基礎屬性
需求解構
客群分層
客戶心智
內容偏好
產品能力
場景故事
金融價值
邏輯解析
5、客戶在線的四大場景
輸入場景
瀏覽場景
搜索場景
交易場景
6、金融應用場景與客群關系
可運營人群數 – 活躍用戶
人群轉化率 – 關系加深率
高價值人群總量
高價值人群活躍度
7、創新實踐，端到端的整合場景
場景總覽
預設GMV目標，反推各階層用戶體量
8、內容傳播渠道
內容矩陣
數字媒介矩陣
融合匹配
KOL選擇
9、基于內容營銷閉環的布局
基礎內容投放
頭部內容資源
人群關系觸達
10、基于用戶洞察體驗升級需求
 

 

曾任樂村淘（中國最大農村電商平臺） 執行總裁
曾任A股上市公司啟迪桑德（000826） 創新中心負責人負責啟迪桑德整體的數據化轉型與數據模型建立
百安居（中國）有限公司 電子商務顧問
互聯網行業協會新零售分會 特約專家
黑馬創業學院 實驗室級專家導師
北清智庫商學院 首席專家導師
中國生產力促進中心協會數字經濟委員會特約專家

 

【個人簡介】
韓老師是互聯網創業導師團成員之一、阿里家家創始人之一，成功輔導中泰龍辦公家具、百安居、365谷網、小馬教練等10多家企業的數字化轉型升級、互聯網項目，其中兩家成功獲得融資。工作時間20年以上，15年以上IT高級管理經驗。思維活躍，具有很強的創新性，開放性。具備多個大型平臺從商業構思、商業模式、產品、技術開發、運營及市場推廣，最終形成經營業績的成功案例。
韓老師曾帶領多家互聯網、傳統型企業成功轉型升級，創建了A股上市公司啟迪桑德（000826）的創新中心，創建了全國首例互聯網＋生活垃圾分類的典型模式，并創建了社區服務平臺，共享電池項目，再生溯源業務模式等，形成基于環保的智慧城市綜合服務平臺，成為啟迪桑德（000826）重大戰略。
帶領知名農村電商平臺樂村淘從模式1.0成功轉型升級2.0，調整樂村淘商業模型，實現了一年內從10億平臺交易額升至近百億，創辦了“6月6農民節”活動，奠定了樂村淘成為農村電商平臺領先的地位。
創辦了家居電商平臺－阿里家家，首次提出家居O2O模式，被中國家居行業協會，互聯網行業協會載入行業發展記錄，阿里家家成為互聯網家居行業發展模式里程碑式的奠定者。
2020年，輔導的泰安睿云識電，是給工業企業提供智能用電解決方案，基于物聯網的管理與服務平臺，12月商業模式討論，1月初商業模式確認，3月軟硬件的研發，5月試運營，服務多家工業企業，達到電力智能管理模式，幫助工業企業用電管理方面節能30%以上，7月15日發布會，8月10日，訂單突破1000萬，城市服務中心7個，8月20日，項目融資路演排名第一，獲多家投資機構青睞，為2021年5億經營目標打下堅實的基礎。這是一個典型的傳統企業，通過數字化轉型，突破原有發展模式，成為數字型創新企業。

【主講課程】
《企業數字化轉型升級實戰》
《數字化領導力》
《敏捷管理》
《數字戰略與商業模式創新》
《數字思維》
《產品與用戶驅動的商業模型創新》
《人工智能與企業創新應用》
《數字力量-零售的智能變革》
《破繭成蝶－工業大數據驅動智能制造》
《金融數字營銷》
《數字孿生驅動智能金融創新》
《物聯網創新應用與物聯經濟》
《普惠金融數字化轉型》
《大數據分析與銀行運營解析》
《新零售營銷與渠道管理》
《零售數字變革下的運營體系與策略》
《零售變革的數字供應鏈》

【客戶評價】
韓老師講課生動、貼合實際，案例豐富，對智能零售分析透徹，大數據對傳統零售業態進行價值重構，有獨到的見解，值得一聽。
——前華為榮耀手機總裁 劉江峰
韓老師的智能零售與大數據課程理論和實際案例非常豐富，條理清晰，具備很強的實戰性，讓我們在智能零售方面有了更好的思路！。
——百安居（中國）有限公司總裁 吳篤卿
韓老師的課程深入淺出，有很強的系統性和前瞻性，既有一定的理論高度，又有豐富的實戰案例，實現了理論和實踐的有機結合，非常實用，有很強的現實指導意義，為零售企業的轉型升級提供了清晰的思路和路徑。
——燕京集團副總 劉翔宇
韓老師的授課能更多地從實際角度出發，運用其多年實戰的積累，理論與實踐相結合，更生動地讓大家理解什么是智能零售。
——招商蛇口董秘 劉寧
本公司一直從事傳統的零售行業，尤其是這幾年在電商大環境的沖擊下需要零售創新，聽了韓老師的智能零售課程深受啟發，并且對公司的整個模式進行了梳理，目前已經取得了很好的效果，整體的銷售額也有了一定的增長。
——河北東安集團董事長 李致華
整個課程并不是單純的理論灌輸，更多的是一些智能零售場景應用、實戰經驗與案例分析講解，非常實用。
——啟迪桑德副總裁 張新建
授課方式輕松、有趣，課程從實戰角度出發，結合了案例與發展路徑，讓我更加深刻體會到大數據重要性，以及企業運營過程中為業務服務，全面挖掘大數據價值，并做到更精準營銷
——中央人民廣播電臺社教節目中心資深編導 楊澤柱