銀行市場營銷數據分析模型

㈠ 市場營銷分析工具模型有哪些

這個就太多了，你參考下下面的說的：

市場分析工具、方法及應用

第一章：市場環境分析方法及應用（PEST分析）
1、政治法律環境分析
政治穩定性、稅收政策、產業政策、法律限制等等
2、經濟環境分析
經濟增長率、匯率、貨幣政策、GDP、恩格爾系數等
3、技術環境分析
技術變革速度、產品生命周期、技術保護、知識產權等
4、社會環境分析
人口數量與素質、地理環境、生活方式、價值觀等
案例：福特E-dsel汽車項目的失誤
中國汽車節能化發展還是豪華化發展方向？
第二章：行業競爭分析方法及應用
1、行業規模及發展潛力分析
產業生命周期、市場潛力、銷售預測等
2、行業結構分析
行業集中度、競爭強度（波特五力分析）、行業盈利率等
3、競爭對手分析
競爭對手界定五大方法、競爭性路徑分析法等
4、消費者分析
消費者購買特點、消費者購買黑箱、馬斯洛需求層次、影響消費者決策的四大情境因素等
5、市場地位分析
市場佔有率、波士頓「三四」規則、市場定位「三」法則等
討論：中國轎車業行業特點及市場結構？
案例：新天葡萄酒競爭對手分析及其目標市場的選擇
第三章：市場機會分析與選擇工具
1、企業資源分析
企業異質資源、價值鏈、行業關鍵成功要素、資料杠桿、資源模仿性分析等
2、核心能力分析
核心能力的識別、核心能力與企業價值等
3、SWOT分析
SWOT矩陣、SWOT戰略組合等
4、業務選擇與組合
BCG矩陣、GE矩陣、戰略鍾、財務能力雷達圖等
案例：比亞迪進軍汽車市場面臨的挑戰
郎能電器BCG分析
第四章：營銷戰略分析方法及應用
1、市場細分類型
什麼是市場細分、市場細分的依據、消費者市場細分的八大類型等
2、評估細分市場
市場細分評估標准、細分市場的規模和成長性、細分市場結構吸引力等
3、選擇目標市場
目標市場選擇的五種模式、三類目標市場營銷策略等
4、常用營銷戰略
市場范圍戰略、市場地域戰略、市場進入戰略、市場退出戰略等
案例：中國電信市場細分戰略
大眾銀行市場細分戰略
第五章： 營銷策略分析工具與應用
1、產品定位與選擇
包括產品生命周期、整體產品、毛利、產品盈利、產品組合等
2、價格決策方法
產品價格彈性、定價目標、定價基本方法、降價策略等
3、渠道決策方法
經銷商成本分析、中間商選擇原則、銷售渠道發展趨勢、KA的發展方向等
4、促銷決策方法
促銷組合、廣告、公共關系、銷售促進、人員推銷策略的應用等
案例：新天葡萄酒產品規劃
格蘭仕的競爭策略
索尼平板彩電降價
討論：價格戰在什麼條件下有效？
利潤與銷量的關系？
低毛利的產品應該停產嗎？
第六章： 品牌管理工具、方法及應用
1、品牌管理分析框架
品牌工作三階段：品牌調研、品牌設計、品牌傳播
2、USP理論及其應用
獨特的銷售主張的含義、寶潔、摩托羅拉等USP的應用
3、品牌形象理論及應用
奧格威的廣告准則、奧美的品牌管理之道等
4、品牌定位理論及應用
特勞特定位理論基本內容、品牌定位的四步驟、品牌定位四象限法等。

㈡ 如何用大數據分析金融數據

"現今查詢個人網貸大數據報告的話，在微信就能很快地查詢到，不僅全面詳細，還很安全方便，不用擔心會造成隱私泄露。

​查詢個人網貸大數據：

只需要打開微信首頁，搜索：深查數據。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信數據，該數據源自全國2000多家網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢到自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標，查詢到自己的個人信用情況，網黑指數分，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信預估額度等重要數據信息等。"

㈢ 中國銀行微觀市場營銷環境的分析不少於300字

我國銀行市場營銷的微觀環境情況分析如下兩點：
1.銀行外部環境分析。外部環境的微觀環境主要包括供應商、顧客、社會公眾、營銷渠道等。對供應商主要從供貨的穩定性與及時性、供貨的價格變動、供貨的質量水平來分析：對顧客主要從消費心理、消費模式、收入水平等進行分析：社會公眾包括金融界、媒介公眾、公民團體、內部公眾等，企業應和其保持良好的關系，形成企業的有利因素。
2.銀行內部環境分析。銀行內部環境的分析包括人力資源管理、信息系統管理、財務管理、研究與開發管理(R&D)、生產管理、營銷管理。分析的重點通常為企業的管理水平、產品質量、創新程度、人力資源等，並和競爭者相比較，是表現為一種優勢還是劣勢。
另外就是關於當前銀行營銷環境所面臨的挑戰
1.房產政策及價格走勢的影響。銀行房貸主要包括三部分：房地產開發貸款、建築類貸款和住房按揭貸款。根據2007年報數據，上市銀行房地產相關貸款比重為28.47％，2008年中期數據為27.55％。由此看出，銀行業的貸款構成中近30％受房地產政策及價格走勢的影響。
統計數據表明，去年5-10月，房地產價格上升主要為銀行個人按揭貸款增長推動。為拉動利潤，商業銀行控制企業公司貸款，增加個人房貸。隨著央行出台二套房貸政策，個人房貸收縮，房價下跌，商業銀行普遍擔心房地產市場回落後會導致風險。
2.企業經營舉步維艱，還貸能力堪憂。一方面。企業生產經營受雨雪冰凍地震災害等多重因素影響，煤炭、電力供應不足，交通運輸緊張，企業采購周期延長，有些企業被迫停產，生產經營受到較大影響，受雨雪地震災害的地區情況更加突出。

㈣ 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

㈤ 銀行信用卡精準營銷適合什麼模型

首先自己適合自己的模式，然後分析市場！了解信用卡的知識，最好找到能一起開發的輔助品，把利益最大化！

㈥ 如何構建商業銀行數據分析能力

構建商業銀行數據分析能力的步驟如下：
1、建立科學的數據管理工作機制。數據管理工作機制是數據管理體系的「奠基石」。數據管理工作機制的建設依賴於銀行高層管理人員的重視和不斷推動，同時也需要建立相應的數據管理機制的決策和控制機制。有效的數據管理需要明確專門的部門或組織承擔整個銀行的數據管理和應用職責。該組織負責從戰略的角度進行統籌和規劃，確定數據管理的范圍，明確數據資產的歸屬、使用和管理等流程，明確數據管理的組織、功能、角色和職責，以及確定數據管理的工具、技術和平台等內容，切實有效促進數據共享、提高數據價值。 建立統一的數據標准規范。
2、數據標准規范是數據管理體系的「粘合劑」。它是改進、保障和提高數據質量的依據，也是數據管理工作成敗的關鍵。數據標准化旨在促成數據標準的形成和使用而進行的與之相關的一整套數據標准規范，即制訂和實施數據標准、提高數據管理水平的過程。數據標準的制訂需要參考行業監管和標准機構已制定的數據標准，同時也應參考各個部門內部使用的特定數據的定義，制訂出數據標准體系框架，可以分為基礎類數據標准、業務類數據標准和應用類數據標准等，並在此標准基礎上進行細分。在數據標准體系框架下，通過對數據標準的梳理工作，以在業務屬性和技術屬性層面實現全行的數據標准化。
3、 建立持續的數據質量管理規范。數據質量管理是數據管理體系的「助推器」。它是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，保障各項數據管理工作能夠得到有效落實，達到數據准確、完整的目標，並能夠提供有效的增值服務的重要基礎。數據質量管理包括數據質量管理團隊建設、數據質量管理制度建設、數據質量管理流程建設以及數據質量管理監控平台建設等，其中，數據質量管理監控平台建設至關重要。在數據統一管理的框架下，銀行需要依據數據在數據生命周期的各個階段的特性，建立數據質量管理監控平台，及時發現數據質量問題，不斷改善數據的使用質量，降低數據質量導致的業務風險，實現數據更大的應用價值，滿足業務分析和管理決策的需要。
4、建立完善的數據安全防範規范。數據安全防範是數據管理體系的「防護罩」。
數據安全管理問題的解決，可以從以下5個角度著手:(1)制度及流程規范。通過建立數據安全和數據保密的相關管理制度和流程，合理劃分數據安全級別，規范數據在數據生命周期中的安全。(2)數據安全意識。加強對數據擁有者、數據管理者和數據使用者的安全意識培養，提高數據對於銀行業務的重要性認識。(3)數據保密性。系統中的個人身份信息、銀行賬戶信息等是否要進行加密，以避免數據被非法訪問。(4)應用系統的訪問控制。通過對應用系統的訪問許可權統一管理及單點登錄，達到防止非法訪問的目的。(5)數據安全審計。建立數據安全審計機制，檢查數據中的安全風險，防患於未然。 數據分析是實現數據資產增值的重要手段 數據分析是指一整套技術、流程與應用工具，通過建立分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將樣本數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現潛在的風險線索並搜集證據的過程。在實際應用中，數據分析可幫助銀行做出判斷，以便採取適當行動。因此，數據分析的過程就是組織有目的地收集數據、分析數據，最終使數據實現資產增值。

㈦ 中國銀行微觀市場營銷環境的分析

首先關於我國銀行市場營銷的微觀環境主要兩點：
1.銀行外部環境分析。外部環境的微觀環境主要包括供應商、顧客、社會公眾、營銷渠道等。對供應商主要從供貨的穩定性與及時性、供貨的價格變動、供貨的質量水平來分析：對顧客主要從消費心理、消費模式、收入水平等進行分析：社會公眾包括金融界、媒介公眾、公民團體、內部公眾等，企業應和其保持良好的關系，形成企業的有利因素。
2.銀行內部環境分析。銀行內部環境的分析包括人力資源管理、信息系統管理、財務管理、研究與開發管理(R&D)、生產管理、營銷管理。分析的重點通常為企業的管理水平、產品質量、創新程度、人力資源等，並和競爭者相比較，是表現為一種優勢還是劣勢。
另外就是關於當前國內銀行營銷環境所面臨的挑戰
1.房產政策及價格走勢的影響。銀行房貸主要包括三部分：房地產開發貸款、建築類貸款和住房按揭貸款。根據2007年報數據，上市銀行房地產相關貸款比重為28.47％，2008年中期數據為27.55％。由此看出，銀行業的貸款構成中近30％受房地產政策及價格走勢的影響。
統計數據表明，去年5-10月，房地產價格上升主要為銀行個人按揭貸款增長推動。為拉動利潤，商業銀行控制企業公司貸款，增加個人房貸。隨著央行出台二套房貸政策，個人房貸收縮，房價下跌，商業銀行普遍擔心房地產市場回落後會導致風險。
2.企業經營舉步維艱，還貸能力堪憂。一方面。企業生產經營受雨雪冰凍地震災害等多重因素影響，煤炭、電力供應不足，交通運輸緊張，企業采購周期延長，有些企業被迫停產，生產經營受到較大影響，受雨雪地震災害的地區情況更加突出。