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金融
FINANCE
客群價(jià)值深度挖掘 打造精準(zhǔn)營(yíng)銷新模式

某銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

2022-03-28 15:58:30
 隨著互聯(lián)網(wǎng)新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)在實(shí)體行業(yè)中的不斷深入以及Z世代消費(fèi)模式和觀念的改變,現(xiàn)在信用卡業(yè)務(wù)的目標(biāo)客戶也逐漸從精英轉(zhuǎn)移到大眾,信用卡本身的盈利模式和競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)也從單純的發(fā)卡數(shù)量,升級(jí)到了面向客戶和賬戶例如消費(fèi)貸、小額理財(cái)、一年期定期存款產(chǎn)品等更深層次的綜合金融理財(cái)服務(wù)上。
信用卡分析
某大型商業(yè)銀行在這樣的市場(chǎng)環(huán)境綜合變化之中,準(zhǔn)確把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)紅利,通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)彌補(bǔ)傳統(tǒng)信用卡營(yíng)銷策略中的短板,建立尋客精準(zhǔn)營(yíng)銷模型,最終達(dá)成整體意向客戶數(shù)量較以往傳統(tǒng)外呼模式提升1.8倍,營(yíng)銷成本和實(shí)施周期較之前傳統(tǒng)模式下降近三分之一,結(jié)合營(yíng)銷活動(dòng)的成本和成果兩個(gè)方面考慮,綜合效果提升3.14倍。如此高效的信用卡精準(zhǔn)營(yíng)銷模型到底是如何進(jìn)行設(shè)計(jì)和運(yùn)轉(zhuǎn)的?這其中有不少值得廣大金融機(jī)構(gòu)值得學(xué)習(xí)參考的內(nèi)容。

傳統(tǒng)信用卡營(yíng)銷中存在的問(wèn)題
早先,該銀行也一直在采用傳統(tǒng)的業(yè)內(nèi)慣用的外呼+線下活動(dòng)的營(yíng)銷方式,不僅需要投入大量的人力成本,獲得的意向客戶的成單轉(zhuǎn)換率也呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)。
該銀行以往也嘗試過(guò)將業(yè)務(wù)進(jìn)行信息化改革,通過(guò)SAP等工具為營(yíng)銷業(yè)務(wù)建立相關(guān)的信息系統(tǒng),但在實(shí)際的執(zhí)行過(guò)程中,會(huì)出現(xiàn)以下2方面的實(shí)際執(zhí)行難題:
1、效率低:在信用卡營(yíng)銷業(yè)務(wù)中,各項(xiàng)任務(wù)有一定規(guī)模化,積攢了海量的數(shù)據(jù)內(nèi)容,建設(shè)相關(guān)模型時(shí),需要投入大量的人力成本和時(shí)間成本,模型的操作效率和分析結(jié)果也常常和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的需求不相吻合。
2、準(zhǔn)確度差:傳統(tǒng)模型在不能應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的靈活變化時(shí),模型的準(zhǔn)確度往往不能得到保障,最終造成無(wú)效投入過(guò)大且成功率低等問(wèn)題,制約業(yè)務(wù)發(fā)展;

Tempo平臺(tái)銀行信用卡精準(zhǔn)營(yíng)銷解決方案
美林?jǐn)?shù)據(jù)旗下的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),就可以幫助銀行結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)流程,扭轉(zhuǎn)模型開(kāi)發(fā)思維,將精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)模型的開(kāi)發(fā)效率和應(yīng)用效率都提升到新的水準(zhǔn),具體可以從4個(gè)方面入手:
1、敏捷建模,讓處理效率飛速提升
以往數(shù)據(jù)模型的搭建只能依靠專業(yè)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員,而在引入Tempo平臺(tái)之后,基于Tempo平臺(tái)即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、靈活可配置機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建、敏捷可視化分析。一線業(yè)務(wù)人員經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單培訓(xùn)之后,也可以上手基于業(yè)務(wù)需求自行搭建模型,減少了業(yè)務(wù)人員和IT不必要的溝通成本,讓綜合處理效率顯著提升。
 數(shù)據(jù)建模
2、對(duì)過(guò)往歷史電話營(yíng)銷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
傳統(tǒng)的信用卡營(yíng)銷獲客手段一般習(xí)慣于使用電話營(yíng)銷的手段,留存下相關(guān)客戶信息也可以作為寶貴的營(yíng)銷分析數(shù)據(jù)源進(jìn)行二次利用,進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),分析統(tǒng)計(jì)電話營(yíng)銷失敗與成功原因,從而為客戶購(gòu)買意愿預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支撐。
3、快速構(gòu)建客戶活躍度細(xì)分模型,實(shí)現(xiàn)客戶甄別
基于Tempo平臺(tái)快速構(gòu)建客戶聚類分析和分類分析模型,進(jìn)行客戶甄別,將可拓展客戶通過(guò)數(shù)據(jù)分析后細(xì)分為長(zhǎng)尾客戶、活躍用戶、中高端用戶、睡眠用戶等等。通過(guò)客戶甄別讓營(yíng)銷人員可以針對(duì)不同的客戶群體展開(kāi)針對(duì)性營(yíng)銷任務(wù),提高銷售成功率。
數(shù)據(jù)建模
4、    利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫像
通過(guò)Tempo平臺(tái)中,結(jié)合聚類、分類模型運(yùn)算結(jié)構(gòu)建用戶畫像,圍繞客戶屬性特征、產(chǎn)品持有動(dòng)作、資產(chǎn)構(gòu)成變遷、收支全景視圖、交易行為動(dòng)作、交易行為分類、交易行為變遷、交易對(duì)手刻畫等關(guān)鍵畫像指標(biāo),進(jìn)行用戶畫像標(biāo)簽體系衍生計(jì)算,為精準(zhǔn)營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)依據(jù)。


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