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索信达控股有限公司(简称:索信达,,,证券代码:03680.HK)资深金融业务专家、、、咨询总监迟文波介绍,,,长尾客户庞大的规模使得银行很难全面投入营销资源,,,势必要利用更丰富的数据资源、、、更先进的数据挖掘技术识别出客户未来发展潜力和提升可能性。。其中,,,代发客户作为银行内具有重要战略意义的客群,,价值贡献相对较高,,具备深耕的价值;目前各大行普遍存在低效代发客户资金留存率严重偏低的问题,,,,针对低效代发客户进行精准分层、、、分群营销,,,,制定营销策略,,,,为业务部门开展精准营销提供依据势在必行。。。
银行开展数字化客群经营的
困境与挑战
互联网时代个人客户主体代际更替、、、客户分布向线上迁移,,,,客户需求个性化诉求增多,,,,倒逼商业银行创新零售业务的经营理念与营销模式,,,以适应日益激烈的同业竞争和互联网金融跨界竞争。。。在这样一个背景下,,银行普遍面临的客群经营困境有以下三个:
行内大众客户基数大,,,,但贡献小。。。
营销资源有限,,无效客户向上输送困难,,,,代发客户留存率偏低。。。。
同业日益重视长尾客户经营,,竞争激烈。。。同业先进银行均采取重点措施开展长尾客群的经营。。。。
索信达结合自身的数据分析和建模优势,,,,以及多年服务大行客户经营所积累的丰富经验,,,,总结出了一套完整的方法论和实施路径。。我们运用数据挖掘技术,,精准分析低效代发客户的现状及问题,,采取数据建模的方式建设代发客户潜力预测模型,,,再运用模型输出结果制定营销策略,,,,帮助银行开展精准营销,,,,建立完整的营销维护体系和闭环流程。。。。从客群经营能力、、数据洞察能力、、、、策略设计及评估分析能力等方面,,帮助银行充分挖掘低效代发客户的价值,,实现数据驱动业务价值增长的目标。。。
如何运用大数据建模技术
解决客群经营困局
首先是运用客户画像聚类分析的框架,,站在三个视角上对客户画像进行聚类分析。。模型要输出的结果就是客户的潜力预测,,,,将预测出高中低不同潜力提升概率的客户;接下来结合代发客户的薪资层级不同的属性来运用到客户画像中;最后,,,,结合客户投资理财产品偏好的购买情况。。。。从这三个大的方向上去刻画客户画像,,,,找出具有共同客群属性和金融属性,,并有提升潜力的人群,,然后制定相应的潜力提升客群营销策略。。。。
一是业务目标设计,,确定无效代发客户的定义口径。。。。基于业务需求和数据分析确定一个目标客群为“无效客群”;接下来确定预测目标的变量,,确定次月提升的目标数值;最后确定建模时间窗口。。。。如模型观察期是近6个月,,,代发有效信息扩展到1年,,预测时间窗口为建模时点后1个月。。也就是说近1年有过代发情况的客户,,,预测建模1个月之后客户能提升为有效户这样一个目标。。
二是技术实现思路。。首先由模型专家来进行数据上的梳理和提取分析,,,接下来是数据探索及数据准备,,,重点关注数据的缺失值、、异常值相关性等分析,,然后是特征工程和特征选择,,通过业务经验衍生的一些特征,,,,以及分析加工的特征,,生成衍生变量应用于我们的模型建设,,,最后是运用大数据建模技术的算法来进行模型建设。。。。
三是要确定模型应用方向。。就是未来模型要应用在哪个方面。。。例如我们把模型输出的重点关注的是高潜力客户,,就去制定相应的客户画像,,,开展分析,,,制定营销策略。。在整个营销过程中,,运用标准化的营销闭环流程来支撑整个模型的应用,,,这就是我们整体模型建设的思路。。。。
接下来向大家介绍一下无效代发客群潜力挖掘模型建设的关键点:
第一步是数据提取,,这部分也通常由模型专家和ETL工程师去实现和完成;第二步聚焦在特征工程上;第三步是进行缺失值等等的一些探索和分析;第四步是通过不同的模型算法进行分类模型构建;第五步是重要特征集合和可解释算法,,,,最后输出模型结果。。。。这是一个完整的建模流程。。
建模宽表的设计是在建模前期最关键的环节。。。建设无效代发客户的潜力预测模型,,一方面我们梳理数据维度并分类,,以基本信息、、、、单位信息、、资产水平、、收入水平、、消费水平、、、交易偏好、、产品信息、、、、行为信息等八大维度进行模型宽表的数据收集与提取;另一方面是梳理潜在的重要维度,,这是基于我们的业务经验总结提炼出来的重要变量,,,如客户的资金归集业务标志、、信用卡关联还款标志、、、信用卡自动还款金额等等,,,也会对客户的潜力提升有重要的影响,,是我们重点关注的一些维度。。。。
我们会用一些基本的经验和方法做特征衍生。。在建模过程中,,,我们会用一些基本的潜力挖掘模型建设的特征衍生的算法。。。有一些是基于统计类的算法,,,比如从时间维度数据(收入水平、、、、消费水平、、交易偏好等),,,对原始指标批量衍生基础统计类的指标。。。。或者基于RFM模型的算法,,,基于RFM模型思想,,,从近期交易时间、、、、交易频度、、交易金额3个维度提取交易类型的数据。。还有从业务理解角度拟衍生部分特征标签,,如行龄、、、、客户来源、、单位代发工资标准差等,,,基于我们的业务和数据分析方法上的经验,,,总结出来模型建设的一些衍生特征。。。
在建设模型过程中很重要的一个环节就是特征工程及探索分析,,,包括数据分布探索、、、、缺失值检查、、异常值检查、、、、重复值检查,,,,还有数据相关性的分析。。通过探索变量的相关性,,尤其是具体特征和目标变量相关性来聚焦在模型产出的结果和模型准确性上。。。。
在建模过程中,,,,我们把处理加工后的数据,,,, 80%作为训练集,,,,20%作为测试集,,,然后运用决策树、、、、逻辑回归、、随机森林等等一些算法对这80%的客户数据进行机器学习,,得到模型的一个结果,,,再进一步对结果不断的去验证、、、、调优、、、评估,,,,最后才能输出我们应用在实际策略中模型的结果评分。。。如果客户提升概率为50%以上,,这个概率算比较高的。。输出这些阈值运用在我们的营销名单中,,,这就是整体一个建模的过程。。。
选取无效代发潜力预测模型输出结果中,,,提升为有效户概率≥50%的客户,,,,应用于我们制定相应营销策略。。同时,,,,我们以代发金额2万为界限去做客群划分,,结合客户的投资理财产品持有情况去开展具体的营销。。。。
制定营销策略的过程中,,,需要去进行归因分析,,,,才能更好的为客户匹配相应的产品和适配相应权益。。。我们以“人推人、、、相似性分析”,,,,根据人群特征,,针对存量客户进行数据精准洞察、、、、结合产品购买意愿规则聚类细分客群过往产品偏好,,进行相似性产品推荐。。在权益活动上,,,一方面结合行内的营销资源,,,,另一方面我们也要考虑针对不同客户进行定制化的活动设计,,,,如,,邀约领话费、、、、达标领话费、、微信绑卡立减金等线上线下活动都匹配的方式来开展精准营销。。。
在执行营销策略的渠道上,,我们也需要把有限资源运用到高潜力客群上。。例如,,,,我们可以使用线下理财经理电话邀约客户参与活动的方式,,对于资产提升达标的客户,,,,享受话费奖励,,,,来提升客户的参与度,,,开展精准营销。。。在资源允许的情况下,,,还可以关注一些中低潜力的客群,,,,以短信、、APP消息推送、、、企微等线上渠道对其开展营销。。。。
在策略和名单产生之后,,,我们需要运用一些系统平台做相关的配置,,然后通过不同的方式触达客户:一是自动化触达,,例如使用营销自动化的方式推送邮件、、、短信等做客户精准触达;通过手机银行进行个性化推送等营销方式;二是人工触达,,,,在相关营销平台或者CRM系统中设置相关的策略,,,,然后分发给一线的营销人员,,让他们以电话营销的方式对高潜力客群去做人工的触达。。通过营销自动化和人工的方式,,,触达或邀约客户参加活动,,,开展精准营销。。当客户的资产达标之后进行领奖,,这是执行营销策略的完整操作流程。。
结合我们项目上的一些经验,,分享一下在策划统一的活动过程中,,需要把握住的几个关键环节,,,,一是明确活动目的及客户画像,,确立活动主题;二要通过对活动的具体描述,,,制定规则;第三确定相应的投放渠道,,在过程中需要进行数据监控,,及时调整方案;最后还要有量化指标,,,便于做整体活动的效果评估,,如活动营销的成功率、、AUM总体的提升情况、、、提升为有效户户数等。。。
在线下执行的过程中,,,不同阶段我们需要采用不同的渠道对客户开展营销,,,,第一步,,,先以服务短信的方式进行预热,,,批量发送告知客户,,让客户对活动有个基本的了解;第二步,,通过系统批量名单下发的方式发送给一线的理财经理去做精准营销,,通过电话邀约的方式对目标客户进行活动内容的介绍,,,并添加客户企业微信;第三步,,,是通过企业微信的方式与客户建立互动联系,,,,一对一服务客户;最后一步就是通过日常客户沟通互动,,,邀请客户参加我们的升级有礼或达标有礼类活动等。。
在项目落地执行过程中,, 还需要营销管理岗在关键节点进行督导和通报。。。例如通过制定周计划进行过程化管理,,,,了解活动的进度以及遇到的问题,,,及时给予一线相应的一些辅导和支持;还可以根据活动完成的程度及成果,,,,通过省行或总行下发相应的通报点评,,,,优秀的案例安排行内分享,,,及时给到相关负责人一些鼓励和奖励,,,,来激励一线人员去更好的执行营销策略。。
这是我们在某银行的市分行实施的无效代发客户营销策略执行落地案例,,,从以下三方面看效果是十分理想的:
一是客户增长。。在一个月的营销周期内,,,,有效户提升了9000多户。。。。并且这个数字随着营销周期拉长,,有效户的提升数量还会不断增长。。
二是价值提升。。。。户均AUM增长非常显著,,,我们把AUM2万以下的无效代发客户,,,,通过高潜力客户营销,,,将户均AUM提升了2.9万以上,,,,提升率45%。。。
三是赋能增效。。项目开展之前,,,这家银行对这类客户的营销成功率在3%左右,,,,通过我们开展高潜力的无效代发客户营销策略的执行落地,,营销成功率提升到了54%以上,,,提升了18倍。。。
如何建立行之有效的
客群经营长效机制
通过数据洞察、、、、数据分析、、、数据建模等方式,,,,制定精准客群营销名单,,,,输送给一线的营销人员,,,然后再结合一线人员通过各类渠道的执行触达,,,针对不同的客群匹配相应的产品去开展精准营销。。。。在这个过程中,,,,需要不断进行过程化的督导、、结果化的效果评估,,,不断迭代和优化营销闭环管理流程。。。
数字化经营过程中,,,,落地执行管理的重要流程,,,,是总分、、分/支行都需要重点关注的。。。。
从制定目标到客户分析,,,再到制定营销推广方案及落地执行,,,,都需要通过制定过程化的管理报表进行督导和通报,,了解项目的进度以及遇到的问题,,,,及时给予一线相应的一些辅导和支持、、、、鼓励和奖励,,, 打造一个落地执行的标准化流程。。。
我们需要打造一个评估体系,,重点关注营销的过程化指标和结果化指标。。例如在我们营销过程开展的过程中,,活动的参与数、、成功率,,,,电话营销的接通率、、接通数,,,策略执行数和执行率等过程化指标的关注。。如果我们的目标是把客户从无效提升到达标为有效,,,就需要关注达标客户数和达标率,,提升的客户数和提升率这种结果性的营销指标。。。。类似过程化和结果化指标拆解,,,这种评估体系的打造是我们能开展精准营销,,提升客群经营能力的一个重要的环节。。