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关于大数据背景下银行个人客户“大规模个性化”营销的思考

2014-03-20段新玉沈志军

2014年40期
关键词:营销大数据银行

段新玉 沈志军

摘 要:随着大数据理念兴起、银行大数据战略实施以及利率市场化临近,银行对外营销的手段亦要适应“新常态”。本文希望通过采用创新互联网渠道,融合客户行内外需求信息,逐步实现个人全量客户大规模个性化营销,提高银行竞争力。

关键词:银行;大数据;营销;创新

引言:

对于商业银行传统营销体系、客户数据的来源范围和处理能力,个人客户大规模营销和个性化营销难以结合。大规模营销一般以产品为导向,采用“撒网”的方式展开,营销收益高但营销成本高;个性化营销依据客户需求展开,营销成本低但营销收益较低。随着大数据理念兴起、银行大数据战略实施以及利率市场化临近,银行可以采用创新互联网渠道,融合客户行内外需求信息,打造以把握客户需求为中心的数据挖掘平台等措施,逐步实现个人全量客户大规模个性化营销,达到以低营销成本获得高营销收益,提高银行竞争力的目标。

一、大数据发展为大规模个性化营销提供契机

大规模个性化营销要求以强大的数据计算能力,准确把握客户需求为基础。客户需求把握不足,个性化营销效果便无法保证,营销机会成本相应上升。随着利率市场化临近,居民投资选择和投资渠道丰富,客户需求将进一步多样化,对全面准确把握客户需求提出更高要求。数据计算能力不足,个性化营销只能在小范围内进行,难以发挥个性化营销优势,无法对客户开展大规模个性化营销。大数据背景下,一方面,居民金融需求和生活需求更多通過互联网和移动终端展现,为银行全面把握客户需求提供可能;另一方面银行数据存储和处理能力大幅提高,为全面把握和快速响应客户需求提供了技术手段。

二、融合客户银行内外需求信息,打造以把握客户需求为中心的数据存储和挖掘平台

把握客户需求是大规模个性化营销成功实施的核心,包括获得反映客户需求的数据和挖掘客户需求。可以反映客户需求的数据包括:客户基础信息、持有和交易产品数据、生活金融数据、互联网访问数据等。前两者多属于行内数据,生活金融数据包含行内数据和行外数据,互联网访问数据多属于行外数据。

客户基础信息与持有和交易产品数据的存储和挖掘在银行业较成熟,通过建立数据仓库、客户关系管理系统、客户信息整合系统,对客户价值和偏好等客户信息有了较好的把握。但是,基于客户和单一银行的交互数据仅能获得客户在单一银行的价值和偏好,并不能完全掌握客户真实价值和真实偏好,不足以有效支持大规模个性化营销。

在大数据背景下,将生活金融数据和互联网访问数据纳入银行数据存储和挖掘范围,可以使切实把握客户真实价值和偏好成为可能。生活金融数据包括客户日常生活的缴费数据和购物数据等。互联网访问数据不仅包括银行网站访问数据,还包括整个互联网访问数据,是银行掌握客户真实需求的真正方向,由于客户“做什么”比“说什么”更重要,因此客户生活金融数据和在互联网留下的访问痕迹足以反映客户的真实价值和真实需求。

客户基础信息与持有和交易产品数据一般为结构化数据,而生活金融数据和互联网访问数据包含结构化数据和非结构化数据。银行需打破“数据孤岛”,融合行内外客户需求信息,整合存储结构化数据和非结构化数据,打造统一的以把握客户需求为中心的数据存储和挖掘体系,建立客户细分、价值评估、在线挖掘等模型体系,快速识别甚至是即时在线识别每一个客户和准客户的成长模式特征、行为轨迹特征形成客户商机,为各接触点提供商机信息。

三、创新互联网渠道,打造多接触点协同即时营销体系

多接触点协同即时营销是大规模个性化营销成功实施的主要表现,特点是全覆盖接触点和商机数据即时快速传递。

接触点指银行和客户建立和发生联系的点,在大数据背景下,银行和客户接触点不仅包括银行现有物理渠道和电子渠道,还将延伸至整个互联网,包括:网点、自助、电子银行、呼叫中心、银行及非银行互联网网站(包括移动端)等。银行目前在网点、客户经理、呼叫中心等渠道均开展了精准营销,但在接触点覆盖范围和商机数据传递速度方面仍有较大提升空间,有必要创新新型渠道,整合多种接触点,“千人千面”的即时传递商机提示和反馈信息。

一是创新互联网站营销渠道,将互联网站打造成银行未来获取客户需求信息、拓展新客户、主动个性化营销的重要渠道,不仅包括微博和微信等互联网应用,而且包括所有互联网站;二是创新基于金融IC卡安全技术的移动支付产品,在移动端获取客户生活金融数据和消费数据,根据客户的需求,提示不同商机;三是提高银行网站和手机银行的推荐产品能力,“千人千面”为客户展示客户可能购买的产品的信息;四是整合多接触点营销商机和反馈信息,整合主动营销流程和被动营销流程,提高协同营销和即时营销能力,一旦客户在某个接触点“触发”,则启动全部基于该客户已有的商机规则以及在线即时挖掘规则,使客户商机提示信息和反馈信息在各接触点间快速准确传递。营销过程所有环节的办理情况即时反馈至后台数据库,数据库存储反馈信息作为进一步数据挖掘指标,并同步根据商机转发规则提醒其他相应接触点。

四、提高产品创新和管理能力,探索大规模定制产品

个性化营销不等同于精准营销,个性化营销不仅包含了依据客户需求的精准营销,而且包含了基于客户需求“定制”产品的内涵,在利率尚未完全市场化阶段,银行较难完全根据客户需求和行为特征定制产品,因此,可以由根据客户需求组合现有产品为起点,配置客户资产、负债和介质产品,不断优化客户产品结构,吸引新客户进入,稳定和提升客户资金。随着大规模个性化营销的推动,不断完善每一个客户的适用产品组合,逐步探索利率价格市场化后单一产品定制策略和组合产品定制策略。

五、储备数据挖掘人才,转变营销人员观念,推进大规模个性化营销

大规模个性化营销推进是一个系统工程,难以一蹴而就,全面把握客户需求需要高质量的客户数据和高素质的专业数据挖掘团队,而多接触点协同营销不仅需要整合系统资源和营销流程,更需要营销人员对大规模个性化营销理念的认同。银行需一方面积极吸收和培养数据挖掘人才,为未来竞争储备宝贵的人力资产;另一方面通过培训交流等方式提高营销人员对个性化营销的认识,同时在各分行设立跨网点个性化营销团队,分行本部成立相关团队协调和管理,促进个人客户大规模个性化营销快速推进。(作者单位:1.中国建设银行;2.珠江船务企业(股份)有限公司)

参考文献:

[1] 杨晓钏.数字化时代的大规模定制营销模式研究[D];山东大学;2007年

[2] 熊波,陈柳.浅论银行在电子商务营销中的客户关系管理[J];国际金融研究;2002

[3] 黄升民,刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J];现代传播(中国传媒大学学报);2012年11期

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