大數據助力銀行代發薪業務，實現高效客戶留存營銷
2022-03-18 14:15:03
次
作為日常收入的主要來源，代發薪業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務。這是因為隨著銀行業經營模式逐漸從規模擴張向精細化管理轉變，零售銀行業務正在成為銀行穿越周期、打造新增長極的重點。而代發薪業務作為對公與零售業務“連接器”，重要性毋庸置疑。
但在實際的業務場景中，依靠代發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動業務實現快速增長的效果，據相關統計，目前金融行業以代發薪業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大數據分析平臺曾服務的某銀行為例，該銀行年代發工資總額為21.57億，但相應的年度資產增量僅為2.86億元，年度工資留存率13.2%。
利用大數據進行客戶分群特征分析
一般來說，春節、季初為資產流出高峰期，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的BI工具，比如Tempo BI，圍繞銀行已經掌握的客戶信息，開展數據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、行內資產水平、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據分析報告供相關營銷人員根據數據反饋靈活調整相關客戶運營和營銷手段。
建立代發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據、營銷數據，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（代發量）、關聯規則（渠道及中間業務簽約情況）、聚類分群（客戶價值分群，定位目標子客群）、協同過濾（產品推薦、活動適配）等，進行代發薪客戶留存營銷分析。
經過對客戶信息的可視化數據分析和構建客戶留存營銷分析數據挖掘模型，該銀行將相關數據分析成果應用于代發薪客戶留存營銷之中，支撐效果顯著，總體營銷成本降低約30%，營銷活動效果增長3倍多。
隨著金融數字化加速，銀行的各項業務都在被不斷解構和重構，這是行業發展的必然。銀行業應該積極通過大數據分析，加速業務數字化轉型的速度，為業務增長尋找新的增長極。
關于美林數據：
美林數據技術股份有限公司（簡稱：美林數據，NEEQ：831546）是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，重點面向企業客戶提供數據資產管理、數據分析與挖掘、數據開發應用為主的大數據產品及增值解決方案，引領大數據應用和產業數據運營等創新服務模式。
公司專注數據價值發掘、深耕行業應用，以大數據、人工智能技術及產品創新應用為方向，構建企業核心競爭力，現已形成工業物聯網平臺、數據資產管理平臺、數據資產圖譜平臺、商業智能平臺、人工智能平臺等大數據系列產品。依托領先的產品和技術優勢，美林數據深耕智能制造和智慧能源行業應用，拓展軍工制造、智能電網、家電制造、汽車裝配、智慧石油、智慧水務、智慧教育等細分領域，致力于推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，以數據驅動業務、探索行業數據運營新模式。
Tempo商業智能平臺
Tempo人工智能平臺
Tempo數據工廠平臺
Tempo指標平臺
Tempo數據治理平臺
Tempo主數據管理平臺
首頁
陜公網安備 61019002000171號
