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排列科技:数字经济时代,精准营销是银行转型之需

互联网 / 作者:xsx / 2018-9-28 11:43:290

腾讯研究院的报告显示,2017年中国数字经济总量已达26.7万亿,占国内GDP32.28%,数字经济已然成为中国经济发展的新动能。

数字技术已彻底改变社会经济活动与生产、生活方式,传统金融特别是银行业不可避免地受到冲击。作为中国金融风控专家,杭州排列科技在以技术赋能金融、助力中小银行智能化转型的过程中,深刻感受到银行在数字经济中缺位严重的一个很重要原因就是:营销模式跟不上时代需求

现状不乐观,浑身是痛点,拥抱技术是出路

排列科技认为,随着传统市场竞争的白热化与消费金融、普惠金融的迅速发展,传统银行特别是中小银行的目标群体下沉,愈发向中小微企业和个人覆盖。如何获取与留存这些客户,成为未来竞争的重要因素。

银行传统营销,一般有几种方式,如物理网点营销、地推路演营销、沙龙会议营销、电话短信营销、媒体广告营销等。这些方式在以往问题不大,不过到了数字经济时代,就显得适应不良,成本高、精准度低、转化率低等痛点愈发严重。

某中小银行行长就认为,传统银行必须依托金融科技,通过智能精准营销等方式场景化金融服务,快速迭代响应数字经济时代的市场需求,才能立于不败之地。

新式营销武器:从机枪扫射精准制导转变

用一个比喻来说,传统营销通常是机枪扫射、狂轰滥炸,而智能精准营销却是精准制导、高效命中,它的特点就是低成本、高效率、个性化与灵活性。

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精确制导秘诀,就是大数据、云计算、机器学习技术的使用,从而实现营销的精准化、场景化、个性化

智能精准营销的核心思想包含以下几点:一是对目标客户的准确识别,二是运用先进的技术手段,三是提供精准的产品和服务。

三点环环相扣。当然,这离不开最核心的生产资料:数据

精准的本质,就在于营销决策用数据驱动。从数据得到了解,从了解得出决策,从决策直通应用,从应用直达营销目的。

依排列科技的经验,一个完整的智能精准营销解决方案,通常要包括数据加工、数据业务层、数据应用层,并形成一个持续调优的营销生态系统。

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1)数据加工层:整合多方数据,提取客户有效特征

整合多维数据,才能搭建完善的客户标签体系。运用大数据技术,可对数据即刻捕捉海量获取从数据来源来说,要整合银行自有数据与外部第三方数据;从数据类型来说,要融合结构化、半结构化与非结构化数据。然后对这些数据进行清洗处理,并提取特征,为客户画像准备。

2)数据计算层:360°客户画像,多种算法智能推荐

数据加工层提供了最基础的数据能力与数据原材料,还需要在计算层完成三步工作:客户画像模型、客户筛选模型与智能推荐模型的建立。

第一步,客户画像。客户画像是精准营销的基础,要建立标签化的客户模型,完善画像维度,包括客户基本信息、兴趣爱好、社会特征、消费行为、动态特征等。

第二步,客户筛选。结合客户特征、产品需求与业务需求,设定精细化的筛选参数,通过参数对客户进行细分,参数可自定义设定,可灵活地进行分门别类。

第三步,智能推荐。从数据分析中形成决策信息后,就需要整合多种推广渠道,采用协调过滤、关联规则、知识推荐等算法推荐方法,精准触达到客户。

3)数据应用层:精准获客、产品匹配、智能定价

营销最终要落实到场景应用。“数据+技术+策略”的组合,最终要嵌入到精准获客、产品匹配、智能定价等具体的业务场景里,真正助力银行业务营销。

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银行转型在即,智能精准营销赋能效果明显

移动互联网发展迅速,大数据等技术推陈出新,彻底改变金融生态环境。传统银行要适应这一新环境,数字化转型是大势所趋。目前,国内很多银行已积极拥抱大数据、人工智能等技术,尝试将智能精准营销系统应用于银行的实际营销里

根据调查,采用智能精准营销的银行,营销成功率普遍提高50%-65%以上;建立起客户全景画像进行电话短信、交叉销售和推送各种银行产品,购买率能提高30%-55%;通过大数据建立客户全生命周期管理的银行,存量客户激活率能提升30%以上,坏账率能降低25%。从实践可以明显看出,相较传统营销模式,智能精准营销帮助银行大幅提升了营销效率、降低了营销成本、优化了服务体验。

不言而喻,精准化、场景化、个性化的智能精准营销,是未来零售银行发展的大趋势,也是推动普惠金融发展的路劲之一。



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