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这些我们身边的银行是如何实现数据分析的?

全球大数据观察2020-06-29 13:15:14

近日,中國銀保監會剛剛發布《銀行業金融機構數據治理指引》指出,銀行業金融機構應當在風險管理、業務經營與內部控制中加強數據分析應用,實現數據驅動,提高管理精細化程度,發揮大數據價值。


  然而有些遺憾的是,鮮有銀行機構能夠從中挖掘出數據分析價值。大多數銀行的數據仍停留“業務記載”層面,這種“會計”價值並未將大數據真正應用於營銷實踐、提升業務效率等,造成數據資源的浪費。

  目前,招商銀行、中原銀行、百信銀行等銀行企業都在通過神策數據實現數據驅動。這些我們身邊的銀行是如何實現數據分析的?


  神策數據官網銀行DEMO已正式上線!這片試驗田將帶妳初步感受這些“滿意銀行”背後的數據洞察。



神策數據銀行DEMO概覽


  依托數字技術,在互聯網金融的興起與發展全面沖擊了傳統銀行業。在新業態下,傳統銀行在金融生態中核心業務和關鍵環節仍保持固有優勢——銀行在發展過程中已經積累並正在積累龐大的客戶群體基礎,同時企業級數據倉庫存儲了覆蓋客戶、賬戶、產品、交易等基本信息和大量的結構化數據,以及海量的以語音、圖像、視頻等形式存在的非結構化信息。這些數據背後都會蘊藏了諸如客戶偏好、社會關系、消費習慣等豐富全面的信息資源。


  神策數據深入理解客戶、市場、科技與競爭變化對銀行網點轉型與智慧銀行建設的驅動,幫助銀行在數據洞察下構建高效服務體系,壹系列銀行應用場景已經落地。

 

  (壹)關於營銷:客戶體驗,全生命周期的智慧營銷與服務;


  數據治理應當覆蓋數據的全生命周期,覆蓋業務經營、風險管理和內部控制流程中的全部數據,覆蓋內部數據和外部數據,覆蓋監管數據,覆蓋所有分支機構和附屬機構。


  ——《銀行業金融機構數據治理指引》


  大多數銀行的各服務渠道的彼此隔離形成“服務孤島”,讓銀行無法實現渠道互動、有效服務客戶。同時,日益激烈的銀行競爭導致獲客成本高居不下。銀行追求更為精準的營銷解決方案,破除短期、粗獷且無法評估效果的傳統營銷與服務模式,迫切從單壹渠道推送到多渠道協作轉型、營銷從拍腦袋的靈感式向基於數據分析的智慧、精準營銷轉型。神策數據幫住銀行客戶實現:


  1、行為數據與業務數據打通,完善的渠道分析模型,實現跨營銷渠道協同的營銷流程。常見的場景如:


  全面剖析營銷渠道,形成“科學投放-效果評估-渠道優化”的閉環。


  從用戶的獲取、活躍、留存、付費、傳播等方面評估廣告投放質量,對SEM、EDM、今日頭條、廣點通等渠道的投放進行全面分析,實現不同廣告渠道、廣告關鍵詞、廣告系列、廣告內容、廣告媒介的優化閉環。




不同渠道來源的觸發用戶數


  打通呼叫中心,拓建多渠道互動響應的客戶服務能力。


  銀行通常會通過呼叫中心(Call Center)來輔助銀證類、銀保類、理財類及信用卡類電銷業務。以電銷為例,盲目式電話推銷極易引起客戶反感,成功率極低。精準營銷,在了解客戶興趣與愛好、購買能力做出預測和綜合判斷後,向客戶推薦金融服務及產品,以保障推薦產品符合其財力、興趣、理財偏好。當呼叫中心與神策分析打通,電銷人員可以在掌握客戶交易行為、理財情況等信息前提下進行產品與服務的針對性推薦,能夠最大限度提高客戶尊崇感和滿意度,保證電銷成功率,最終優化智能客服服務和人工坐席服務。


  2、千人千面,推出個性化銀行服務與產品。了解客戶的群組特征和個性化需求並進行用戶分群,結合客戶個性化需求,主動且實時地向客戶推薦他們感興趣的產品或服務,以及挽回即將流失客戶的操作


  3、持續關註客戶體驗,不斷優化全生命周期的營銷與服務計劃。伴隨客戶生命周期的精準營銷,不以單次營銷為目標。既要不斷挖掘目標客戶,擴大精準營銷範圍,也要伴隨客戶成長過程,在客戶不同時期提供適時提供客戶需要的產品和服務。

 

  (二)客戶管理:用戶分層打造高標準專屬服務;


  銀行業金融機構應當確立數據質量管理目標,建立控制機制,確保數據的真實性、準確性、連續性、完整性和及時性。樹立數據是重要資產和數據應真實客觀的理念與準則。


  ——《銀行業金融機構數據治理指引》


  銀行通過獲取客戶的用戶屬性、金融產品偏好、渠道偏好、風險偏好、理財偏好等全視圖信息,通過數據分析精細勾勒用戶畫像,通過用戶分群為客戶提供差異化的產品和服務策略。圍繞客戶管理,神策數據幫助客戶實現:


  1、全面數據采集,私有化部署保證客戶資產沈澱。通過神策數據穩定成熟的銀行系統私有化部署方案,保障客戶信息、每壹筆資金安全與穩定,實現數據資產積累。幫助銀行整合電子渠道(手機銀行、直銷銀行、微信銀行)的行為數據,並且提供後端數據導入工具,采集關鍵行為數據,比如註冊、轉賬成功、實名認證等,最大限度的保證數據的安全性和準確性。


  2、用戶畫像,判定客戶價值輔助征信體系建立。神策數據結合用戶的歷史行為和基本屬性給用戶打標簽,通過全面數據采集,以及數據分析對銀行客戶進行全面細致的畫像描摹,了解客戶資本情況、資本充足率,對客戶風險識別至關重要。同時,外部數據的補充可以輔助銀行全方位判別用戶在其他銀行及金融市場的行為,並通過深度學習模型,預測用戶多元化的金融需求等。


  3、預測客戶流失,延長客戶生命周期價值。例如針對資產配置異常的中高端客戶,結合中高端客戶的歷史信息,找出影響其資產配置異常與活躍度的主要因素,可通過壹對壹等服務形式進行挽留客戶,從而有效止損。



篩選有過構蕒基金行為,擔超過壹個月抹坊問APP客護群

 

  (三)產板叠代:儒球洞鑔,體現似客護為中心的設計


  好的設計材有好的營銷。通過銀行手機銀行、矗銷銀行、微信銀行等跨終端、哆應用的用護行為藪據(如操做匭跡、登錄習慣、關主的產板摸塊等)的采集與汾析,通過掌握用護的行為藪據重現用護的使用過呈,更好的了解了用護儒球,蓯似下幾坊面實現產板運營與優化,堤升用護體驗。


  1、掌握全盤藪據,實時進行流量汾析;神策藪據監控產板基絀流量指標,建立完善的指標體系,芭握微信銀行或APP等產板的整體健康清況;了解攻能摸塊流量指標,定蒞用護興趣攻能摸塊,懟使用高頻摸塊著重優化和叠代。



產品流量概覽


  2、了解用戶軌跡,快速定位問題,優化叠代產品。神策數據通過了解用戶行為動作,詳細展示用戶在產品內的訪問軌跡,知曉用戶的行為偏好,查看產品是否實現正常的流量分發,及時發現運營轉化過程中的問題,為產品優化起到數據支撐;查看重要漏鬥轉化,關心如用戶註冊、永續貸貸款、理財產品購買等各步驟的轉化率、流失人群、轉化時間等指標,清楚了解流失人群列表和用戶屬性信息,為產品優化提供了數據支撐。常見場景例如:


  數據分析暴露引導頁引流問題;


  定位綁卡環節問題或導致用戶流失;


  開發Crash采集,迅速定位故障。


  綜上所屬,大數據分析與應用能力已是商業銀行的核心競爭力之壹。越來越多的銀行將數據建設會提升到戰略層面,重視數據采集能力,將大數據市場營銷實踐結合,與客戶全生命周期管理為結合,加強“以客戶為中心”的精準營銷能力,不斷優化和創新產品,整合營銷渠道,有效提升客戶服務質量和核心競爭力。

(来源:咸宁新闻网)