《零售金融用戶運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵策略與模型》

【課程背景】

近幾年興起的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，紛紛布局互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)。它們根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)構(gòu)建了業(yè)務(wù)生態(tài)圈，從生態(tài)圈外圍向金融業(yè)不斷侵蝕，逐步將金融植入各類生活場(chǎng)景中，并利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)簡(jiǎn)化金融服務(wù)的環(huán)節(jié)，提高金融服務(wù)的效率，進(jìn)而搶占大量的用戶和流量。經(jīng)過(guò)過(guò)去幾年的積累和爆發(fā)式發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)巨頭在新用戶獲取渠道、用戶群體和流量規(guī)模方面占據(jù)了絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。借助手機(jī)App的高度覆蓋，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、交互、挖掘等技術(shù)的普遍應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的普及，很多原來(lái)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)不愿意或者無(wú)法向其提供服務(wù)的普通消費(fèi)者通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，享受到了金融服務(wù)。

究其本質(zhì)：一方面，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，讓人和人之間的連接、機(jī)構(gòu)和機(jī)構(gòu)之間的連接以及人和機(jī)構(gòu)之間的連接變得更加實(shí)時(shí)與有效，信息能夠更加順暢地從金融機(jī)構(gòu)觸達(dá)普通消費(fèi)者；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)能夠最大程度地記錄和留存人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上的行為。這些被記錄下來(lái)的用戶行為，最終都會(huì)以大數(shù)據(jù)的形式（包括結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的）進(jìn)行存儲(chǔ)。

通過(guò)對(duì)這些大數(shù)據(jù)的挖掘、分析和理解，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)οM(fèi)者有更加全面、深度的認(rèn)知，這就解決了在傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式下金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者之間信息不對(duì)稱的問(wèn)題。所以我們看到，如今傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)紛紛開始“觸網(wǎng)”。它們中有的設(shè)立網(wǎng)絡(luò)銀行部，有的設(shè)立電子銀行部，還有的直接與互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作，共同進(jìn)行新用戶獲取、風(fēng)險(xiǎn)控制和用戶經(jīng)營(yíng)。這些創(chuàng)新和合作，逐漸催化形成了新的金融工具和金融業(yè)態(tài)。隨著傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的“舒適圈”被徹底打破，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)要想在大數(shù)據(jù)時(shí)代保持足夠的競(jìng)爭(zhēng)力，就必須在立足本源的同時(shí)，積極擁抱互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)零售服務(wù)進(jìn)行升級(jí)。通過(guò)擴(kuò)大場(chǎng)景的縱深度，覆蓋盡可能多的長(zhǎng)尾小微用戶。數(shù)字科技在這個(gè)過(guò)程中，將助力金融機(jī)構(gòu)更好地維護(hù)用戶關(guān)系，有效改善用戶體驗(yàn)，更好地適應(yīng)用戶需求更加即時(shí)性、多元化、專業(yè)化的趨勢(shì)，不斷推動(dòng)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化、智能化與生態(tài)化的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

對(duì)于所有服務(wù)C端用戶的零售金融業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，它的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者就是金融機(jī)構(gòu)所服務(wù)的消費(fèi)者，因此零售金融經(jīng)營(yíng)的核心是人。

哪家金融機(jī)構(gòu)能更加準(zhǔn)確地把握自己的用戶，哪家機(jī)構(gòu)就能掌握克敵制勝的秘訣，至少能在競(jìng)爭(zhēng)中拔得頭籌。會(huì)詳細(xì)介紹用戶運(yùn)營(yíng)常見模型、數(shù)據(jù)分析常見方法、用戶調(diào)研的方法（ 包括潛在用戶挖掘、用戶增長(zhǎng)、用戶促活、用戶留存及 用戶調(diào)研和服務(wù)），還會(huì)詳細(xì)闡述大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在“了解你的用戶”過(guò)程中的價(jià)值和應(yīng)用。

【課程收益】

學(xué)習(xí)用戶運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析的8種常見模型

學(xué)習(xí)用戶運(yùn)營(yíng)的底層邏輯

掌握用戶類運(yùn)營(yíng)的3-5中常用模型；

掌握用戶調(diào)研和用戶訪談方法

了解金融數(shù)字化的最新案例

【課程特色】干貨，實(shí)戰(zhàn)，解決問(wèn)題，戰(zhàn)略咨詢的方法論集錦，邏輯清晰，解決實(shí)際問(wèn)題

【課程對(duì)象】

零售金融的管理人員，業(yè)務(wù)人員

【課程時(shí)間】6-12小時(shí)

【課程大綱】

一、什么是用戶運(yùn)營(yíng)？

1.用戶至上，一種全新的金融數(shù)字化定位模式

1）用戶真正成了上帝

2）用戶運(yùn)營(yíng) 的重要性

2.用戶運(yùn)營(yíng)應(yīng)達(dá)到的三種效果

1）搭建完整的用戶體系

2）引導(dǎo)用戶產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)UGC

3）提高產(chǎn)品附加值

3.用戶運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析的一體化

.二、常見的用戶運(yùn)營(yíng)的模型有哪些？

1、AARRR漏斗模型

2、RARRA模型新漏斗

3、帕累托分層模型

4、金字塔分層模型

5、RFM用戶分析模型

6、單用戶價(jià)值模型

7、用戶生命周期（LTV/ARPU/ARPPU）模型

8、用戶盈利能力模型

三、怎樣做用戶數(shù)據(jù)的分析？

1. 搜集用戶數(shù)據(jù)

1）數(shù)據(jù) 收集 的 方法

2）關(guān)于用戶數(shù)據(jù)的三點(diǎn)補(bǔ)充

2. 用戶行為分析

1）學(xué)會(huì)分析用戶行為數(shù)據(jù)

2）監(jiān)控用戶行為，維護(hù)品牌聲譽(yù)

3）用戶分類及對(duì)應(yīng)運(yùn)營(yíng)方法

3. 用戶調(diào)研的相關(guān)要點(diǎn)

  1）在談?dòng)脩魰r(shí)究竟在談什么

  2）快速劃分用戶的方法

  3）用戶需求的采集、提煉與驗(yàn)證

四、如何運(yùn)營(yíng)冷啟動(dòng)期的種子用戶

1. 產(chǎn)品冷啟動(dòng)難題

2. 找到最初的種子用戶

3. 種子用戶運(yùn)營(yíng)要點(diǎn)

1）大量溝通，及時(shí)處理反饋

2）超預(yù)期才有口碑

3）線下同樣建立強(qiáng)鏈接

4. 種子期要重點(diǎn)關(guān)注的三項(xiàng)指標(biāo)

1）網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)密度

2）內(nèi)容增加度

3）訪問(wèn)頻度

五、拉新：如何把規(guī)模做起來(lái)？

1．常見的用戶拉新方式

1）用戶運(yùn)營(yíng)三要素：拉新、留存、促活

2）新用戶注冊(cè)流程要最簡(jiǎn)化

3）常見的12種拉新方式

2．5W 1H，六個(gè)新手引導(dǎo)策略

3. 突出五種殺傷力最強(qiáng)的新手特權(quán)

六、留存：如何提高轉(zhuǎn)化率？

1．用戶轉(zhuǎn)化常見問(wèn)題

1）有關(guān)用戶轉(zhuǎn)化的三個(gè)常見誤區(qū)

2）提升用戶轉(zhuǎn)化率四部曲

2. 用戶分級(jí)

  1)用戶結(jié)構(gòu)的四個(gè)層級(jí)

2)用戶運(yùn)營(yíng)中的“二八法則”

3. 用戶留存

1)用戶留存率的正確計(jì)算方式

2)用戶留存數(shù)據(jù)分析要點(diǎn)

3)不同層級(jí)用戶的留存方法

七、促活：如何提升用戶活躍度？

1．什么是活躍用戶？

1）活躍用戶與留存用戶之間的關(guān)系

2) 活躍用戶界定準(zhǔn)則

2 提升用戶活躍度的方法

1）提升用戶活躍度的六個(gè)手段

2）用戶周期的三個(gè)階段及相應(yīng)促活方式

3. 搭建完善的用戶成長(zhǎng)體系

1）用戶分級(jí)成長(zhǎng)體系

2）用戶積分商城體系

3）定期/非定期發(fā)放用戶優(yōu)惠券

4）用戶套餐折扣滿減

5）用戶評(píng)價(jià)成長(zhǎng)體系

4.如何做好活躍用戶的數(shù)據(jù)分析？

1）常用促活數(shù)據(jù)分析技巧

2）日留存數(shù)據(jù)

3）評(píng)論的價(jià)值

七、四種常見的用戶運(yùn)營(yíng)落地形式

1.社區(qū)運(yùn)營(yíng)

1）社區(qū)out了嗎？

    2）垂直領(lǐng)域社區(qū)依舊堅(jiān)挺

3）小米社區(qū)：為“發(fā)燒”而生的“米粉”聚集地

2．新媒體運(yùn)營(yíng)

1）服務(wù)號(hào)與訂閱號(hào)該如何選擇

2）各大新媒體平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)

3.社群運(yùn)營(yíng)

1）用戶圈層與社群化運(yùn)營(yíng)

2)如何維護(hù)社群熱度?
3)如何避免被用戶屏蔽

4)能把新品發(fā)布會(huì)開成“春晚”的錘友會(huì)

4.活動(dòng)運(yùn)營(yíng)

1)線上活動(dòng)，提升活躍度與參與感

2)線下活動(dòng)，提升產(chǎn)品口碑

3)新世相打造“逃離北上廣”IP