神策数据桑文锋：三大引擎助力金融行业数字化转型

近日，数字化转型前瞻 · 第十九届（2023）数字金融联合宣传年年度活动在京举办。神策数据创始人 & CEO 桑文锋出席活动，并以“重构数据根基，编排客户旅程”为主题进行演讲。

以下为演讲实录：

目前金融行业许多企业围绕数字化客户经营和整个数字化转型都有非常丰富的实践，神策数据则是从服务方的角度来阐述我们对金融行业数字化转型的理解。

从商业本质考虑，任何一个商业模式核心就是三个问题：价值主张、目标客群及商业化。这是每家企业都要考虑的核心问题。围绕这些问题展开则是商业模式的三个主要任务：第一，价值创造，这是每家企业核心存在的意义，但光有价值创造还不够；第二，客户经营；第三，效率提升。神策数据正是通过数据驱动帮助客户更好地实现客户经营。

围绕客户经营这一点，神策数据的理念在持续迭代。从成立至今，神策数据完成了经营理念从“重构数据根基”到“打造数据闭环”，再到“编排客户旅程”的升级。

过去十年是移动互联网时代。这个时代的重点是流量红利，而抓住流量红利的需求则产生了“增长黑客”的理念。神策数据成立于 2015 年，从那时起就强调重构数据根基，帮助客户把数据基础搭建好，并提供深入的用户行为分析能力。现在我们已踏入数字化时代，流量红利到触点红利的演变也影响着企业的经营需求。

随着企业数字化转型的深化，我们和客户之间的触点逐渐增多，触点红利登上历史舞台。我们和客户建立的每一个触点都是一次体验改进的机会和商机，怎样利用触点红利更好的提供个性化、全渠道一致的客户体验，这就是客户旅程编排（Customer Journey Orchestration）的核心。

实际生活中客户旅程的例子有很多，很多时候我们能感受到过程中存在断点卡点。以客户旅程为核心还是以业务流程为核心，完全是两个视角。业务流程从公司的内部角度出发，关注效率、成本控制和 一致性，而客户旅程以顾客体验为核心视角，关注的是客户的需求、感受和满意度。现在整个数字化转型非常强调要以客户旅程为核心，要站在客户视角审视打交道的每一步，这也是其核心抓手。

过去几年，银行和客户打交道的渠道变得更加丰富，有线上银行、远程银行、零售银行、线下网点等多个种类，这些渠道常各做各的业务。但更好的是以客户为中心，把各种渠道、各种触点相关数据搜集起来，从而更好的赋能各个渠道，实现数字化客户经营。

客户旅程编排理念的核心就是如何为客户提供全渠道统一的用户体验，提升客户的满意度，提升整体运营效率。围绕 CJO 的理念，神策数据抽象出了 MTAOO 方法论。

第一步，绘制（Map）：详细描绘企业与客户的每一次互动，形成分角色、分业务的旅程地图，准确展现不同客户群体如何体验产品及其阶段迁移的过程。

第二步，埋点（Track）：识别客户旅程中的关键触点，并整合来自各个渠道（如 App、小程序、公众号、企业微信等多个场景）的数据，为企业建立一个全面的客户触点记录系统，完成一体多位的数据基础建设。

第三步，分析（Analyze）：依据客户旅程的不同阶段设定关键指标，进行深入的数据分析，诊断旅程的连贯性，进而识别痛点和潜在的改进机会。

第四步，编排（Orchestrate）：在数据分析基础上，根据不同客户群体的价值，有策略地编排客户旅程，确保在正确的时机、通过合适的触点、传递最合适的内容，进一步提升客户体验和价值。

第五步，优化（Optimize）：持续关注关键指标的变化，对客户旅程编排策略进行动态调整，确保客户旅程始终得到最佳的引导和优化。

以神策服务过的某银行客户为例，该行董事会层面提出了“零售 + 科技”的战略，核心发展目标为月活增长和 AUM 提升，而在客户体验、业务流程、数据基础等方面相对薄弱。现有的粗放式数据分析和运营方式不再满足业务运营的需求，因此，亟需制定数据驱动的业务增长策略，体系化、精细化地支持手机银行业务的持续发展。第一步，搭建 CJO 运营引擎能力；第二步，跑通基客客户旅程经营闭环；第三步，接入特色客群客户旅程。总而言之，需要基于数据反馈不断的进行提升与迭代，让整个客户旅程变得越来越好。

为了做好整个客户旅程的编排，神策数据的核心还是提供基础产品能力和服务能力。我们围绕整个 CJO 理念构建了神策数据三大引擎：一是客户旅程分析引擎。我们不只是分析某个局部，而是对整个客户旅程进行分析；二是客户旅程优化引擎。不管做 A/B 测试，还是做旅程编排、流程画布，都属于对客户旅程的优化；三是客户数据引擎。目前国际上大家普遍比较接受 CDP 的理念。怎样把它整合好、建设好、做用户标签、用户分群，从而更好的支撑客户旅程的分析和优化。

神策数据除了具备以上能力，还拥有数据双向映射能力，可为 CDP 带来数据集成新范式；丰富的数据加工能力，可面向不同角色、不同策略复杂度，提供从初阶到高阶的标签分群加工方式；此外，神策数据还发明了目标人群圈选神器：实体查询语言（EQL），可以以更高效的取数、更简化的逻辑表达来适配复杂业务（多实体）。围绕 AI 相关的技术，神策数据也在进行持续探索。目前，神策数据正在和部分金融客户围绕 AI 大模型做相关的开发应用。

神策数据基于 CJO 理念，以 MTAOO 方法论 + 三大引擎更好地支撑数字化客户经营。期待未来以神策数据的能力以及对数据驱动本身方法的理解，结合实际业务可以发挥更好的效果，能够更好的为金融客户服务。

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