银行智能营销不能说的秘密

你真的了解“互联网+”时代的新生代客户吗？

目标客户消费需求、消费行为发生了怎样的变化？

如何用数字化的方式更好地了解客户、获取客户和服务客户？

伴随着银行业务向“新零售”、“场景金融”等领域变迁，如何借助数据服务实现“千人千面”的智能化营销、全方位优化客户体验成为银行机构必须重新审视的重要课题。

神州数码数据团队针对银行机构推出了一套成熟的数据驱动营销的解决方案，可基于客户基础信息、交易行为等数据，深度分析客户潜在需求，通过数据模型将客户和产品之间的需求形成量化指标，实现金融产品、场景服务与客户多层次需求的精准匹配，在控制成本的同时实现效率优化！

今天为大家介绍几种常见的智能营销方法：

代发工资户精准营销

通过整合代发工资公司供应链信息及消费者个人基础信息，深入分析代发工资户资金流转特征，构建过桥户、集约户、消费户等特征库，帮助银行建立大额流转监控模型，以实现同名跨行转账、异名跨行转账、账户集约等资金流失预警，帮助客户经理实时掌握代发工资流向。

理财产品精准营销

针对债券、保险、基金建立购物篮模型和产品偏好模型，智能化地根据相关理财产品的特征及理财产品持有情况，匹配用户财务状况，进行精准推荐，并通过数据更迭不断训练推荐系统，帮助客户制定合理的理财计划和长期财务规划，有效减少用户打扰和营销成本，提高理财产品的签约率和销售效率。

向上营销

通过建立消费提升模型，将线下客户按照消费提升的潜力细分为N块，然后与消费能力进行交叉对比，建立细分客户单元，接着建立行为偏好分析库，比如“体育”、“电影”，设计相关主题的场景营销，通过跟踪不同的营销活动，建立客户响应模型，从而持续为客户提供优质服务。

综合资源营销

线上营销主要指利用互联网、5G等技术手段，潜移默化地将营销内容嵌入客户感知之中的“精准滴灌”式营销，具有成本低、流量大、速度快等特点。通过建立转化率模型和竞品博弈模型，提高线上精准营销效率，并降低推广成本。

营销反馈闭环

所有的营销活动，重中之重是需要设计成熟的智能营销计划。例如，我们一般会将精准营销的客户群或市场分为M组，其中包括了p个测试组、q个对照组，以观察模型效果的好坏。常用的监控方法包括每日监控和隔日监控，针对不同的指标通过模型的自适应或手工调整优化模型。

当前，大数据与金融行业的融合应用成效显著，银行机构各业务系统面临天翻地覆的变化。从客户标准来看，金融资产已不再是唯一客户标准，熟悉各类新兴信息技术的80、90后客户，甚至00后客户，正在逐渐成为新生代客户主体；从消费行为来看，客户在线消费习惯的养成，倒逼网络金融服务的发展，让商户、消费者和各类场景的关联脱离地理位置限制，显得更为紧密；从消费需求来看，互动体验、个性定制、便捷高效成为新消费理念，对金融服务水平提出了更高层面的要求。

神州数码的银行智能营销解决方案，以数据为驱动，精准预测客户需求，为银行机构的营销推介提供“数字大脑”智能决策分析，给予新生代客户更优质的智能化、个性化服务体验，加速推动智慧金融时代的到来。

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