中小银行数字化转型数字化精准营销平台

1、中小银行数字化转型-数字化精准营销平台if!supportLists、endif什么是精准营销所谓精准营销就是对精准客群，通过适宜渠道，在恰当时机，采用差异化内容，以合适形式触达到客户，为客户送去他需要的产品或者服务。if!supportLists二、endif为什么需要精准营销？进入移动互联网时代之后，金融业务地域限制被打破，所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。金融产品也需要进行细化，为不同客户提供不同产品。金融企业需要借助于户画像，来了解客户，找到目标客户，触达客户。传统的粗放式营销模式缺乏场景化和针对性，不仅浪

2、费成本，也会增加对用户的打扰。投其所好的精准营销，才能受到用户的青睐。if!supportLists三、endif如何做好精准营销精准营销的核心方法是对数据的分析洞察。通过数据收集、数据分析，精准定位目标用户群、在哪里、做过什么、想要什么。对客户有了全方位的了解之后，才能制定差异化、个性化的营销手段。if!supportLists四、endif农商银行精准营销管理系统if!supportLists4.1endif营销存在问题客户信息不完整营销责任人不明确营销产品不匹配营销方式陈旧营销过程无管理营销结果无分析营销经验无积累if!supportLists4.2endif营销系统要解决如下问题if!

3、supportListsCiendif哪类客户需要营销if!supportListslendif多角度客户资料来源：核心信贷/外部数据/if!supportListslendif360视角客户资料：对公/对私/阳光金融/if!supportListslendif客户标签体系：客户标签/潜在客户/if!supportListsuendif客户归谁营销if!supportListslendif区域网格化划分if!supportListslendif片区经理负责本片区客户if!supportListslendif客户纳入网格管理if!supportListslendif完整的客户/区域/信贷经理视图

4、if!supportListslendif近准营销任务直接分配到人if!supportListsCiendif营销过程如何管理if!supportListslendif营销流程发布/执行/跟踪全流程管理if!supportListslendif移动端营销轨迹跟踪、客户经理行为分析报告if!supportListslendif营销辅助工具，产品库/营销报告/经验库/移动测算if!supportListslendif营销结果管理、质量分析、客户投诉管理if!supportListsuendif营销结果如何考核if!supportListslendif区域家庭建档完成率统计if!supportLis

5、tslendif区域客户业务覆盖度统计if!supportListslendif客户资料完整度统计if!supportListslendif营销经理营销达成率统计if!supportListslendif营销费用统计if!supportLists4.3endif营销闭环思维if!supportLists1)endif谁是你的客户？if!supportLists2)endif他们的特征是什么？if!supportLists3)endif发掘潜在客户？if!supportLists4)endif如何触达客户？if!supportLists5)endif评价触达效果？if!supportLists6

6、)endif不断的持续性改善if!supportLists4.4endif精准定位客户if!supportLists4.2.1endif客户大数据分析平台1）客户数据的收集2）客户数据分析建模if!supportLists4.2.2endif客户标签及用户画像用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。另外一个方面就是，金融企业利用统计的信息，开发出适合目标客户的产品。个是业务场景出发，寻找目标客户。另外一个就是，参考用户画像的信息，为用户设计产品或开展营销活动。if!supportLists4.2.3endif客户分层依靠自主制定的客户分类分层标准，按照业务指标

7、和评价类指标将客户按千分制打分，将客户分为譎端、核核、基基础和潜在3个类别，并建立了“支行行长、副行长、客户经理、农金员”四级营销体系，定期分层营销，精准覆盖，做到户户户有管管，用尹有维护，更好实现对客户的精准营销。if!supportLists4.2.4endif客户分群用户分群是精细化运营的核心，它是基于用户分层的基础上，从每一层级用户的横向再细分，筛选出共性用户群体。基于以上多方数据，结合常见业务和活动，在用户分层的基础上，运用机器学习聚类模型、RFM模型等对存量客户画像进行多维度分析，如拆分为：种植户、养殖户、个体商户、企业主、企业员工、政府部门、助学贷客群、工薪贷客群、经营贷客群等多

8、类客群，便于营销资源调配及客群精准营销。if!supportLists4.2.5endif用户行为预测模型充分利用前期精准营销结果数据、活动参与数据、用户行为数据等，以此为种子，结合用户标签，借助有监督机器学习与深度学习算法预测用户行为，建立A/Btest对比传统营销方式与机器学习预测效果，并根据实验结果不断迭代优化模型，提高客群精准度及精准营销响应率。if!supportLists4.5endif精准营销执行在客群分析之后，筛选出精准客群，进一步选择推送渠道，在适当的时机，将合适的内容推送出去。或者由线下渠道营销，客户经理拜访等if!supportLists4.3.1endif营销模型if!

9、supportLists1)endif基于客户基础信息、业务信息、行为信息建立多套标签模型if!supportLists2)endif基于客户贡献度、活跃度建模，形成客户分级体系。if!supportLists3)endif从客户标签模型、客户分级模型到多种营销模型；if!supportLists4)endif分值营销策略模型，提高营销精准度。if!supportLists4.3.2endif精准营销管理if!supportLists1)endif通过标签、产品体系与客户匹配计分，用分值精准确定营销优先顺序if!supportLists2)endif根据目标客户的网格，将营销任务精准直达对应客

10、户经理if!supportLists3)endif基于客户、客户经理、任务优先级等参数，精准规划营销步骤。if!supportLists4.3.3endif营销过程管理if!supportLists1)endif营销全流程透明化，及时调整营销策略和提高营销支持if!supportLists2)endif准确反馈每次任务在每个网格中的执行率、达成率if!supportLists3)endif实时提供每次任务的营销轨迹、客户拜访信息if!supportLists4)endif营销任务完成后结果记录，用知识管理提高营销效益。if!supportLists4.3.4endif交叉营销if!suppor

11、tLists1)endif贷款交叉销售模型if!supportLists2)endif定期存款交叉销售模型if!supportLists3)endif理财交叉销售模型if!supportLists4)endif手机银行（客户端）交叉销售模型if!supportLists5)endif个人网银交叉销售模型if!supportLists6)endifPOS机交叉销售模型if!supportLists7)endif-维码交叉销售模型if!supportLists8)endif支付宝交叉销售模型if!supportLists9)endif财付通交叉销售模型if!supportLists4.3.5end

12、if营销活动管理if!supportLists1)endif营销活动创建（比如春天行动、目标客户群、营销什么产品、收效目标、营销方式、由谁营销）。if!supportLists2)endif营销任务下发，按照客户归属、客户所在网格、客户营销层级，直接将任务下发到相关营销人员。if!supportLists3)endif营销过程管理if!supportLists4)endif营销效果评价。if!supportLists4.6endif营销效果评估if!supportLists4.4.1endif目标导向的归因分析if!supportLists4.4.2endif渠道效果监控if!supportL

13、ists4.7endif营销结果考核if!supportLists4.8endif打造营销闭环通过对精准营销效果进行复盘分析，可指导下一轮的精准营销。这对客群标签沉淀、客群模型调优、营销方案迭代、产品迭代优化、渠道拓展及触点优化、发送时机选择、标准的自动化营销体系的逐步建设，都起着至关重要的作用。if!supportLists4.9endif某农商银行社保快贷精准营销案例（）借款人条件营销模型筛选条件1社保贷准入1.有社保卡；2年龄在20周岁（含）至55周岁，已婚；3在信贷系统内无不良贷款、无不良担保、无不良欠息；4系统无客户负面清单信息。授信额度模型利率定价模型小额信用模型测算类客户依照上述

14、条件，通过系统准入模型自动审核准入。（二）设计额度管理模型!o小额信用模型测算类客户的授信额度由“授信额度模型”通过系统设定参数自动测算。总行根据辖内自动化办贷运行情况适时调整额度模型及参数。（三）设计利率率管理模型!o小额信用模型测算类客户利率通过系统设定的参数自动定价。总行根据辖内自动化办贷运行情况适时调整利率模型参数。（四）模型参数管理风险管理委员会负责小额信用模型测算类“客户准入、授信额度、利率定价”模型要素和参数确认工作。模型要素和参数合理性决定小额信用模型测算类客户贷款风险。风险管理委员会首次确认并在小额信用“模型要素和参数”审批表签字盖章后，由科技部负责将审批后参数维护系统；原则

15、上每3个月重新认定模型要素及参数。（五）建立客户负面信息清单。建立客户负面信息清单。支行客户经理利用“整村授信”活动或营销走访工作中，了解客户负面信息，录入系统。客户负面信息包含：借款多次催收、赌博、吸毒，存在民间借贷、违反社会公德、疾病残疾等。（六）清晰界定尽职免责规定。对于出现风险的小额信用模型测算类客户贷款，不属于关系人信用贷款。经核实，该客户所在村（街道、社区）、身份信息、配偶身份信息、配偶关系证明真实，并能证明上门催收的，可尽职免责。关系人信用贷款：我行董事、监事、管理人员、信贷人员及其近亲属发放信用类贷款。（七）系统总结。（）充分利用“大数据”信息。充分利用通过整村授信、发放社保卡等各种场景采集积累的信息，以及通过办事处科技中心、各系统批量获取的客户存款、贷款、交易流水等业务信息。通过“准入模型”以支行为单位，批量将符合条件的每个人列入精准营销目标客户，并发送到客户经理任务列表中。（二）信息维护自动化。设计维护