客户画像与产品设计 --大数据时代金融机构全员必须掌握的硬核技能

【课程对象】有数字化转型需求的金融机构全体人员（前台业务人员为重点）；

【课程时间】6-8 小时

【课程背景】

在传统概念中，客户画像与产品设计似乎是产品经理专属的技能。但是在大数据时代的今天，越来越多的金融机构和金融科技企业需要更多（数据敏感—digital smart）的员工理解公司的产品战略。尤其是在信息碎片化甚至是粉末化的时代，抓住客户百变的需求、锚定有效的销售线索，锁定高价值高忠诚度的客户变得越发的重要。

从基层员工技能提升角度，前台销售人员需要理解数据，掌握更多对于客户画像标签的分类维度，收集并反馈符合业务场景的客户画像信息，从而有效支持中台的产品设计和后台的标签数据架构系统的建设；

从数字化转型角度，管理人员也需要理解公司战略发展所对应的客户画像，及时从市场和竞品分析中，细分本公司的竞争优势，运用更加先进的数据分析技术，引领公司的数字化转型。

由于互联网金融的爆发强化了跨业竞争的激烈程度，在这种新的竞争格局产生时，谁能够精准定位客户画像，找到高价值目标客户的痛点和爽点，并设计出符合其需求的产品，谁就能获得更多的市场回报。

因此，本课程旨在服务于金融机构的数字化转型战略，从技术与业务的交叉角度，将实践和理论结合，设计出一套适合金融机构全员学习的硬核大数据入门课程：客户画像与产品设计。课程主要针对以下三方面进行系统讲解和案例分析：

• 如何快速掌握客户画像的构成原理与应用方法？
• 如何构建符合现实需要的客户画像标签库？
• 如何通过客户画像进行产品设计？哪些角色应该参与这个过程？

本课程适合有数字化转型需求的金融机构，如银行、保险、互联网金融、第三方财富管理公司全员参加，帮助业务人员理解大数据技术的重要应用场景——客户画像标签体系。理论结合实际，提供大量的实用模板工具和案例介绍。用业务人员听得懂的语言讲解，高效系统，案例落地，全程干货。

【课程收益】

• 掌握对客户画像和产品设计的基础认知
• 掌握4个客户画像的应用场景
• 掌握5种客户画像的常见使用者和实施规划
• 掌握5个客户画像构建步骤
• 掌握4层客户画像结构
• 掌握3种标签分层体系与应用方式
• 掌握2种客户全生命周期旅程的产品匹配方法
• 掌握1套高净值客户金融产品设计的思路
• 掌握5个高净值客户金融产品设计的应用场景

【课程特色】系统性，干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；生动，案例精彩；配套沙盘演练，游戏式学习

【课程对象】有数字化转型需求的金融机构全体人员（前台业务人员为重点）；

【课程时间】6-8 小时

【课程大纲】

一、入门篇：什么是客户画像？

1、画像本质（结构化标签组合）

• 第一层：实体
• 第二层：符号
• 第三层：概念
• 第四层：原理

2、画像模型三要素

• 第一要素：人
• 第二要素：物
• 第三要素：环境

3、常用的构建方法

• 标签组合
• 层级建模
• 机器学习

4、画像的价值与应用方向

• 精准营销
• 数据应用（推荐系统、广告）
• 客户分析
• 数据分析

案例：CRM数据平台：选人中心

5、客户画像的使用者

• 高层
• 产品设计部门
• 开发部门
• 市场部门
• 运营（销售）部门

6、用户画像的实施规划

• 聚焦群体（Who)
• 真实需求(What)
• 建立连接，匹配需求(How)

7、一般与专业画像构建方法

8、标签检验方法

二、进阶篇：如何构建客户画像？

1、画像构建五步

• 第一步：确定目标
• 第二步：确定方式
• 第三步：确定组织
• 第四步：确定标准
• 第五步：确定验证方法

2、画像架构

• 标签层
• 模型层
• 管理平台层
• 数据源层

3、定性与定量画像

• 定性：业务驱动，一线使用场景和动机明确
• 定量：数据驱动，精确，深层次动机因素不详

4、标签分层体系

5、标签构建的优先级

• 原始数据
• 事实标签
• 模型标签
• 高级标签

案例：征信系统客户标签库设计

三、综合篇：如何赋能客户画像进行产品设计

1、从完成考核业绩到理解商业全貌——为什么说客户画像是产品设计的基石？

2、数据透视看板

3、客户画像实战

4、从画像透视设计产品

5、谁是目标客户？

• 构建属于该产品的目标客户Cookie List
• 锁定目标客户范围
• 分析目标客户，升级画像维度
• 搜集目标客户数据全周期数据，探索客户旅程的价值点

案例：某金融产品客户画像矩阵分析

案例：匹配目标客户画像矩阵对应的产品矩阵

6、DIY你的客户画像维度

• 静态维度
• 动态维度
• 心理维度
• 消费/投资维度

案例：私人银行产品ABCDO五类目标管理

7、全生命周期管理-通过客户画像精准营销

• 全生命周期（潜在客户、新客户、老客户、流失客户、回流客户）
• 客户画像分析（渠道标签、人口标签、使用标签、动机标签）
• 客户画像可视化（各层标签结合，看板展示）

8、全生命周期管理-通过标签分析进行产品设计

• 前台：理解标签体系、反馈标签应用效率
• 中台：设计标签矩阵、生成目标客户画像矩阵（User cases)与产品矩阵(Product mix)
• 后台：管理标签数据库体系、标签架构与模型建设标准化

四、专业篇： 高价值客户金融产品设计

1、银行金融产品模型

• 传统型
• 服务导向型
• 产品导向型
• 综合型

2、高价值客户画像

• 简单维度

案例：常用高客画像——企业家、高管、专业人员、继承者

• 复杂维度

案例：营销规则库——从标签库提取营销线索

3、匹配金融产品与客户画像模型

• 制定标签分层体系
• 整合可用数据资源
• 模型挖掘客户标签
• 客户标签实际应用
• 客户标签评估优化

案例：金融产品客户画像看板

案例：结构化产品设计

案例：贵宾客户提升产品设计

呈现方式：小组讨论、角色扮演

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