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AI+銀行客戶忠誠度管理

課程編號:62512

課程價格:¥15000/天

課程時長:2 天

課程人氣:9

行業類別:銀行金融     

專業類別:營銷管理 

授課講師:馬雅

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
銀行客戶經理、產品經理、數據分析師等相關崗位人員

【培訓收益】
認知目標:了解AI技術在銀行客戶忠誠度管理中的應用場景和價值,掌握相關概念和工具。 技能目標:能夠運用AI工具進行客戶畫像分析、流失預警、個性化推薦等,提升客戶忠誠度。 態度目標:樹立數據驅動、客戶至上的服務理念,積極擁抱AI技術變革。

第一講:AI賦能銀行客戶忠誠度管理概述
一、銀行客戶忠誠度管理面臨的挑戰
案例導入:某銀行客戶流失率居高不下,傳統方法收效甚微。
1. 客戶流失率數據與趨勢圖
數據:某銀行過去3年的客戶流失率數據
2021年:客戶流失率為15%
2022年:客戶流失率為18%
2023年:客戶流失率為20%
問題分析:客戶流失率高的根本原因
——服務同質化+成本效率低
小組討論:請使用折線圖展示客戶流失率的逐年上升趨勢,并標注關鍵節點(如行內某次產品調整或市場變化)
梳理成果:客戶流失率逐年上升,根據數據和成因分析,清晰關注營銷的同時,也需重視客戶忠誠度管理的重要性
——說明傳統客戶管理方式效果有限,通過AI技術結合,可以提前預測客戶流失并采取挽留措施
2. 客戶生命周期價值(CLV)分布圖
數據:展示某銀行客戶的生命周期價值分布
1)高價值客戶(Top10%):平均CLV為50萬元
2)中價值客戶(Middle60%):平均CLV為10萬元
3)低價值客戶(Bottom30%):平均CLV為2萬元
二、AI技術如何賦能銀行客戶忠誠度管理(客戶滿意度與客戶忠誠度關系圖)
數據:展示某銀行的客戶滿意度與忠誠度關系數據
1. 滿意度≥90%的客戶,忠誠度為85%
2. 滿意度在70%-89%的客戶,忠誠度為60%
3. 滿意度<70%的客戶,忠誠度為30%
成果:
導出結論:客戶滿意度與忠誠度密切相關,提升滿意度是提高忠誠度的關鍵,通過AI技術,可以實時監測客戶滿意度并優化服務體驗
解決方案:客戶畫像與精準營銷、客戶流失預警與挽留、個性化產品推薦與服務、智能客服與客戶關系維護
案例分享:某銀行利用AI技術實現客戶流失率降低20%。
——課程目標與學習路徑

第二講:基于AI的客戶畫像與精準營銷
一、客戶畫像構建方法與數據來源
數據清洗、特征工程、標簽體系構建
工具:Python、Pandas、Scikit-learn
二、數據收集:收集與客戶行為相關的數據
1. 交易數據:交易頻率、交易金額、交易類型等
2. 賬戶數據:賬戶余額、賬戶活躍度、賬戶類型等
3. 客戶信息:年齡、性別、職業、收入等
互動數據:客服電話記錄、網站瀏覽記錄、APP使用記錄等
三、數據預處理:對收集到的數據進行清洗、轉換和標準化
1. 處理缺失值和異常值
2. 將分類變量轉換為數值變量
3. 對數據進行標準化或歸一化處理
四、特征工程:從原始數據中提取有意義的特征
1. 計算客戶最近一次交易距今的時間(Recency)
2. 計算客戶在一定時間內的交易頻率(Frequency)
3. 計算客戶在一定時間內的交易金額(Monetary)
——構建客戶行為指標,例如賬戶活躍度、產品使用率等
五、基于客戶畫像的精準營銷策略
——策略制定:產品推薦、活動策劃、渠道選擇
實戰演練:針對不同客戶群體設計個性化營銷方案
——常見問題與解決方案

第三講:基于AI的客戶流失預警與挽留
一、客戶流失原因分析與數據準備
數據分析:流失客戶特征分析、流失原因歸類
數據準備:數據采樣、特征選擇、數據標準化
二、機器學習算法在客戶流失預警中的應用
算法原理:邏輯回歸、決策樹、隨機森林
案例演示:使用隨機森林算法構建客戶流失預警模型
三、基于流失預警的客戶挽留策略
策略制定:個性化優惠、情感關懷、產品升級
實戰演練:針對高流失風險客戶設計挽留方案
四、AI自動化運營的降本技巧(解決成本效率低)
1. 智能客服的“話術設計模板”
高頻場景:客戶問題 AI應答話術模板 轉人工規則
——信用卡賬單查詢 “您好,您本月賬單為XX元,還款日為XX。” 客戶重復提問相同問題→轉人工
——理財產品收益咨詢 “當前XX產品年化收益3. 8%,高于同類95%…” 客戶要求協商利率→轉人工
2. 長尾客戶激活的“AI外呼策略”
篩選名單:6個月無交易的沉默客戶
AI外呼:自動撥打+語音識別(示例話術:“為您專屬預留了5萬額度備用金,是否確認開通?”)
意向分級:根據客戶對話關鍵詞標記A/B/C級意向
人工跟進:僅針對A級客戶(如:“同意了解詳情”)分配客戶經理

第四講:基于AI的個性化產品推薦與服務
一、個性化推薦系統概述與算法原理
算法原理:協同過濾、內容推薦、混合推薦
案例演示:使用協同過濾算法推薦理財產品
二、個性化推薦在銀行產品中的應用
應用場景:理財產品推薦、貸款產品推薦、保險產品推薦
實戰演練:設計個性化推薦系統并進行效果評估
三、基于AI的智能客服與客戶關系維護
技術應用:智能客服機器人、情感分析、客戶滿意度調查
案例分享:某銀行利用智能客服機器人提升客戶滿意度

第五講:AI+銀行客戶忠誠度管理未來展望
1. AI技術發展趨勢與挑戰
2. 銀行客戶忠誠度管理未來發展方向
3. 招商銀行“AI+客戶旅程優化”
1)策略:當客戶瀏覽“留學金融”頁面超3分鐘,自動推送
2)產品:外匯兌換優惠+海外賬戶開立指引
3)內容:AI生成“XX同學,您的目標院校學費繳納攻略已備好!”
4)結果:頁面轉化率提升28%,客戶滿意度提高19%

應用場景與案例
1. 高價值客戶挽留
案例:某銀行針對RFM前20%客戶,通過AI外呼+專屬利率優惠,留存率提升12%
策略:動態優惠券生成(如“余額達標送加息券”)
2.長尾客戶激活
低成本方案:使用開源工具鏈(如ApacheAirflow)自動化發送激活短信,成本降低70%
行為觸發:當客戶APP使用時長周環比下降50%時,推送個性化活動
3. 情緒驅動的服務補救
NLP應用:分析客服通話錄音,識別客戶負面情緒(如焦慮、抱怨),自動升級至VIP通道
實戰案例:某城商行3個月降低12%流失率
——關鍵動作
步驟1:通過AI鎖定“高價值流失客戶”(RFMP總分前20%)
步驟2:自動觸發定向挽留策略(如:專屬理財經理電話+0. 5%存款利率上浮)
結果:人工干預成本減少60%,客戶留存率提升12% 

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