【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
