大数据赋能零售银行营销管理转型

不同于批发银行对接的是大型工商企业和机构，零售银行的服务对象是普通大众和中小企业，业务方向包括存取款、贷款、结算、汇兑、投资理财等，客户群体分散且流动性大，交易金额体量较小，因此营销费用成本也相对更高。

零售银行线下分支机构、自动柜员机等业务处理方式单一、繁杂、流程固定化，渠道单一使得营销人员只能依赖网点、电话进行信息传播，需要更多的结合线上，以网络为媒介，凭借大数据技术能更方便快捷地传递更为丰富的营销内容，那么零售银行该如何直面营销痛点，将产品矩阵下沉到用户市场呢？

一、零售银行的营销痛点

在搜索引擎广告、垂直广告等互联网广告的推动下，零售银行很容易在短时间内引流进大批量客户，却因为人力资源等配套机制不足，很难根据用户需求提供个性化、一对一的解决方案和服务，欠缺合格的服务品质和工作效率。

由于缺乏客户数据和采集工具的科学理论支撑，零售银行工作人员难以对客户进行细分管理，针对处于不同生命周期的用户难以区分管理，容易造成银行客群细分标准和客户实际需求之间的资源错配。

缺少精准定位客户需求的沟通链路，无法推断用户所想即缺失需求感知，致使营销活动的开展缺乏指向性，依赖粗放式的“广撒网”营销内容堆积，很难满足客户在不同背景下的需求。

零售银行业务形态广泛分散，用户产生的行为数据难以整合，割裂的数据在多渠道整合营销中会出现重复营销的现象，渠道的管理机制混乱往往容易致使营销执行力和效果低下。

数据业务应用的单一化，致使零售银行的营销模型层次大多还停留在简单的事件触发阶段，销售任务的优先层次分配混乱，无法做到优质客户的首发触达和客户迭代的及时跟进。

客户数据没有结构化的体系搭建，就没办法提供重点培育客户和对应的产品名单，需求感知的缺失使得营销缺乏指向性，只能向不同的客户一昧兜售全部产品。

在零售银行，对于客户数据的收集应该以产品为导向，圈定客户筛选范围，挖掘有业务需求的高价值客户。

首先需要先建立与客户之间的关键沟通链路，通过渠道承接，收集客户的年龄、职业、婚姻状况、资产情况等基本标签属性，刻画出客户的资产配置、认知偏差、资产健康状况等多维度的关键用户画像，根据营销导向和信用导向加以整合、分类客户数据，建立全面和系统的客户营销数据库。

完成客户数据收集后，接下来就是深挖用户业务需求，分析其转化价值点。

以信贷业务为例，零售银行作为出借方对于客户的需求挖掘和分析有三个标准：

而要筛选出极具潜力的信贷业务客户名单，又以第一个衡量标准最为关键，要圈定缺钱的目标客群有三方数据可供参考：

零售银行对于不同的市场细分版块所配备的资源是不同的，如何利用有限的资源实现最大化的效益收入，就需要进行用户权重的精细划分。

通常界定权重的方法是根据用户属性、行为、订单、设备属性的条件叠加、组合后，自动给用户增减权重分数，通过评分的高低筛选出活跃度、忠诚度、消费力度大的高价值用户，为高价值用户匹配更多的培育及追踪跟进资源，精细量化营销ROI。

例如具备投资能力强、储蓄资金多、资产状态健康、业务体量大等属性即可界定为权重高的客户。

银行可以通过第三方工具，将网点、网银、门户网站等行内渠道，与合作平台、商户、品牌商等渠道打通，渗透客户对于产品的感知、研究、购买、交易和服务的全过程，搭建营销矩阵在关键链路节点上进行内容传递。

前期观察阶段客户的研究与评估、确定候选产品与服务；中期决策阶段购买、销售和投资时遇到的所有流程、系统和渠道；后期售后阶段对于回顾服务的期间线上线下体验的所有互动。

与客户保持长期互动能让客户感知银行的服务温度，增强客户粘性，再通过深化服务的营销方式拉动客户与银行之间加深关系，转化为长期稳定客户。

数据显示，60%的新客户是来自老客户的介绍或影响，以老客户的发散性带动更多新客户的加入，以此形成智慧营销闭环。

零售银行营销产品单一、服务渠道单一等千人一面的特性难以吸引用户的注意，在信息爆炸的时代背景下，客户的浏览时间成本愈加高昂，因此，银行需要开展更为人性化、个性化的信息交互行为，进行千人千面的营销服务，实现客户与银行产品架构的精准匹配。

盈鱼MA以大数据为依托基础的自动化营销，以上述用户画像为营销导向，制定符合用户需求的营销活动；并通过精准的客群划分匹配个性化的活动形式、流程设计；利用多渠道进行整合营销，实现精准推送目的，促进客户转化、提升运营指标。

数据显示，2018年电子渠道对银行网点业务替代率/业务离柜率就已高达98.2%，由此可见银行传统的线下业务办理已被更高效便捷的网络渠道所替代，实现了多数业务的线上化。

在软件科技飞速发展的时代，大数据营销软件可以承载大体量的繁杂工作，消除技术壁垒，使得零售银行能摆脱过往较为低频的金融交互，转变为高频的连接，将营销场景融入客户生活的形式，能帮助银行打造有温度的场景营销模式，实现利益最大化。

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