讲师介绍

郎 巧 妹

• 北京大学金融学硕士，新南威尔士大学MBA

• Tripfinancier 集团大中国区总裁

• 前国有银行海外个人金融部 部长代理

• NGO启心学社（日本）创始人

课程亮点

1. 由浅入深，层层递进：本课程采用原理解析 - 构建方法 - 应用场景 - 实用工具的脉络，层层递进进行讲解，契合学员知识学习由浅入深的轨迹。

2. 案例教学，指导实战：结合用户画像应用、不同客群画像构建和高价值客户金融产品设计的实务案例，提供落地化的工具方法，对精准营销和产品设计颇具实战指导意义。

你将获得

1. 理解用户画像，赋能精准营销：了解客户画像的原理，深化对客户画像应用价值的认识，掌握有效的用户画像构建方法，提升精准营销的能力。

2. 掌握构建方法，优化产品设计：掌握通过用户画像对客户进行多维度分析，拓宽精准用户产品设计、高净值客户产品优化的思路，掌握实战性方法。

课程内容

1. 理解什么是客户画像

• 用户画像的定义

• 用户画像三要素及其相互关系：

• 用户画像的原理解析：

• 客户画像的四大应用价值：精准营销、数据应用、用户分析、数据分析。

• 用户画像实践案例

• 用户画像的实施规划：目标分析 → 体系构建（基于真实需求） → 画像建立。

2. 用户画像的构建方法

• 用户画像构建步骤：锁定目标 → 选取方式 → 组织结构 → 统一标准 → 标签验证

• 定性与定量画像比较：定性用户画像、定性画像+定量验证、定量用户画像三类的优缺点比较。

• 层次化标签体系与标签构建优先级：主流标签体系以层次化为显著特征，每个大类下逐层细分；构建各类标签优先级需综合考虑业务需求、构建难易程度等；主要依据构建难易程度与各类标签的依存关系进行优先级排序。

• 用户画像的实战应用场景：分别以竞品分析、预算分配，透视高价值客户特征及其消费场景，广告精准投放，精准营销系统中的构建提取案例剖析用户画像的典型应用场景。

3. 赋能客户画像进行产品设计

• 金融产品用户的画像分析

根据目标客户群的年龄分类，精准定位客户痛点，针对性匹配金融产品，以老年客户为例：

按照客户意向度进行目标客户分类，区分目标客户真伪，精准进行营销跟进，采用归档跟进的方法，强化目标客户分类管理的意识，有助于快速提高业务成功率。

• 用户画像四维度

静态属性、动态属性、消费属性和心理属性。

• 用户画像与产品设计的交互

• 用户画像可视化

构建用户基础属性、消费能力、行为偏好、购物偏好、客户服务与业务场景的标签组合，实现用户画像的可视化。

• 算法建模

对标签库进行统合，将可视化标签组合的各个节点用算法模型呈现，将数据规则抽象为算法模型，通过现有标签库增加新的业务需求，改善更新用户标签，构建标签体系的闭环。

4. 高价值客户金融产品设计

• 四类金融产品模型及其特点

传统型、服务导向型、产品导向型和综合型。

• 高价值客户画像模型

企业家：增长潜力最大，需求取决于所处事业阶段和所在行业，个体需求差异大，考虑组合规划；

管理人员、专业人士：教育水平较高，对理财产品较为了解，依靠投资顾问提供投资建议或财务规划，要求高品质服务；

专业投资者：通过投资房地产、股票积累财富，要求高回报，积极跟踪市场状况，相信自主判断，使用私人银行、投资公司服务以期获得市场信息和复杂型产品；

富二代/三代：财富源于继承或赠予，背景多样需求各异，有较多时间管理资产，对咨询服务有明确需求。

• 高价值客户画像可视化

以标签体系勾勒高价值客户画像：按属性类型，分为实时类、挖掘类、预测类标签；按高层标签划分，分为基本属性、关联关系、兴趣偏好、价值信息、风险信息、兴趣偏好。

上述标签体系可应用到营销增强、用户洞察、渠道优化、产品创新、运营提升、风险控制等实务场景中。

• 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

• 个性化产品推荐

将客户画像、动态标签、产品信息、营销话术库纳入营销规则库，进行个性化产品推荐。

• 个性化金融产品设计

原则：匹配金融产品与客户画像模型

目标：设计适合高客的专业类产品

关注：风险可控、收益更高

工具：分为交易类技术、风控类工具、收益安排、其他四类

• 结构化产品设计：是最常用的产品内部增信措施

了解结构化产品的偿付顺序设计、强担保设计、回购对赌协议设计、股权回购设计、募集期设计、收益安排设计的要点。

• 客户提升潜力标签

贵宾客户与非贵宾客户的提升潜力标签。

适合人群

理财顾问：掌握客户画像分析的方法，强化精准营销的能力。

产品经理：掌握客户画像构建、分析的方法，掌握金融产品设计的方法，提高产品开发和产品优化的能力。