DataHunter智能营销大脑解决方案,赋能银行数字化转型

8月末有新闻称,今年已经有近80家银行网点停业,媒体觉得“铁饭碗”银行业的关停潮可能要来了。虽然有业内人士指出,银行业趋势正常,事情无需过度解读,但是媒体的态度也并非空穴来风。

据银行业协会数据显示,2016年银行业金融机构离柜交易高达1777.14亿笔,同比增长63.68%,离柜交易金额达1522.54万亿元,行业平均离柜率达到了84.31%,比2015年增长了近7个百分点。全年网上银行交易849.92亿笔,同比增长98.06%,网上银行个人客户数量为12.19亿户,同比增长13.32%,企业户为0.27亿户,同比增长31.71%。

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也就是说,大量的消费者不在银行或收银台前,就把钱花出去了,而且这样的动作增势迅猛。

回想三年前,地铁口、商业区门前经常有登记信用卡送洗衣液、高压锅、毛绒玩具的办理点;现在呢,银行在app或者公众号里告诉你,消费满一定金额或者推荐好友办卡,可以获得……各种各样的礼品。九月,你们一定收到过有关大闸蟹的广告语。

业内人士的“正常趋势”是什么?是各大银行都在加快变身、网点正在数字化转型、营销方法正在多样化展开。海贼王联名卡、周六日折扣卡……周周活动不重样、次次礼品都热门,总有一款会打动人。银行的最终目的是让金钱更健康有序地流通。

今天DataHunter数猎哥跟大家聊聊,银行业的数据化。


一、为什么银行都在做数字化转型?


首先,随着我国经济结构的调整,银行原有的重点客群发展进入瓶颈期,比如传统支柱型产业房地产、基建等,导致业务增长、资产质量受到了严峻的考验,于是银行将业务焦点由少数的“头部”转向普惠大众的“长尾”,也就是中小企业和零售业务。

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其次,近年第三方支付的异军突起,一方面让银行的危机感油然而生,业务转型的动力更足,另一方面又从技术创新角度给银行提供了经验借鉴,打开了银行在“长尾”客群的经营方面的思路。

最后,客户的需求已发生了改变,对于金融服务的期望和要求日益提升,在全渠道体验、定制化内容、智能数据、实时便捷及移动化等方面,对银行都提出了更高要求。

而数字化经营模式正是针对“长尾”客群数量多、量级小的特征,以数字化技术为依托,解决“长尾”客群经营中边际获客成本高和信息不对称这两个根本问题。因此数字化转型成为银行零售业务升级发展的“第一动力”。通过加强数据化思维和数字化运营,以打破边界、赋能业务创新,最终实现精细管理、优化客户体验。

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总的来说,银行数字化转型逐渐从互联网金融业务、电子渠道等简单层面逐步拓展到包括战略、组织架构、业务、渠道、营销、风险以及IT等各领域的系统化工作。在业务领域,从零售业务到公司业务再到与智慧城市关联,构建了与C端、B端、G端连接的数字化银行生态体系。


二、银行的数字化转型包含哪些内容?


1.业务及管理系统的数字化

这里主要指的是各业务资源要素和业务流程的数字化。银行依托科技进步,提升业务系统、产品、内部管理等方面的智能水平(如结算工具的电子化、业务系统的智能化等),进而提高业务效率,提升客户满意度。这方面的数字化立足于银行存量客群及业务基础,从技术手段上提升效率,仅仅是存量业务的“精细化运营”行为。


2.经营的数字化和智能化

主要是对客户服务内容、方式和手段的数字化,是在业务数字化基础上围绕客户经营输出效能。银行在全面理解数字化理念的基础上,以数据采集为基础、以数据分析为核心、以数据应用为落脚点,建立起全面数据驱动模式,用数字化的方式了解客户、获取客户和服务客户。

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该层面的数字化颠覆了银行原有的运作模式,将以前受制于获客成本、信息不对称等因素而无法大规模介入的客群(如小微企业、初创企业),发展为银行新的业务蓝海,大大扩张了银行的客群及业务边界,给银行带来的是根本性的变革。


3.经营的平台化和生态化

这里指的是通过科技手段建立“中间层大脑”,实现对前后台资源及内外部资源的整合创新,构建联合经营生态和跨界服务能力,并统一输出对外服务能力。换句话说,也就是数字化应用能力构建,包括九大应用领域,分别是客户洞察、数字化营销、数字化风控、数字化渠道、数字化生态、数字化客户体验旅程管理、数字化产品创新、数字化运营以及数字化财务管理。


三、银行数字化转型的起点:数字化营销


其实,银行业是很容易实现数字化的行业之一,这个“容易”是指它拥有良好的IT基础设施和数据基础,天然具备数字化形态特征的产品、多元化的产品和服务(高服务频次和较长的客户生命周期)、自身渠道健全,等等。

但银行想做数字化转型也拥有自身难点——用数字化的方式做营销的水平,相比零售和互联网等其他行业还有一些差距。

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银行现有粗放的以直接销售费用驱动的营销模式以及相对“封闭”的营销生态限制了数字化营销的发展。比如常见的产品推广的常见形式以客户主动上门、大众营销、客户经理陌拜为主。然而,这些传统的营销方式在实际执行中面临着渠道受限、客户洞察不足、营销转化率低等问题。

而数字化营销作为数字化转型的起点,具有直接面向客户、产出效应明显的特性,可以帮助银行直接衡量转型发展的成果是否乐观、是否精准。


四、银行数字化精准营销的优势


精准的本质在于营销决策用数据说话,区别于传统银行营销线下为主、无差异服务、转化率低等特点。

数字化营销基于庞大的客户行为数据,通过机器学习、客户画像、关联分析等举措,进行客户细分,划分不同群体。根据群体的属性制定差异化营销策略,推送定制化服务信息,从而达到“千人千面”展示方式,以低成本促进营销转化率提升,从普众营销过渡到精准营销,演化为场景营销,最终实现智能营销。

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如今,国内外领先银行正在尝试将精益化营销手段应用于日常营销工作中,在客群定位、产品营销、渠道服务等领域做出了多项创新。行业创新实践表明:

①在客群定位方面:银行可使用大数据机器学习模型、客户画像、客户标签库等工具精准定位;

②在产品营销方面:可采用数字化品牌营销与精准营销结合、线上渠道与线下渠道协同的方针,实施以客户为中心、主动出击的营销方案,同时对营销效果加以回收分析,形成营销闭环体系;

③在渠道服务方面:可实行营销与服务线索的全渠道转介,打通行内外服务渠道。

在实际执行中,银行通过对数以千计的数据项的梳理和机器学习模型的建立,对全行零售客户的交互数据进行收集、追踪、建模,并从全行客户中选择有资金需求概率最高的客群,执行营销活动。


五、传统营销方式与银行业的痛点


国内银行早期是不需要营销的,当时是卖方市场,人们都争先恐后地去银行办业务;后来有了产品方面的创新,开始依靠大量物理网点作为主要营销获客服务渠道,比如厅堂营销、礼品营销;在后来的客户经理陌拜,外拓营销、沙龙营销等各种营销方式的出现,随着客户需求的不断变化,客户难以找到合适的银行产品以及业务,同时新生代客户对传统银行的产品依赖性不强。

最终导致获客方式不仅运营成本高,也难以适应移动互联网环境下用户的消费需求。从而导致新增用户成本高,现有客户流失率高以及客户经理效率等等问题。这时银行需要更高效低成本的获客方式,并且提升存量客户的粘性。而这就要依赖于依据数据来做决策的数字化营销。

银行数字化营销转型包含两个层面的基础能力构建。一是通过数据分析能力的建设,实现更深刻的客户洞察、更精准的客户定位和更有效营销方案设计;二是在此基础上,实现营销规划、营销活动设计和执行、营销结果分析的全流程的平台化、自动化和智能化。


六、DataHunter智能营销大脑解决方案


DataHunter智能营销大脑解决方案应运而生,我们已经完成了一家优秀银行数字化营销转型的基础搭建,帮助银行解除后续营销投入的困惑,坚定了这家银行在数字化之路上的信心。主要包含以下3个方面的内容:


1.成功打造了营销闭环

营销闭环是市场营销体系中各流程模块组成完整的循环闭环,是一种营销生态体系,是以客户为中心形成的组合营销策略。DataHunter利用金融科技手段、企业级数据仓库共同构建营销闭环,成功帮助银行客户在数据驱动下实现了批量获客和精准营销,最终提升产品销售转化率及客户忠诚度。

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成功打造的数字化营销闭环实现了活动整体效果的评估、活动前后数据的监测、营销成本费用的预估。

(1)活动整体效果的评估

如今银行都会进行跨界资源整合,从而推进客户需求的全覆盖,实现产品服务更大范围的综合集成并对外开放。在这个过程中,渠道的概念和边界将会不断扩大,自有渠道的服务“围墙”将被逐步穿透。而如何来评估场景化的营销服务前置效果呢?

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DataHunter通过对各类营销活动进行整体评估,构建高效的营销自动化闭环,并挑选高评分的场景优先实行营销活动策划,最终帮助这家银行对诱发业务场景的“事件”进行了分析总结。

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(2)活动前后数据的监测

DataHunter智能营销大脑解决方案既分析营销结果,也分析营销模型和营销过程,最终帮助银行客户实现了营销活动前后的多维度评价,并将营销策划人员从大量的多方沟通中解脱出来,把重心转移到了营销活动设计以及活动过程和结果的跟踪评估上。

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(3)营销费用成本预估

营销活动后评价体系中执行率、成功率便于横向比较营销活动,而模型后评价体系及渠道转化率后评价体系,为模型优化,渠道产品匹配提供了优化方向。DataHunter智能营销大脑解决方案帮助银行客户基于活动效果来对营销费用进行预估,从而合理的控制风险。

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2.深入客户洞察

数字化营销方式建立在充分的客户洞察、行为解析基础上,DataHunter智能营销大脑解决方案帮助这家银行,通过对用户信息如客户基本属性、行为特征、交易信息、客服交互数据、网络渠道浏览记录等信息的采集;进一步的数据清洗、整合、处理,建立客户行为分析模型;并利用模型计算达到更精确的客户画像、客户定位及客户分群,从而帮助了业务部门根据不同客户群体深入分析客户需求,制定出了差异化营销策略,开发了定制化服务,从而实现了营销规划、活动设计、过程执行、结果分析的智能化。

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3.风险监测:羊毛党分析

随着每年银行数据的急剧增长,各类业务风险的分析、处理、监控和实时预警都将成为银行数据安全闭环的关键节点,银行业务风控涉及全行业务,“及时性”成为风险管控成果的重要标准,“实时”能力则是最佳解决方案。

DataHunter智能营销大脑解决方案通过对数据的分析挖掘用户行为,帮助这家银行合理的控制数字化营销过程中围堵各类欺诈套现行为以及羊毛党组织的专业技术手段所带来的风险。

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七、小结

几乎所有银行都认识到了数字化转型的重要性,并已开始做数字化转型。其中规划的过程本身并不复杂,执行的难点是如何评估银行数字化程度及识别数字化机会。

数字化转型很大程度是技术驱动的创新性工作,仅仅从业务需求角度出发是远远不够的,还需要一套基于深刻行业理解、准确技术研判以及大量实践案例总结的框架和方法工具。

与此同时,作为排头兵的数字化营销被银行列为数字化转型的战略核心,且多数银行已经开始行动。但要体系化地为银行带来业务价值,引领银行进行营销模式创新,还需要数据整合能力、数据深度挖掘能力、业务场景拓展能力、渠道协同营销能力和营销策划能力全面配套升级,让业务与IT充分融合。

DataHunter智能营销大脑解决方案将为银行的数字化营销赋能,进一步帮助银行在营销数据智能程度提升、营销生态体系搭建、落地平台支撑等方面做出更为积极的探索与创新。


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关于 DataHunter

DataHunter 是一家专业的数据分析和商业智能服务提供商,注册于2014年。团队核心成员来自IBM、Oracle、SAP 等知名公司,深耕大数据分析领域,具有十余年丰富的企业服务经验。

DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台Data Analytics、数据大屏设计配置工具Data MAX已在业内形成自己的独特优势,并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。

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成立以来,DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案,帮助企业查看分析数据并改进业务,成为最值得信赖的数据业务公司。

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