当前位置: 首页 > 内训课程 > 课程内容
广告1
相关热门公开课程更多 》
相关热门内训课程更多 》
相关最新下载资料

AI+银行客户忠诚度管理

课程编号:62512

课程价格:¥15000/天

课程时长:2 天

课程人气:5

行业类别:银行金融     

专业类别:营销管理 

授课讲师:马雅

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
银行客户经理、产品经理、数据分析师等相关岗位人员

【培训收益】
认知目标:了解AI技术在银行客户忠诚度管理中的应用场景和价值,掌握相关概念和工具。 技能目标:能够运用AI工具进行客户画像分析、流失预警、个性化推荐等,提升客户忠诚度。 态度目标:树立数据驱动、客户至上的服务理念,积极拥抱AI技术变革。

第一讲:AI赋能银行客户忠诚度管理概述
一、银行客户忠诚度管理面临的挑战
案例导入:某银行客户流失率居高不下,传统方法收效甚微。
1. 客户流失率数据与趋势图
数据:某银行过去3年的客户流失率数据
2021年:客户流失率为15%
2022年:客户流失率为18%
2023年:客户流失率为20%
问题分析:客户流失率高的根本原因
——服务同质化+成本效率低
小组讨论:请使用折线图展示客户流失率的逐年上升趋势,并标注关键节点(如行内某次产品调整或市场变化)
梳理成果:客户流失率逐年上升,根据数据和成因分析,清晰关注营销的同时,也需重视客户忠诚度管理的重要性
——说明传统客户管理方式效果有限,通过AI技术结合,可以提前预测客户流失并采取挽留措施
2. 客户生命周期价值(CLV)分布图
数据:展示某银行客户的生命周期价值分布
1)高价值客户(Top10%):平均CLV为50万元
2)中价值客户(Middle60%):平均CLV为10万元
3)低价值客户(Bottom30%):平均CLV为2万元
二、AI技术如何赋能银行客户忠诚度管理(客户满意度与客户忠诚度关系图)
数据:展示某银行的客户满意度与忠诚度关系数据
1. 满意度≥90%的客户,忠诚度为85%
2. 满意度在70%-89%的客户,忠诚度为60%
3. 满意度<70%的客户,忠诚度为30%
成果:
导出结论:客户满意度与忠诚度密切相关,提升满意度是提高忠诚度的关键,通过AI技术,可以实时监测客户满意度并优化服务体验
解决方案:客户画像与精准营销、客户流失预警与挽留、个性化产品推荐与服务、智能客服与客户关系维护
案例分享:某银行利用AI技术实现客户流失率降低20%。
——课程目标与学习路径

第二讲:基于AI的客户画像与精准营销
一、客户画像构建方法与数据来源
数据清洗、特征工程、标签体系构建
工具:Python、Pandas、Scikit-learn
二、数据收集:收集与客户行为相关的数据
1. 交易数据:交易频率、交易金额、交易类型等
2. 账户数据:账户余额、账户活跃度、账户类型等
3. 客户信息:年龄、性别、职业、收入等
互动数据:客服电话记录、网站浏览记录、APP使用记录等
三、数据预处理:对收集到的数据进行清洗、转换和标准化
1. 处理缺失值和异常值
2. 将分类变量转换为数值变量
3. 对数据进行标准化或归一化处理
四、特征工程:从原始数据中提取有意义的特征
1. 计算客户最近一次交易距今的时间(Recency)
2. 计算客户在一定时间内的交易频率(Frequency)
3. 计算客户在一定时间内的交易金额(Monetary)
——构建客户行为指标,例如账户活跃度、产品使用率等
五、基于客户画像的精准营销策略
——策略制定:产品推荐、活动策划、渠道选择
实战演练:针对不同客户群体设计个性化营销方案
——常见问题与解决方案

第三讲:基于AI的客户流失预警与挽留
一、客户流失原因分析与数据准备
数据分析:流失客户特征分析、流失原因归类
数据准备:数据采样、特征选择、数据标准化
二、机器学习算法在客户流失预警中的应用
算法原理:逻辑回归、决策树、随机森林
案例演示:使用随机森林算法构建客户流失预警模型
三、基于流失预警的客户挽留策略
策略制定:个性化优惠、情感关怀、产品升级
实战演练:针对高流失风险客户设计挽留方案
四、AI自动化运营的降本技巧(解决成本效率低)
1. 智能客服的“话术设计模板”
高频场景:客户问题 AI应答话术模板 转人工规则
——信用卡账单查询 “您好,您本月账单为XX元,还款日为XX。” 客户重复提问相同问题→转人工
——理财产品收益咨询 “当前XX产品年化收益3. 8%,高于同类95%…” 客户要求协商利率→转人工
2. 长尾客户激活的“AI外呼策略”
筛选名单:6个月无交易的沉默客户
AI外呼:自动拨打+语音识别(示例话术:“为您专属预留了5万额度备用金,是否确认开通?”)
意向分级:根据客户对话关键词标记A/B/C级意向
人工跟进:仅针对A级客户(如:“同意了解详情”)分配客户经理

第四讲:基于AI的个性化产品推荐与服务
一、个性化推荐系统概述与算法原理
算法原理:协同过滤、内容推荐、混合推荐
案例演示:使用协同过滤算法推荐理财产品
二、个性化推荐在银行产品中的应用
应用场景:理财产品推荐、贷款产品推荐、保险产品推荐
实战演练:设计个性化推荐系统并进行效果评估
三、基于AI的智能客服与客户关系维护
技术应用:智能客服机器人、情感分析、客户满意度调查
案例分享:某银行利用智能客服机器人提升客户满意度

第五讲:AI+银行客户忠诚度管理未来展望
1. AI技术发展趋势与挑战
2. 银行客户忠诚度管理未来发展方向
3. 招商银行“AI+客户旅程优化”
1)策略:当客户浏览“留学金融”页面超3分钟,自动推送
2)产品:外汇兑换优惠+海外账户开立指引
3)内容:AI生成“XX同学,您的目标院校学费缴纳攻略已备好!”
4)结果:页面转化率提升28%,客户满意度提高19%

应用场景与案例
1. 高价值客户挽留
案例:某银行针对RFM前20%客户,通过AI外呼+专属利率优惠,留存率提升12%
策略:动态优惠券生成(如“余额达标送加息券”)
2.长尾客户激活
低成本方案:使用开源工具链(如ApacheAirflow)自动化发送激活短信,成本降低70%
行为触发:当客户APP使用时长周环比下降50%时,推送个性化活动
3. 情绪驱动的服务补救
NLP应用:分析客服通话录音,识别客户负面情绪(如焦虑、抱怨),自动升级至VIP通道
实战案例:某城商行3个月降低12%流失率
——关键动作
步骤1:通过AI锁定“高价值流失客户”(RFMP总分前20%)
步骤2:自动触发定向挽留策略(如:专属理财经理电话+0. 5%存款利率上浮)
结果:人工干预成本减少60%,客户留存率提升12% 

咨询电话:
0571-86155444
咨询热线:
  • 微信:13857108608
联系我们