online gambling singapore online gambling singapore online slot malaysia online slot malaysia mega888 malaysia slot gacor live casino malaysia online betting malaysia mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 mega888 中國農業銀行左振哲:以數據驅動、實現銀行的互聯網智能營銷

摘要: 從2015年國家出台《促進大數據發展行動綱要》,到2016年國家在“十三五”規劃綱要中首次提出“大數據戰略”,再到2017年黨的“十九大”提出“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”,尤其是2017-2018年金融科技概念火爆,各行各業對大數據的應用突飛猛進。基於數據的互聯網化智能營銷,是大數據與行業融合應用成效顯著的領域,在銀行的具體實踐中也取得了非常可觀的規模效應。

 


建立智能營銷的數據思維

互聯網智能營銷是以互聯網為媒體,基於數據分析和使用,進行產品銷售、品牌傳播等系列營銷活動。與傳統營銷4P(產品Product、渠道Place、價格Price、促銷Promotion)理論相比,互聯網營銷更加註重以客戶為中心的4C理論,即:消費者的需求與慾望(Consumer need sandwants)、消費者願意付出的成本(Cost)、購買商品的便利(Convenience)、溝通(Communication)。結合4P和4C理論,要實現互聯網時代營銷目標,可以重點從兩個方面進行考慮:

1.了解互聯網時代的客戶。伴隨著銀行業務向“新零售”、“場景金融”等領域變遷,銀行必須重新審視“目標客戶是誰、需求是什麼、如何借助數據進行營銷和服務”等課題。

從目標客戶群體看,網絡金融服務的客戶標準不再以金融資產作為唯一標準,“80”“90”後成為核心,“00”後開始崛起,消費中產、城鎮化新市民、養老一族等具有鮮明需求屬性和特徵的客戶群體正快速形成。從客戶消費行為看,由於信息技術帶來的有利條件,商戶、消費者和各類場景的關聯更加緊密,提升了服務效率,促進了資源整合、場景融合和功能集成。從客戶的消費訴求來看,由原來的基本需求驅動轉向美好生活需要驅動,品質生活、互動體驗、個性定制、便捷高效成為新消費理念,消費品質向中高端轉變,更加註重產品及服務帶來的體驗。銀行的營銷和服務是否找准目標客群,是否貼近其生活方式與行為模式,是否帶來客戶的良好感受等成為重要考量因素,也成為營銷推廣能否達到預期目標、提高效率的決定因素。

2.明確銀行數據營銷的目標。大數據具備四個特性:數量大、速度快、多樣性、不確定性,在市場營銷領域要達到有效獲客、活客、留客的目的,必須學會化繁為簡,將大數據分解為小數據,提高對核心數據的解讀和利用能力。從銀行營銷互聯網客戶的角度來看,主要關注以下幾個關鍵指標:新增註冊客戶、客戶滲透率、客戶流失率、客戶轉化率、客戶活躍度、喚醒率(不動戶、不活躍客戶) 、單個客戶的價值貢獻等。營銷方案的設計,營銷數據模型的構建,都要圍繞著這幾個關鍵指標進行數據的選取,以數據選擇為工具,達到我們銷售產品、發展和促活客戶、提升口碑等多重目標。

構建智能營銷的工作體系

1.通過全面的客戶畫像,提升客戶管理能力。互聯網發展帶來內容傳播的革命,銀行與客戶更加頻繁地互動接觸,由此產生的數據呈指數級增長。準確快速識別用戶身份,形成完整的用戶畫像成為互聯網時代服務與營銷過程的關鍵。銀行對客戶的畫像,要盡可能篩選相關數據來建立對客戶的理解,包括身份背景、生活習性、消費需求、決策方式、購買偏好、價值潛力、行為傾向信息等。科學的客戶畫像,可以幫助銀行實現定位目標市場、設計創新產品、優化營銷選擇、提供個性服務等營銷目標,並為產品設計、關係維繫、風險管理和服務運營相關的策略提供參考。

2.通過精準的客群分類,成功促成交叉銷售。數據研究機構IDC研究指出,數字化營銷時代帶來了海量數據,但並非所有的數據都具有分析價值。另一方面,只有少量有價值的數據被分析過。基於此,需要在已有客戶畫像基礎上,對客戶進行過濾和分析。主要通過設定目標,定義分析策略;通過設計衡量指標,準備數據;通過分析可用數據,開發客戶分群模型;通過形成營銷決策等步驟,實現對營銷目標客群的選擇和精準產品推送。農行近兩年在精選客戶群體,實現“掌銀促活”方面有很好的實踐。在百度金融大腦、農行自有數據分析挖掘平台的支持下,首先對海量用戶進行挖掘分析,找出最有可能產生響應的一批用戶作為觸達對象,然後對這批用戶下發營銷短信,並配置相應的產品進行精準促活,可較自然響應率(約2%)帶來明顯提升。

3.通過全週期的互動服務,挖掘客戶綜合價值。客戶畫像完善了客戶的細節特徵,在此基礎上,需要最大化每個客戶的生命週期,對於潛在客戶、新客戶、活躍客戶、高價值客戶、不活躍客戶、已流失客戶等,採取差異化營銷手段,促進客戶生命週期的延長;對於潛在客戶,要傳遞產品價值,吸引客戶第一次使用;對於新客戶,要傳遞良好體驗和創新產品,再結合促銷手段,促進進一步使用;對於高價值客戶,要設計客戶忠誠計劃(會員權益、積分、優惠等),並結合產品體驗和優惠活動的組合優化現有客戶的價值貢獻;對於不活躍客戶,要喚醒重複購買,有研究顯示,激活不動戶的成本僅相當於獲取新客成本的1/10,針對不活躍的客戶策劃營銷活動,會產生事半功倍的營銷效果;對於已流失客戶,要重新設計具有吸引力的活動方案等。

4.通過智能化的個性營銷,增加客戶使用黏性。互聯網營銷要求“千人千面”。銀行需要不斷優化升級智能引擎,完善客戶、產品、服務標籤體系,基於專家規則、數據模型形成智能決策能力,大幅提升現有產品推薦、場景營銷、服務推送等人工作業效率,將金融產品、場景服務與客戶多層次需求的精準匹配變為可能。要從不同客群的分層服務和地域化營銷入手,不斷細化目標客群顆粒度,最終實現“千人千面”的精準服務,全方位提升客戶體驗。

“人工智能+金融大數據”在銀行的應用

隨著計算能力的催化,“金融大數據+人工智能”為銀行業在投資決策、營銷服務、客戶體驗、安全風控等多個方向創造了無限的創新可能。

1.智能投顧。依託大數據技術可通過海量數據持續優化投資顧問模型,而人工智能使模型中投資組合與風險匹配的判斷與分析成為可能。未來智能投顧將逐步替代人工投顧實現投顧業務的多項核心價值。如客戶檔案創建、資產配置、投資組合選擇、交易執行、投資組合重設、投資損失避稅和投資組合分析等。

2.智能營銷與服務。在金融科技時代,物理網點和人工交互的服務方式將轉向智能化、自動化,用戶更加自主地參與到服務過程中。未來的服務模式也因此變得更加實時、簡單、高效和智能。隨著人工智能在身份識別、文本信息交互和智能語音交互領域的應用逐漸成熟,更要不斷建設完善手機銀行、客服以及網點等多渠道智能客戶服務體系。同時,更多的在線數字化互動將由機器人客服來承擔,智能客服機器人、智慧網點等智能化銀行服務將進一步得到普及。

3.智能體驗。隨著數字連接技術的發展和智能穿戴設備的廣泛應用,不斷湧現出各類的智能化體驗場景服務。例如銀行的智慧出行服務,基於生物識別技術的智能身份識別,客戶可以無需傳統的身份證件和密碼輸入,就能實現無感支付。

4.智能風控。當前銀行應用人臉、聲紋、虹膜等對客戶進行在線識別,利用OCR等技術進行快速聯網核查,在客戶認證環節,極大提升了客戶體驗。在後台支撐系統上,基於數據模型完善反欺詐系統的建設,根據各類認證信息、交易習慣、歷史數據等構建風險畫像,智能匹配交易風險級別,可以有效開展預警。通過採集客戶交易流水,建立客戶行為監控規則,對風險交易實施干預攔截,提升了銀行風控的覆蓋範圍、風險感知能力和風險應對時效性。

智能營銷的發展方向思考

 

在消費者需求和技術升級雙重驅動下,互聯網金融服務進入智能融合時代,精準的智能融合服務成為關鍵。下一步,智能營銷或將沿著以下方向發展。

1.依靠強大的客戶分析和營銷系統預知和挖掘需求。當前已經進入“營銷4.0”數據時代。互聯網營銷理念要從“經營產品”向“經營客戶”轉變,快速進行數據分析,根據消費者個性分析,前瞻預測客戶需求,推送潛在需求產品。這就需要銀行盡快建立強大完善的客戶數據平台、統一的活動營銷系統,實現個人客戶的智能分析、數據挖掘和產品推薦,構建多部門、全產品智能營銷模型,實現精準的客戶畫像和營銷推介。

2.借助人工智能等新技術,人性化的感知和服務客戶。據Garter調研數據,到2020年,85%的消費者與企業的關係不再是人與人之間的交互,而是人與機器。隨著機器學習能力不斷增強,機器完成任務的能力也在不斷提升。在Bank4.0時代,銀行的網絡金融服務將向全平台智能化邁進,通過智能決策引擎,實現“人工智能+機器人服務”,做到客戶營銷“千人千面、時時不同”,客戶服務“實時響應”。

 

(本文作者係中國農業銀行網絡金融部副總經理)

 

轉貼自: Mpaypass

 


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