某銀行精準營銷數據分析平臺
2022-03-28 15:58:30
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隨著互聯網新經濟業態在實體行業中的不斷深入以及Z世代消費模式和觀念的改變，現在信用卡業務的目標客戶也逐漸從精英轉移到大眾，信用卡本身的盈利模式和競爭重點也從單純的發卡數量，升級到了面向客戶和賬戶例如消費貸、小額理財、一年期定期存款產品等更深層次的綜合金融理財服務上。
某大型商業銀行在這樣的市場環境綜合變化之中，準確把握數字化轉型技術紅利，通過大數據技術彌補傳統信用卡營銷策略中的短板，建立尋客精準營銷模型，最終達成整體意向客戶數量較以往傳統外呼模式提升1.8倍，營銷成本和實施周期較之前傳統模式下降近三分之一，結合營銷活動的成本和成果兩個方面考慮，綜合效果提升3.14倍。如此高效的信用卡精準營銷模型到底是如何進行設計和運轉的？這其中有不少值得廣大金融機構值得學習參考的內容。
傳統信用卡營銷中存在的問題
早先，該銀行也一直在采用傳統的業內慣用的外呼+線下活動的營銷方式，不僅需要投入大量的人力成本，獲得的意向客戶的成單轉換率也呈現逐年下降的趨勢。
該銀行以往也嘗試過將業務進行信息化改革，通過SAP等工具為營銷業務建立相關的信息系統，但在實際的執行過程中，會出現以下2方面的實際執行難題：
1、效率低：在信用卡營銷業務中，各項任務有一定規模化，積攢了海量的數據內容，建設相關模型時，需要投入大量的人力成本和時間成本，模型的操作效率和分析結果也常常和業務團隊的需求不相吻合。
2、準確度差：傳統模型在不能應對數據與業務的靈活變化時，模型的準確度往往不能得到保障，最終造成無效投入過大且成功率低等問題，制約業務發展；
Tempo平臺銀行信用卡精準營銷解決方案
美林數據旗下的Tempo大數據分析平臺，就可以幫助銀行結合實際業務流程，扭轉模型開發思維，將精準營銷數據模型的開發效率和應用效率都提升到新的水準，具體可以從4個方面入手：
1、敏捷建模，讓處理效率飛速提升
以往數據模型的搭建只能依靠專業的數據開發人員，而在引入Tempo平臺之后，基于Tempo平臺即可實現數據管理、靈活可配置機器學習模型搭建、敏捷可視化分析。一線業務人員經過簡單培訓之后，也可以上手基于業務需求自行搭建模型，減少了業務人員和IT不必要的溝通成本，讓綜合處理效率顯著提升。
2、對過往歷史電話營銷數據進行分析
傳統的信用卡營銷獲客手段一般習慣于使用電話營銷的手段，留存下相關客戶信息也可以作為寶貴的營銷分析數據源進行二次利用，進行數據統計，分析統計電話營銷失敗與成功原因，從而為客戶購買意愿預測模型的構建提供數據支撐。
3、快速構建客戶活躍度細分模型，實現客戶甄別
基于Tempo平臺快速構建客戶聚類分析和分類分析模型，進行客戶甄別，將可拓展客戶通過數據分析后細分為長尾客戶、活躍用戶、中高端用戶、睡眠用戶等等。通過客戶甄別讓營銷人員可以針對不同的客戶群體展開針對性營銷任務，提高銷售成功率。
4、 利用大數據構建精準用戶畫像
通過Tempo平臺中，結合聚類、分類模型運算結構建用戶畫像，圍繞客戶屬性特征、產品持有動作、資產構成變遷、收支全景視圖、交易行為動作、交易行為分類、交易行為變遷、交易對手刻畫等關鍵畫像指標，進行用戶畫像標簽體系衍生計算，為精準營銷提供數據依據。
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