在神策 2020 數據驅動用戶大會金融專場內，中原銀行數據銀行部零售營銷團隊負責人張本晨從數字化營銷建設的目標、方法以及實踐落地三個層面，系統介紹了中原銀行的數字化營銷建設歷程。

本文根據其現場演講整理而成。（文末附 PPT 下載地址）

數字化營銷的目標

談及數字化營銷前，有必要對曾主導銀行業營銷模式的關系營銷進行簡單介紹。關系營銷是一種以考核為驅動，以關系為中心的營銷模式。它的執行路徑一般是通過考核指標倒推出需要營銷的產品，再借助客戶經理和客戶建立的關系完成營銷。

其弊端在于，如果營銷人員及客戶經理離職或者跳槽，客戶就非常容易流失。在關系營銷中，銀行組織或銀行的職能團隊更多地負責考核指標的制定及產品研發，最后依靠關系來幫助銀行創造價值。

隨著信息技術越來越多地應用到銀行的經營管理中，營銷也逐漸從粗獷向精細轉變，開始進行客戶細分，但這一階段仍以一次性營銷為主。

而隨著互聯網、大數據、人工智能的發展，銀行也不斷地引入了這種以數據挖掘和事件分析為代表的洞察方式，營銷也正式邁入了數字化營銷的階段。

數字化營銷是以數據為驅動，以客戶為中心的營銷模式，包括數據洞見和客戶運營兩部分。

在數據洞見環節，需要去分析客戶的痛點，尋找我們的高潛客群，同時基于客戶對產品、營銷渠道和交易渠道的偏好進行洞察，最后進行精準營銷。

在客戶運營環節，需要收集各類數據，基于數據分析進行營銷活動迭代及產品迭代。

麥肯錫的研究顯示，成功的數字化營銷能夠讓銀行的銷售生產率提高 20%，客戶流失率下降 25%，交叉銷售成功率提高 160%，業務表現能夠得到顯著的提升，預計年收入提高 35%，凈推薦值提升 8%-10%。

數字化營銷實現了從數據洞見到客戶運營全環節的數據化，其目標是通過數據驅動的方式提升效率，真正為客戶創造價值。

數字化營銷需要數據洞見的支撐，產生數據洞見的方式通常有兩種：

第一種是“數據 + 經驗”，通過數據獲取、整合以及指標歸納，加上業務的經驗，就能產生數據洞見。這種數據洞見的產生成本較低，常見應用場景包括營銷分析、運營分析、產品分析、流程改進等等。

第二類是“數據 + 算法”，通過采集多維數據，進行特征提取，采用機器學習算法，形成數據洞見。這種方式應用成本稍高，不僅需要有業務經驗和數據洞見能力，還需要有專業的數據分析師，機器學習專家。但相對“數據 + 經驗”，可洞察的數據維度更豐富，較適合應用于智能推薦、千人千面等復雜場景。

要真正實現數字化營銷，需要從以下四方面入手：

1.數據方面，借助大數據技術，不斷提升埋點采集能力、數據整合能力、數據深度挖掘能力，讓銀行的數據真正產生價值。

2.營銷渠道方面，隨著營銷需求的變化，需要持續創新渠道生態，打破渠道壁壘，形成線上線下渠道協同，發揮銀行渠道優勢。

3.營銷方式方面，需要擴展和優化營銷方式，除優化傳統名單營銷精準度，還需借助實時計算能力，擴展事件驅動營銷，引入互聯網推薦技術，進行千人千面的廣告投放。

4.營銷運營方面，好的營銷并非一蹴而就，需要不斷地打磨和優化，所以需要建立完善的營銷運營機制來保障我們的營銷不斷地迭代，同時還需要提升運營分析能力和產品迭代能力。

數字化營銷的方法論

數據是數據洞見的基礎。銀行的數據有別于互聯網和其他行業，銀行不僅有精準的客戶信息數據，還有豐富的客戶金融數據。并且隨著埋點技術的發展，銀行能夠獲得越來越多的訪問、瀏覽、點擊等行為數據。在規模化數據的基礎上，需要整合多維度數據，形成豐富的客戶標簽。

將數據轉變為洞見的方法有兩種：第一種是將業務經驗封裝成場景，再加上數據，形成一套自助分析的數據洞見方法；第二種是將算法封裝成模型，再加上數據，形成一套人工智能的數據洞見方法。

通過數據洞見發現的客戶需求，就是精準的營銷線索。通過數據洞見，可以發現營銷環節中存在的問題，不斷進行優化。

有了數據洞見產生的營銷線索，我們接下來需要借助營銷渠道去觸達客戶。

銀行不僅擁有強大的線下網點基礎，還擁有手機銀行、微信銀行等線上營銷渠道。

過去這些營銷渠道都相互獨立，因此需要從傳統的單渠道營銷、多渠道營銷，逐漸轉變為線上線下全渠道協同營銷。

全渠道協同營銷可跟蹤記錄客戶全渠道旅程的行為數據，建立客戶與銀行互動的完整視圖，并通過數據識別關鍵痛點，優化客戶旅程，進而提升用戶體驗。

在營銷方面根據客戶渠道偏好，個性化選擇和設計觸達渠道，提高營銷成功率。

想做更優質的營銷，就需要考慮使用多樣的營銷方式。名單營銷、事件驅動營銷和廣告投放是三種主要的營銷方式。

• 傳統名單營銷是將營銷線索定時批量推送到營銷渠道，來實現客戶獲取、客戶經營，其特點是高效。

• 事件驅動營銷則是實時偵測客戶行為變化，并匹配相應的產品，推送到渠道。事件驅動營銷帶來了更多營銷場景和機會，需要對場景有正確的判斷。如果場景選取適當，就可事半功倍，反之適得其反。

• 廣告投放隨著互聯網推薦技術的成熟可引入推薦算法，結合客戶的交互行為與算法，實時動態調整營銷廣告，真正做到千人千面的廣告投放，其特點是需要注重客戶的交互行為，實現個性化推薦。

想讓營銷持續地正確運轉需要一套運營閉環管理機制。中原銀行基于整體營銷流程設計了一套數字化營銷閉環體系，主要包括經營規劃、策略發布、銷售檢視、策略迭代四個環節。

第一，經營規劃階段，需要設計營銷方案、細化營銷執行策略以及設定營銷評估方案。

第二，在策略發布階段，需要對營銷資源進行整體把控，并根據營銷效果進行營銷線索排序，設置全局營銷防擾規則，提升用戶體驗。

第三，在銷售檢視階段，對銷售漏斗各環節過程指標進行檢視，并對營銷后客戶規模、銷售、收入等指標進行評估。

第四，在策略迭代環節，收集營銷各個環節數據和反饋意見，從產品、算法、策略等方面進行迭代優化。

數字化營銷實踐

要實現上述內容，除已提及的能力建設，還需要一些系統來支持。

圍繞數字化營銷體系，中原銀行建設了方案庫、標簽庫、算法庫、智能分發模塊、銷售檢視模塊和閉環反饋模塊 6 大核心功能，分別對應營銷方案設計、標簽建設、算法運用、營銷管控，銷售檢核和閉環迭代。

客戶畫像平臺、機器學習平臺、行為分析平臺以及數字化營銷平臺是營銷體系的四大支撐平臺。

客戶畫像平臺的主要功能是客戶標簽建設及標簽運營和服務。在標簽建設方面，在搜集整個零售條線業務部門需求和整體零售數據盤點需求的基礎上，結合中原銀行業務特色和同業建設經驗，沉淀了一套分類科學、靈活配置的標簽開發方法。

在標簽運營方面，結合行內業務模式，設計開放共建的客戶畫像運營模式，并共享客戶標簽建設能力。擁有了客戶標簽后，平臺支持推送、訂閱、聯機查詢等方式提供客戶標簽服務。

該平臺不斷迭代優化，標簽數量與種類不斷豐富，累計沉淀標簽 1500 多個，涵蓋 10 大主題，實現基礎類、規則類、挖掘類標簽全覆蓋，為數據洞見打下基礎。

用戶行為分析平臺是基于神策的行為分析埋點采集能力構建的分析平臺，內置包括客群分析、趨勢分析、留存分析等 8 大分析模型。

第一個應用場景是通過行為分析平臺，挖掘營銷潛在客群，一鍵推送到營銷平臺，進行客戶觸達。

第二個應用場景是通過它的分析能力進行運營分析。去年中原銀行與神策運營團隊深度合作，對渠道管理部、場景部、財私部等 5 個部門在營銷過程中資源位運營效果分析、營銷活動效果評估、業務流程診斷與優化等 10 余個場景進行分析教學，真正實現了數據驅動業務閉環。

機器學習平臺主要包括數據、算法和服務 3 大核心功能，該平臺支持可視化的拖拉拽方式進行建模。同時提供豐富的機器學習、深度學習模型，能夠滿足不同業務需求場景。

平臺還實現了數據獲取、模型開發、模型應用全流程線上化、自動化，可通過服務接口的形式對外提供多種模型服務，根據業務需求對接口進行編排組合，實現模型服務的靈活調用。

機器學習平臺是營銷智能化的基礎，也是數據洞見的重要支撐。

數字化營銷平臺是數字化、智能化、自動化的一站式營銷平臺。

平臺固化了標準化的營銷流程，并通過全局線索排序和防擾機制，保障營銷高質高效運轉，持續追蹤營銷線索執行情況和結果，為業務提供科學的檢視依據，同時將營銷數據反饋到數據和分析平臺進行模型調優。

數字化營銷平臺是數字化營銷體系的中樞系統，為營銷流程標準化、營銷配置線上化、營銷運行自動化，提供了強有力的保障。

通過數字化營銷方法和系統平臺實現了中原銀行數字化營銷閉環，目前已實施推廣涵蓋名單營銷、事件營銷、廣告投放三類營銷用例共 27 個，全面覆蓋了客戶全生命周期，并支持手機銀行千人千面的推薦服務。

今年，平臺也開放給了分行，幫助分行實現自主數字化營銷建設。截至 8 月底，通過多渠道共計投放 5363 萬條用例線索，有效觸達 384 萬零售客戶，促成產品銷售 1648 億元。

以上為本次演講全部內容，感謝大家的聆聽！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的中原银行数字化营销体系建设实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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