大數(shù)據(jù)助力銀行代發(fā)薪業(yè)務，實現(xiàn)高效客戶留存營銷
2022-03-18 14:15:03
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作為日常收入的主要來源，代發(fā)薪業(yè)務不僅與每個人的日常生活息息相關，也逐漸成為各大銀行密切關注的重點業(yè)務。這是因為隨著銀行業(yè)經(jīng)營模式逐漸從規(guī)模擴張向精細化管理轉(zhuǎn)變，零售銀行業(yè)務正在成為銀行穿越周期、打造新增長極的重點。而代發(fā)薪業(yè)務作為對公與零售業(yè)務“連接器”，重要性毋庸置疑。
但在實際的業(yè)務場景中，依靠代發(fā)薪吸引來的大量客戶和存款資金，卻未能給銀行帶來預期中由大量零售客戶驅(qū)動業(yè)務實現(xiàn)快速增長的效果，據(jù)相關統(tǒng)計，目前金融行業(yè)以代發(fā)薪業(yè)務吸納的零售存款平均流失率達20%，且隨著周期波動異常。以Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺曾服務的某銀行為例，該銀行年代發(fā)工資總額為21.57億，但相應的年度資產(chǎn)增量僅為2.86億元，年度工資留存率13.2%。
利用大數(shù)據(jù)進行客戶分群特征分析
一般來說，春節(jié)、季初為資產(chǎn)流出高峰期，需在此段時間開展針對性營銷活動來挽留客戶存續(xù)資金。那么首先我們就要進行相關的客群分析。
這里我們可以使用專業(yè)的BI工具，比如Tempo BI，圍繞銀行已經(jīng)掌握的客戶信息，開展數(shù)據(jù)可視化分析的相關工作，圍繞留存率的高低，結合客戶的收入水平、行內(nèi)資產(chǎn)水平、年齡特征、渠道偏好等分析出顯著的差異化特征，并將相關分析結果智能化組成數(shù)據(jù)分析報告供相關營銷人員根據(jù)數(shù)據(jù)反饋靈活調(diào)整相關客戶運營和營銷手段。
建立代發(fā)薪客戶留存營銷模型
我們還可以利用Tempo AI，利用以往銀行積累的客戶數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)，通過算法構建客戶留存營銷模型，精準預測客戶流失風險。具體來說，我們可以集中使用回歸預測（代發(fā)量）、關聯(lián)規(guī)則（渠道及中間業(yè)務簽約情況）、聚類分群（客戶價值分群，定位目標子客群）、協(xié)同過濾（產(chǎn)品推薦、活動適配）等，進行代發(fā)薪客戶留存營銷分析。
隨著金融數(shù)字化加速，銀行的各項業(yè)務都在被不斷解構和重構，這是行業(yè)發(fā)展的必然。銀行業(yè)應該積極通過大數(shù)據(jù)分析，加速業(yè)務數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度，為業(yè)務增長尋找新的增長極。
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