银行市场营销数据分析模型

㈠ 市场营销分析工具模型有哪些

这个就太多了，你参考下下面的说的：

市场分析工具、方法及应用

第一章：市场环境分析方法及应用（PEST分析）
1、政治法律环境分析
政治稳定性、税收政策、产业政策、法律限制等等
2、经济环境分析
经济增长率、汇率、货币政策、GDP、恩格尔系数等
3、技术环境分析
技术变革速度、产品生命周期、技术保护、知识产权等
4、社会环境分析
人口数量与素质、地理环境、生活方式、价值观等
案例：福特E-dsel汽车项目的失误
中国汽车节能化发展还是豪华化发展方向？
第二章：行业竞争分析方法及应用
1、行业规模及发展潜力分析
产业生命周期、市场潜力、销售预测等
2、行业结构分析
行业集中度、竞争强度（波特五力分析）、行业盈利率等
3、竞争对手分析
竞争对手界定五大方法、竞争性路径分析法等
4、消费者分析
消费者购买特点、消费者购买黑箱、马斯洛需求层次、影响消费者决策的四大情境因素等
5、市场地位分析
市场占有率、波士顿“三四”规则、市场定位“三”法则等
讨论：中国轿车业行业特点及市场结构？
案例：新天葡萄酒竞争对手分析及其目标市场的选择
第三章：市场机会分析与选择工具
1、企业资源分析
企业异质资源、价值链、行业关键成功要素、资料杠杆、资源模仿性分析等
2、核心能力分析
核心能力的识别、核心能力与企业价值等
3、SWOT分析
SWOT矩阵、SWOT战略组合等
4、业务选择与组合
BCG矩阵、GE矩阵、战略钟、财务能力雷达图等
案例：比亚迪进军汽车市场面临的挑战
郎能电器BCG分析
第四章：营销战略分析方法及应用
1、市场细分类型
什么是市场细分、市场细分的依据、消费者市场细分的八大类型等
2、评估细分市场
市场细分评估标准、细分市场的规模和成长性、细分市场结构吸引力等
3、选择目标市场
目标市场选择的五种模式、三类目标市场营销策略等
4、常用营销战略
市场范围战略、市场地域战略、市场进入战略、市场退出战略等
案例：中国电信市场细分战略
大众银行市场细分战略
第五章： 营销策略分析工具与应用
1、产品定位与选择
包括产品生命周期、整体产品、毛利、产品盈利、产品组合等
2、价格决策方法
产品价格弹性、定价目标、定价基本方法、降价策略等
3、渠道决策方法
经销商成本分析、中间商选择原则、销售渠道发展趋势、KA的发展方向等
4、促销决策方法
促销组合、广告、公共关系、销售促进、人员推销策略的应用等
案例：新天葡萄酒产品规划
格兰仕的竞争策略
索尼平板彩电降价
讨论：价格战在什么条件下有效？
利润与销量的关系？
低毛利的产品应该停产吗？
第六章： 品牌管理工具、方法及应用
1、品牌管理分析框架
品牌工作三阶段：品牌调研、品牌设计、品牌传播
2、USP理论及其应用
独特的销售主张的含义、宝洁、摩托罗拉等USP的应用
3、品牌形象理论及应用
奥格威的广告准则、奥美的品牌管理之道等
4、品牌定位理论及应用
特劳特定位理论基本内容、品牌定位的四步骤、品牌定位四象限法等。

㈡ 如何用大数据分析金融数据

"现今查询个人网贷大数据报告的话，在微信就能很快地查询到，不仅全面详细，还很安全方便，不用担心会造成隐私泄露。

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只需要打开微信首页，搜索：深查数据。点击查询，输入信息即可查询到自己的征信数据，该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心，用户可以查询到自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标，查询到自己的个人信用情况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。"

㈢ 中国银行微观市场营销环境的分析不少于300字

我国银行市场营销的微观环境情况分析如下两点：
1.银行外部环境分析。外部环境的微观环境主要包括供应商、顾客、社会公众、营销渠道等。对供应商主要从供货的稳定性与及时性、供货的价格变动、供货的质量水平来分析：对顾客主要从消费心理、消费模式、收入水平等进行分析：社会公众包括金融界、媒介公众、公民团体、内部公众等，企业应和其保持良好的关系，形成企业的有利因素。
2.银行内部环境分析。银行内部环境的分析包括人力资源管理、信息系统管理、财务管理、研究与开发管理(R&D)、生产管理、营销管理。分析的重点通常为企业的管理水平、产品质量、创新程度、人力资源等，并和竞争者相比较，是表现为一种优势还是劣势。
另外就是关于当前银行营销环境所面临的挑战
1.房产政策及价格走势的影响。银行房贷主要包括三部分：房地产开发贷款、建筑类贷款和住房按揭贷款。根据2007年报数据，上市银行房地产相关贷款比重为28.47％，2008年中期数据为27.55％。由此看出，银行业的贷款构成中近30％受房地产政策及价格走势的影响。
统计数据表明，去年5-10月，房地产价格上升主要为银行个人按揭贷款增长推动。为拉动利润，商业银行控制企业公司贷款，增加个人房贷。随着央行出台二套房贷政策，个人房贷收缩，房价下跌，商业银行普遍担心房地产市场回落后会导致风险。
2.企业经营举步维艰，还贷能力堪忧。一方面。企业生产经营受雨雪冰冻地震灾害等多重因素影响，煤炭、电力供应不足，交通运输紧张，企业采购周期延长，有些企业被迫停产，生产经营受到较大影响，受雨雪地震灾害的地区情况更加突出。

㈣ 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

㈤ 银行信用卡精准营销适合什么模型

首先自己适合自己的模式，然后分析市场！了解信用卡的知识，最好找到能一起开发的辅助品，把利益最大化！

㈥ 如何构建商业银行数据分析能力

构建商业银行数据分析能力的步骤如下：
1、建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。
2、数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。
3、 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。
4、建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。
数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手:(1)制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。(2)数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。(3)数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。(4)应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。(5)数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。

㈦ 中国银行微观市场营销环境的分析

首先关于我国银行市场营销的微观环境主要两点：
1.银行外部环境分析。外部环境的微观环境主要包括供应商、顾客、社会公众、营销渠道等。对供应商主要从供货的稳定性与及时性、供货的价格变动、供货的质量水平来分析：对顾客主要从消费心理、消费模式、收入水平等进行分析：社会公众包括金融界、媒介公众、公民团体、内部公众等，企业应和其保持良好的关系，形成企业的有利因素。
2.银行内部环境分析。银行内部环境的分析包括人力资源管理、信息系统管理、财务管理、研究与开发管理(R&D)、生产管理、营销管理。分析的重点通常为企业的管理水平、产品质量、创新程度、人力资源等，并和竞争者相比较，是表现为一种优势还是劣势。
另外就是关于当前国内银行营销环境所面临的挑战
1.房产政策及价格走势的影响。银行房贷主要包括三部分：房地产开发贷款、建筑类贷款和住房按揭贷款。根据2007年报数据，上市银行房地产相关贷款比重为28.47％，2008年中期数据为27.55％。由此看出，银行业的贷款构成中近30％受房地产政策及价格走势的影响。
统计数据表明，去年5-10月，房地产价格上升主要为银行个人按揭贷款增长推动。为拉动利润，商业银行控制企业公司贷款，增加个人房贷。随着央行出台二套房贷政策，个人房贷收缩，房价下跌，商业银行普遍担心房地产市场回落后会导致风险。
2.企业经营举步维艰，还贷能力堪忧。一方面。企业生产经营受雨雪冰冻地震灾害等多重因素影响，煤炭、电力供应不足，交通运输紧张，企业采购周期延长，有些企业被迫停产，生产经营受到较大影响，受雨雪地震灾害的地区情况更加突出。