招商银行智慧营销体系规划方案(2020-2022)

发布时间:2020-09-29



招商银行智慧营销体系规划方案
2020-2022



目录
概述 ..........................................................................................................................................................................3 第一篇 零售金融智慧营销 ..............................................................................................................................3 一、 同业与金融科技公司智慧营销调研分析 .........................................................................................3 (一) 同业零售智慧营销发展水平分析 ..................................................................................3 (二) 金融科技公司先进理念借鉴 ...........................................................................................4 二、 本行智慧营销体系建设现状与不足 ..................................................................................................7 (一) 零售智慧营销建设现状 .....................................................................................................7 (二) 存在的不足 ............................................................................................................................7 三、 零售智慧营销体系总体目标与设计思路 .........................................................................................9 (一)总体目标 ..........................................................................................................................................9 (二)业务架构 ....................................................................................................................................... 10 1. 数字化智能洞察 .................................................................................................................... 10 2. 数字化营销运营 .................................................................................................................... 11 3. 全渠道营销执行 .................................................................................................................... 12 4. 数字化销售管理 .................................................................................................................... 12 5. 数字化分析闭环 .................................................................................................................... 13 (三)智慧营销案例图景 .................................................................................................................... 14 (四)系统架构 ....................................................................................................................................... 15 四、 零售智慧营销具体措施与实施路径 ............................................................................................... 18 1. 第一阶段(2020-2021上半年) .................................................................................... 18 2. 第二阶段(2021-2022 ................................................................................................... 20 第二篇 公司金融智慧营销 ........................................................................................................................... 23 一、 同业与金融科技公司智慧营销调研分析 ...................................................................................... 23 (一) 同业公司条线智慧营销调研 ........................................................................................ 23 (二) 金融科技公司智慧营销调研 ........................................................................................ 25 二、 公司智慧营销体系建设现状与不足 ............................................................................................... 26 三、 公司智慧营销体系总体目标与设计思路 ...................................................................................... 28 (一)总体目标 ....................................................................................................................................... 28 (二)业务架构 ....................................................................................................................................... 30 (三)营销闭环机制 ............................................................................................................................. 31 (四)智慧营销体系主要对比案例 .................................................................................................. 32 (五)系统架构 ....................................................................................................................................... 33 四、 公司智慧营销具体措施与实施路径 ............................................................................................... 35 (一)第一阶段(2020-2021上半年) .......................................................................................... 35 (二)第二阶段(2021-2022年) ................................................................................................... 37 附、2020年工作计划 ..................................................................................................................................... 39


概述
为加速推进本行零售与公司数字化营销体系建设,推动本行智慧营销业务、技术与数据的能力构建以及数字化营销运营人才培养,本行于7月份正式成立境内机构智慧营销领导小组,牵头开展智慧营销体系研究和规划工作。本行智慧营销规划重点聚焦数字化能力建设,建立业务与科技深度融合的组织和机制,锚定当前一线市场人员营销痛点难点,推进相关系统建设;同时,广泛开展同业和市场调研,充分借鉴行业先进经验,通过组织化、系统性、敏捷型的推进机制,加快本行市场营销工作的数字化转型,达到降本增效,引领业务增长的目标。
鉴于公司与零售营销方式和侧重点存在较大差异,根据业务发展特性及客户主体特征,本文按条线分篇制定智慧营销的建设目标和规划思路,充分体现智慧营销建设工作的针对性,推动两个条线智慧营销体系架构规划更具可落地性。
第一篇 零售金融智慧营销
一、 同业与金融科技公司智慧营销调研分析
从同业调研情况来看,目前各家银行均在投入大量资源、精力、经费进行数字化转型及智慧营销转型;从各家银行调研情况来看,各家银行智慧营销体系建设重心会有所差异,智慧营销体系建设中所取得的突出亮点及成绩也各有所侧重。通过对以上同业及厂商调研情况进行总结,可形成对本行智慧营销体系建设如下可供借鉴参考点,具体同业智慧营销调研情况参加附件1《同业及金融科技公司智慧营销调研报告》
(一) 同业零售智慧营销发展水平分析
1、夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程
从平安银行、南京银行、北京银行等同业转型实践可以看出,数据基建在银行数字化转型过程中扮演着至关重要的角色。“九层之台,起于垒土”不论在客户数据分析及产品智能推荐及预警、对产品及业务流程全流程分析及迭代优化、业务经营发展情况纵向横向数据分析探索等等场景中,数据作为底层资产均发挥着无可替代的作用。因此,夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程必不可少且
迫在眉睫。通过将行内相关业务数据进行盘点检视、整合归并、主题分类,实现对业务相关数据的统一归口管理及集中管理,避免相关数据分散在各业务系统,或数出多处,一方面可有效解决数据获取困难的问题;另一方面通过数据多维度整合,打破数据孤岛效应,建立数据高原,为后续数据分析、数据建模及机器学习等打下坚实基础。
2、搭建数字化全业务流程营销管理工具
以南京银行为例,在营销管理方面,南京银行建立了以“客户管理、营销管理、绩效管理、数据管理”为核心的大零售营销管理平台,实现了“全客户、全渠道、全数据、全产品、全用户”的功能覆盖。大零售营销管理平台依托智能营销、场景营销、客户生命周期管理、管理支撑、员工体验、产品创新六大科技赋能,构建前中后台三位一体的IT系统架构,打造全行零售营销管理中枢。
3、利用模型算法开展客户精准预测及智能推荐
目前同业银行对该领域的尝试探索最为密集。包括平安银行、宁波银行、业银行、光大银行、中心银行、浦发银行、上海银行等多家调研银行,均在开展客户智慧营销模型的开发建设工作,通过应用人工智能(AI、机器学习(ML及深度学习DL等技术手段深挖数据价值。针对不同的客户分群分别应用模型,以精确率和召回率作为模型评价的主要指标。基于客户画像对客户金融资产、品持有、资金变动、渠道偏好等特征进行深度加工,采取多种机器学习方法开展数据建模,进行多轮模型结果比对及调优,并根据预测概率精选目标客群,按金融资产、产品偏好等进一步细分为多个子客群,在客户画像系统中建立对应标签,针对性匹配多款金融产品并发起精准营销活动,为目标客户推荐个性化产品。
4、升级优化对客服务渠道,打造千人千面营销场景
以南京银行、农业银行、浦发银行等银行为典型,通过“千人千面”智能化的个性营销,增加客户使用黏性。通过不断优化升级智能引擎,完善客户、产品、服务标签体系,基于专家规则及数据模型形成智能决策能力,大幅提升现有产品推荐、场景营销、服务推送等人工作业效率,将金融产品、场景服务与客户多层次需求的精准匹配变为可能。从不同客群的分层服务和地域化营销入手,不断细化目标客群颗粒度,最终实现“千人千面”的精准服务,全方位提升客户体验。

(二) 金融科技公司先进理念借鉴
1、金融壹账通

壹账通基于平安银行零售智慧营销体系建设经验,主要提出五大建设方向。首先需加强线上线下渠道联动营销。线下网点对引流客户至关重要,门店可通过一些线下活动,为客户宣传理财,培训理财服务,宣扬银行口碑,大力拓展一户多开,助推app装机量。二是合理利用线上app渠道。平安整合形成口袋银行app平台,统一线上对客服务渠道,基于app产品智能推荐,结合社交化营销方式,通过app进行二次营销。三是打造开放平台,通过“走出去”,把平安产品推广至合作伙伴渠道,通过“引进来”,将第三方产品与服务引入平安平台,实现与合作伙伴间的客户共享,联动营销,打造金融生态服务圈。四是以批量营销、事件营销作为智能营销手段,基于对存量客户数据的有效分析,为客户的喜好偏好打上个性化标签,结合用户行为特征,针对性地在每个营销触发事件中精准植入产品宣传。五是通过口袋银行家APP打造全流程的市场销售管理体系,为一线市场人员提供全方位的客户经营、商机跟进、客户联络、目标管理、业绩看板等服务支持,为各条线营销管理人员打造多维度的经营视图、销售过程管理等管理手段,提升过程管理能效。
2、京东数科
京东数科着力于构建互联网化差异化营销策略决策引擎,核心理念是以客户为中心,通过科技手段践行银行大零售以经营贡献为价值导向的战略方针。基于客户生命周期旅程,通过关键事件为客户提供卓越体验。智慧营销体系的构建主要从四个方面展开,多维度用户分群和画像、多个智能营销场景及渠道、营销系统智能决策引擎、存量用户生命周期管理。通过提升银行的数据分析能力和营销活动管理能力,建立忠实用户客群,实现客户-产品-渠道的最优匹配,降低营销成本,提高转化率,从而达到智慧营销的目标。最精准锁定潜在用户,依据用户的行为轨迹,结合各类预测模型和用户画像进行精准分群,实现高匹配,更精准选取潜在用户;最优的营销活动匹配无缝匹配各类京东商城“购物节”最大化利用商城流量;最省的拉新费用成本根据活动效果配置合适资源。差异化拉新礼包,节约拉新成本。
系统建设方面,主要通过用户价值体系、推荐系统、营销活动运营平台、策略实验室、模型管理平台、可视化监控BI平台等系统平台建设,构筑智慧营销体系。

3、腾讯云
腾讯云的智慧营销体系建设方案,主要是从业务触点建立、用户数字客户、营销流程、营销策划、到数据分析打造营销闭环。建立业务触点,第一触点将陌生用户转化为泛用户,第二触点泛用户转化为业务用户和核心用户,打通线上、线下渠道、用户与金融产品的营销通道。用户身份数字刻画用户数据标签为基础,识别用户在传播中的影响力、社交关系、偏好、行为等属性,形成用户营销画像。用户标签包括客户事实标签、规则标签和模型标签。营销流程数字优化配置化的营销自动化平台,管理各类营销流程,简化营销事件设计,分析营销流程中的数据指标,对不合理的流程进行快速优化。针对性营销策划通过客户分群,建立个性化的营销方案,优化营销创意、用户权益、营销流程等营销要素,提高营销转化效果。数据采集闭环分析,采集用户交互行为、传播行为、社交关系链路、权益兴趣偏好等多维数据,基于scrm和报表系统进行统计分析,作为下一步营销迭代的决策参考。
系统建设方面,主要通过数据中台、用户标签画像、内容创意中台、权益管理中台、模型管理平台、营销推荐平台(活动素材、活动策略、活动投放、活动分析)构建整体营销系统。
4、兴业数金
兴业数金通过六大平台打造涵盖客户管理、营销管理、数据管理的全周期客户运营体系,系统平台包括客户经理移动工作台、分析型客户关系管理系统、声鸟微信营销沟通平台、运营互动策略平台、用户运营分析平台、移动应用分析平台。
其中运营策略互动平台基于标签和目标客群,制定营销策略和活动内容,现对营销事前、事中、事后的管理,支持对营销过程的实时监控和营销成效数据分析,平台主要基于微信生态,通过微信公众号筛选客群推送活动,可以采集客户的行为轨迹。客户经理移动工作台基于小程序实现,功能类似CRM APP,整合行内客户数据,为客户经理提供服务。微信营销沟通平台也是基于小程序,主要实现与微信端社交生态的客户互动营销。

二、 本行智慧营销体系建设现状与不足 (一) 零售智慧营销建设现状
为支持线上化营销运营,本行近年来已陆续构建电子渠道精彩活动版块、积分权益平台、客户关系管理系统等营销类基础信息科技系统,引入壹账通MGM销平台和微信营销助手小程序,助力一线市场人员线上营销转型。开拓大额存单等存款产品线上直销新模式,拓展客户触达渠道。以零售获客主要方向,在电子渠道生活场景建设方面,持续拓展第三方平台合作,今年以来已陆续投产永辉商超、聚合快递、高顿教育、平安好学、农E购商城、腾讯视频、曹操出行等多项联合场景服务。借助合作方的流量资源、权益服务、营销工具等资源,加速客户营销和产品推广。在数字化营销方面,积极推进大数据智慧营销平台、用户行为分析平台、机器学习平台等系统建设,建立客户标签体系,试点智能化营销模型应用,逐步完善智慧营销基础服务体系。从业务运作和科技支持上,已基本形成较为顺畅的营销活动与生态场景拓展模式,但是在客群场景化识别、营销自动化触达以及营销商机智能化挖掘方面,尚处于起步阶段。 (二) 存在的不足
1)数据基建有待进一步强化,智慧营销工作事倍功半
第一,数据获取缺乏统一管理,数据获取整合耗时费力。本行目前主要通过数据服务总线(DSB)及大数据平台获取数据。在获取数据或加工报表过程中,数据无统一管理及获取入口,对日常营销管理及业务经营情况分析造成较大的阻碍。目前已有较多业务指标及固定报表通过大数据平台进行加工开发上线;但由于大数据平台仅支持查询18年系统上线后的业务数据,18年以前历史数据无法查询获取;导致在开展较长年份横向比较分析时(例如近5年情况),已在大数据平台提需求加工好的报表无法查询18年以前数据,只能临时在DSB抽取或调阅数据,导致数据获取及整合耗时费力,效率极低。
第二,数据抽取较为困难,亟需可视化灵活BI报表平台。随着零售客户数量的不断增长,客户关系管理系统及DSB系统抽取全量客户数据的难度加大,前已不适宜通过抽取全量客户明细数据加工业绩汇总数据;但大数据系统目前不支持灵活查询功能,无法在大数据平台根据业务需要通过托拉拽方式可视化灵活抽取相关数据,数据报表开发及测试周期较长,无法响应业务拓展及营销活动开展时效性要求。

2)缺乏专门市场团队营销管理工具,营销管理智能化程度有待提升
第一,营销管理及客户营销有待进一步自动化智能化。针对市场人员的销售目标管理、销售过程管理、团队管理缺乏较为体系化的系统支撑。分支行管理和业务部门大多依赖总行每周下发的邮件和报表了解业绩完成情况,无法实时掌握全行和其他同级机构业绩达成的进度和明细数据,很难及时针对前线业务分析以动态调整和优化业务策略。针对日常项目清单摸底、月末存款大额进出款摸排、贷款提前还款摸排、存款或理财产品到期维稳管控及续作承接、等工作,均需要通过线下手工方式进行摸排汇总,耗时耗力且效率相对较低。本行亟需填补营销管理方面系统工具支持的空白。
第二,销售流程管理及跟进有待进一步细化。本行目前正在逐步构建和完善业绩指标体系,但大多强调结果,缺少过程分解与动作类指标,更因为缺乏过程管理的有效工具,难以实现对业务销售漏斗数据的持续追踪,更难以分析中间环节的执行情况。总行在指导销售行动上,由于无法鉴别一线执行过程中的问题,导致总行制定的营销指引可能缺乏针对性,对分支机构的检视效率也随之降低。另外,绩效考核和零售业绩的结果与过程未能有效挂钩,因此,机构的执行积极性无法提升,指导效果也大打折扣。
3)数字化经营理念有待深化,闭环营销流程尚需优化
第一,营销线索尚未贯穿客户生命周期覆盖全客群。目前本行虽然已有通过数据分析挖掘商机线索下发的尝试,但主要以产品到期提示类为主,线索类型较少;细分客群匹配产品等带有营销指引类的线索下发目前正在探索尝试,但覆盖客群类型、客户规模有待提升;对贯穿客户生命周期的整体客户营销规划及商机线索制定目前缺乏整体规划。智能化营销模型应用尚处于研究起步阶段,尚未形成实际的业务产出,后续将根据实际业务需求,基于机器学习平台加快营销模型的落地应用,提升营销智能化水平。
第二,标准高效的营销执行闭环流程待进一步优化:当前数据提取需要跨部门协调配合;客户360视图设计、营销策略制定、邮件+小程序下发名单等线索下发环节都高度依赖人工手动处理,时效性低,造成线索下发困难,导致营销策略部署不及时,一线人员收到营销线索时客户状态已发生变化,无法实现高效识别精准营销的业务目的。营销人员基于下发的名单在执行客户营销时通过个人电话或微信进行触达,营销执行过程无系统自动留痕,无法对营销过程进行校验,同时执行结果反馈依赖营销人员主动反馈,存在不能及时监控营销过程和无法客
观反映执行结果等问题。

三、 零售智慧营销体系总体目标与设计思路 (一)总体目标
全面推进数字化智慧营销体系建设,基于业务场景驱动+数据价值驱动双引擎驱动模式,构建零售“三位一体两翼”智慧营销体系。面向“三位”用户群体,以“业务场景驱动”及“数据价值驱动”为两翼,构建一套完善的业界较为领先的零售智慧营销体系。

1 零售智慧营销总体目标
在客户经营方面,构建全生命周期的客户经营和智慧营销大脑,建立数字化客户洞察机制,提升信息分析与客户经营能力,整合内外部渠道资源与场景生态,围绕目标客户和各层级市场营销人员,提升营销执行、管理与分析效能,建立数字化营销闭环,实现自动化、智能化的营销运营体系。通过全面化的数字化营销转型,达到降本增效,引领业务增长的目标。
在助力一线销售人员方面,通过围绕各业务流程全旅程梳理,打造销售经营闭环,通过数字化手段构建能力模型赋能一线销售人员,形成识客户、晓商机、能触达、易销售、慧检视五大核心能力,为市场人员“减负增效”,智慧化高效实现业务销售及客户经营。

在赋能各级管理者方面,通过梳理线上化、标准化业务管理流程,构建知目标、懂客群、善经营、能追踪、慧检视五大经营管理核心支撑能力,全息式呈现各层级机构各业务领域业绩经营情况,为各级管理者提供数字化决策依据,驱动销售队伍实现产能提升。 (二)业务架构
基于总体目标,零售智慧营销体系的建设应围绕服务对象主体展开,以用户需求为导向规划整体业务架构。对于目标客户,通过全渠道经营何将本行产品、服务有效触达客户,引导客户接受本行更多的服务与产品;通过全流程客户运营,深入挖掘存量客户大数据信息,加强存量客户营销成效,应用智慧营销手段激活存量客户;通过全场景获客,提升渠道新客引流效果,加强渠道与场景平台合作,积极探索有效寻找目标客户的新思路、新方法和新工具。对于市场营销人员,立精准销售闭环,改善当前市场营销中 “广撒网、全覆盖”的粗放式营销方式,为市场营销人员提供自动化智能化的营销工具;加强对市场条线各层级人员在营销管理过程中痛点、难点的挖掘分析,构建数字化的决策管理体系,提升营销管理的智能化水平。围绕客户获取、客户洞见、营销运营、执行管控、分析反馈的数字化营销闭环,持续推进营销运营和优化。

2 零售智慧营销业务架构图
1. 数字化智能洞察
1 资源全面数据化,构建营销数据集市。
基于大数据平台建立客户营销数据集市,全方位整合行内外营销数据,从数
据源广度、数据源全面性、数据颗粒度和数据获取时效性等方面强化营销类数据采集和加工整合能力。重视营销数据的收集与积累,结合场景特性加强外部合作平台的数据回流。扩大外部数据引入,拓展行业数据合作,分析客户线上流量渠道聚集趋势和线下热点区域。充分挖掘用户端数据潜能,全方位采集客户线上线下渠道行为数据,加强内部数据治理,形成标准化体系化的营销数据基础。 2 强化用户标签画像建设,实现智能化的客户洞察。
基于大数据挖掘分析能力,建立丰富、全面、完善的客户标签中心,深入开展用户行为分析,打通用户行为数据与业务交易数据,覆盖客户身份背景、资产状况、购买偏好、价值潜力、行为倾向等信息,形成数据驱动的客户画像应用,实现对单一客户、客群的刻画和洞察。深入运用机器学习AI算法建设智能化营销模型,打造客户价值预测、客户偏好分析、智能产品推荐以及客户流失预警等模型应用,实现客户价值深度洞察与营销模式智能升级,提升营销精准化水平。建设可视化数据运营分析平台,建立底层数据与业务人员间的纽带,形成总分支机构运营视图,探查业务波动原因,筑实数字化营销分析能力,为稳健经营添砖加瓦。
2. 数字化营销运营 1 精准客群分类,差异化营销策略定制。
依托大数据分析成果深挖客群价值,建立从商机发现、营销策略、运营跟踪、成效分析到策略优化的数字化营销闭环机制,加速数据价值转化效率,提升营销精准化水平。在客户画像基础上,对客户进行过滤和分析,为营销策划人员提供灵活的客群筛选和差异化的营销策略定制工具,支持客群商机与线上线下营销渠道的有效联动,实现自动化的营销触达,帮助市场营销人员提升营销成效。通过智能化的个性营销,增加客户使用黏性。基于专家规则、数据模型形成智能决策能力,提升现有产品推荐、场景营销、服务推送等人工作业效率,实现金融产品、场景服务与客户多层次需求的精准匹配。从不同客群的分层服务和地域化营销入手,不断细化目标客群颗粒度,最终实现“千人千面”的精准服务,全方位提升客户体验。
2 客户全生命周期经营,挖掘客户综合价值。
通过用户分层经营提升用户感知和粘性,形成覆盖客户全生命周期的营销升级体系。不断深化智慧营销平台、用户行为分析平台场景应用,在客户画像基础
上,结合客户生命周期旅程划分客户层级,针对潜在客户、新客户、活跃客户、高价值客户、不活跃客户、已流失客户等不同阶段客户特征,采取差异化营销手段,建立客户积分权益成长体系,促进客户生命周期的延长,充分挖掘客户价值,提升客户忠诚度和交易活跃度。
3 平台战略合作,打造场景化营销生态。
持续推进第三方场景平台联合运营,逐步形成多边合作的平台战略体系,借助合作方的流量渠道、场景资源,帮助我行实现优势产品的精准投放和引流获客,快速聚拢客户资源,拓展客户触达渠道。积极与头部互联网公司开展合作,“流+数据+场景”为核心打造互联网新型获客生态,弥补场景建设短板。不断拓展合作维度,借助外部合作渠道切入生活缴费、旅游、教育、电商、社交等消费场景,扩大银行产品及服务边界,拓展多元化生活化场景应用,推进客户经营模式转型升级。 3. 全渠道营销执行
整合线上线下触点,构建全渠道客户触达体系。持续探索智能化客户服务手段,引入智能外呼、智能客服机器人等自动化工具,降低运营成本,扩大营销覆盖范围。进一步扩大线上获客渠道,不断拓展互联网平台线上直销传播,借助微信社交、线上直播等方式完善营销触达体系。构建线上化互动场景,与客户形成高频互动关系,持续定制开展裂变营销、权益营销、互动游戏等各类线上营销活动,提升存量客户活跃度。打造泛金融智慧网点,将高频的生活和社交场景引入网点,通过商机推送、客流分析等方式完善线下营销模式,为网点注入新功能、新活力。通过线上平台与线下网点的资源整合,覆盖更多的客户营销触点,从而实现分散营销活动的全场景、全生态、全覆盖的统一。 4. 数字化销售管理
1 强化销售过程管理,助力市场人员产能提升。
依托精准客户数据,为机构市场人员打造一体化的智能管户和营销工具,缓解管户压力,提升营销产能。通过系统量化的营销执行记录和营销业绩数据,市场人员进行系统化、可视化的效能分析,定位低产人员,制定专项激励措施。为市场人员提供社交化营销支持,实现统一的产品、活动、海报等宣传内容管理,宣传话术维护,支持触达任务指标配置,以及智能化外呼手段。通过商机下发、跟进追踪等营销过程管理,形成销售漏斗分析,促进市场人员营销管理及客户维
护跟进向精细化、数字化和线上化转型, 提高管户和营销效率,提升人员产能。 2 提升经营管理能力,为管理者提供数字化决策依据。
通过数字化运营分析,赋能各级营销管理人员。通过梳理线上化、标准化业务管理流程,构建知目标、懂客群、善经营、能追踪、慧检视五大经营管理核心支撑能力,全息式呈现各层级机构各业务领域业绩经营情况,为各级管理者提供数字化决策依据,驱动销售队伍实现产能提升。 5. 数字化分析闭环
优化数据访问机制,通过数据查询平台动态脱敏技术和人工智能实验室,为数据分析人员提供快速便捷的数据资源,提升运营分析响应时效。通过可视化数据分析平台建立底层数据与业务人员间的纽带,支持业务与运营分析人员自助式查询和分析统计,为运营决策分析提供高效可靠的数据支撑。通过用户数据、易数据、营销数据和运营数据,形成执行反馈,及时调整营销运营策略,迭代优化,形成营销闭环。
通过数字化分析洞察、数字化营销运营、全渠道营销执行、可视化分析反馈,逐层构建智慧营销体系整体架构,优化市场人员营销管理效能,实现自动化、能化提升。

自动化

整合行内外营销相关数据,建立客户营销数据集市,自动化采集客户线上线下行为数据,抓取外部商机资讯,建立公司与零售客户标签库,完善客户画像
建立围绕客户生命周期的营销运营体系,通过客户标签实现差异化客群营销,通过自动化商机捕捉实现事件营销,通过营销策略编排实现自动化营销流程,通过外部生态合作实现场景化营销;
建立商机管理、目标管理、销售过程管理、团队管理的全流程销管平台,实现销售经营的标准化、线上化; 完善线上线下营销触点,建立全渠道营销体系,实现自动化客户营销信息触达;
营销转化漏斗分析 业绩目标诊断与预警
智能化
建立营销特征库,实现智能化营销分析模型,如:客户价值分析模型、客户偏好模型、客户流失预警模型、产品推荐模型、用户行为分析模型等; 智能化营销推荐,设置基于产品间关联和客户特征的推荐规则矩阵,根据客户在我行综合价值(存贷余额、贡献利润、合作年限等)自动形成定制化的产品和服务方案推荐,为客户精准匹配所需的产品与服务;潜在高净值客户挖掘,提升客户价值;流失客户预警与挽留;
建立智能化的营销渠道,APP智能助手、智能客服、智能外呼、智能视频、网点智能服务;
为市场人员提供智能化营销助手,AI讯、商机智能下发、销售话术陪练、录音质检、客户智能报告; 可视化数据分析看板 自定义BI报表平台


客户利润贡献分析 营销策略优化
模型运营数据反哺,模型自学习迭代升级
1 智慧营销闭环演进路径
(三)智慧营销案例图景
1、基于用户行为洞察的营销事件智能推荐

3 智能事件营销示意图
智能化商机洞察与营销执行:通过多维度的客户画像和行为分析,勾勒目标客户群体;基于客户生命周期旅程,通过事件化商机捕捉、流程化策略编排、场景化营销服务,提升客户体验和服务效率,充分挖掘客户价值,提升客户忠诚度和交易活跃度。建立多元化的营销服务手段,实现低成本的自动化客户触达和营销执行。
2、客户经理销售赋能场景

4 客户经理销售闭环示意图

智能化销售赋能与检视:打造标准化线上销售闭环,通过建立数字化营销模型,挖掘客户价值贡献与忠诚评价,识别客户偏好,通过大数据用例建模输出重点营销客群清单,针对营销产品、营销时机、营销渠道、营销话术等设计精准营销方案,推进智能销售;打造线上化全流程的市场人员营销管理工具,全面提升一线市场人员营销成效;并通过销售成效检视分析及漏损分析,不断优化业务流程,实现智慧销售体系不断迭代升级。 (四)系统架构
基于上述总体目标和业务架构,零售智慧营销系统架构总体划分为数据整合、数字化洞察、数字化营销运营、营销执行管控、营销渠道五个层级。具体展开对应可落地的系统架构如图所示:
自动化营销渠道
营销渠道手机银行智能外呼短信微信
员工营销渠道CRM厅堂助手企业微信移动业务平台远程视频销管APP第三方营销渠道MGM京东兴安贷+度小满智能客服机器人互联网流量渠道智能销售管理平台营销执行管控微信营销助手存量客群经营营销产品货架移动进件商机管理转化分析晨夕会经营看板活动量管理客户关系管理系统客户基础管理产品基础管理客户视图加工审批流程知识库经营报表智慧营销平台数字化营销运营营销活动管理标签中心客群中心内容中心渠道管理商机推送成效分析营销策略管理批量事件营销实时事件营销渠道触达策略积分权益平台 积分管理权益管理积分商城综合权益服务平台互金平台线上活动场景生态存款直销OpenAPI用户行为分析平台机器学习平台机器学习建模平台模型运行平台零售营销模型智能推荐平台推荐引擎推荐算法推荐内容数字化洞察运营优化营销决策行为数据分析数据埋点采集大数据平台客户数据集市数据可视化分析平台基础信息数据报表灵活查询已建在建司法市场资讯待建标签应用层客户主题层行内数据客户信息存款信贷理财交易信息行为数据日志信息工商税务贴源层
数据整合
外部数据5 零售智慧营销系统架构图
1、数据整合层 1)大数据平台
整合内外部基础数据,行内主要包括客户信息、交易信息、存款、信贷、理财以及客户行为埋点等数据,外部数据包括工商、司法、税务以及合作平台的渠
道流量等数据。通过大数据共性加工层整合后向上提供营销数据应用。
2)客户数据集市
提供高效的数据收集和数据加工能力,接入客户的基本信息、业务信息、务信息、交易行为信息和触点信息等数据,加工客户指标数据和基础标签数据。
3)可视化数据分析平台
搭建可视化的运营数据看板,建立底层数据与业务人员间的纽带,支持业务与运营分析人员自助式查询和分析统计,为运营决策分析提供高效可靠的数据支撑。
2、数字化洞察层
1)用户行为分析平台。体系化采集用户各渠道行为数据,掌握用户行为特征,进而不断优化我行电子渠道服务,推动产品及服务优化,提升用户体验,提高客户粘性;搭建用户行为数据分析体系,开展常态化、深层次用户行为分析工作,分析客户真实意图,捕捉营销机会,提高客户转化率。
2)机器学习平台。包括机器学习建模平台和模型运行平台,提供从数据采集、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估在内的完整建模过程,支持模型部署、模型监控和模型管理等。实现基于业务视角的客户分析、趋势分析,输出如客户价值预测、客户产品推荐、客户流失预测等模型服务,构建全方位的客户标签画像,从而满足我行的智能化营销与服务的发展要求。
3)智能推荐平台。基于客户标签和智能模型挖掘,建立产品智能推荐引擎,结合产品推荐策略,为客户提供精准化的营销产品与服务建议。
3、数字化营销运营层
1)智慧营销平台。作为营销驱动的管控中枢,基于数据层提供的客户标签形成营销类标签体系,支持业务人员基于基础标签进行灵活组合动态生成衍生标签,实现差异化的客群分类,结合营销内容、营销事件等为营销智能化提供基础。通过场景编排、营销过程管理、模型管理、渠道协同配置,提高营销活动的设计与部署效率,打通各渠道,有效管理客户触点,实现多波段、全渠道的协同营销。
2)积分权益平台。主要包含积分管理与权益管理两大功能,提供客户积分管理、账务处理和积分活动以及积分规则配置等功能,实现线上线下多渠道客户行为积分权益计算;提供卡券、礼品等权益管理,支持各类营销活动的权益兑
换;对接外部积分商城和第三方权益平台,为客户提供广泛的积分消费场景。
3)互联网金融平台营销子系统与OpenAPI。主要承载线上对客的H5营销活动内容定制等相关功能,提供例如裂变营销、预填单等互联网交互展现支持。基于互金平台分布式框架,提供统一的行外接口标准,实现与第三方场景平台的对接。
4、营销执行管控层
1)智能销售管理平台。智慧销售管理平台面向销售队伍和管理人员,实现标准化销售举措,强化过程管控体系,顺畅传导经营策略,加强团队管理机制,高效服务外部客户。平台以APP+小程序为主要用户端载体,支持插件式的业务模块扩展,为市场人员提供社交化的营销推广工具支持,串联行内数据分析成果与商机执行,从业务目标管理、销售过程管理和团队管理三个方面强化对零售业务的全面销售管理,全面支撑一线精细化管理。
2)客户关系管理系统。主要承载行内客户关系与数据维护、客户信息加工整合、被动商机生成、知识库、客户业绩统计分析,以及客户业务相关流程审批,为客户经理及团队管理人员提供精益化的客户数据视图和管户支持。 5
营销渠道层
1)员工营销渠道。贯彻执行精准营销的重要执行前端,借助营销运营管控层提供的客户识别、潜在商机、营销事件、活动推送等服务,支持客户经理、网点服务人员、远程座席人员等一线营销人员通过CRM、移动PAD、外呼系统、远程视频、企业微信、销管平台等系统获取营销线索,开展线下营销。
2)自动化营销渠道。主要包括行内短信平台、手机银行、微信银行、智能外呼、智能客服等线上渠道系统,通过API、报文推送、H5活动页面输出等方式与营销平台进行轻量级的对接,为各渠道提供自动化线上营销服务支持,实现低成本的客户营销触达。
3第三方营销渠道是本行获客引流的重要入口,通过营销工具联合运营、API整合、进件引流、广告投放、生活圈等方式,帮助我行实现优势产品的精准投放、引流获客和存款直销,快速聚拢客户资源,拓展客户触达渠道。

四、 零售智慧营销具体措施与实施路径 1. 第一阶段(2020-2021上半年) 1)阶段目标
完善智慧营销基础设施,夯实数据基建工程,优化数据访问机制,打造零售客户营销数据集市,建立多元化的营销工具和渠道,提升营销管理线上化和自动化水平,推进场景化营销应用,初步搭建形成零售条线的数字化智慧营销运作机制。
客户洞察:建立营销数据集市,开展用户行为采集与分析,完善客户标签体系,推进智能营销模型落地应用。
营销运营:深化智慧营销平台应用,开展客群营销和事件营销,提升客户转化和留存;拓展营销活动与渠道生活场景建设,带动批量获客。
营销执行:建立零售智慧销管平台,强化市场人员销售过程管理,丰富智慧网点、智能外呼等营销渠道。
分析闭环:优化数据访问机制,推进数据可视化分析平台建设。 2)具体措施: 1)加快系统功能迭代重构,切实解决机构营销痛点难点
根据对零售市场人员及分支行营销管理人员在营销过程中痛点难点征求意见及座谈交流的调研情况,针对各相关业务系统或功能形成三定表,组织各相关部门加快推进对系统功能迭代优化及改造升级,并对相关新上线新功能积极组织市场人员进行培训或功能指导演示,切实对标市场人员需求,清单制跟进推动各优化事项上线落地,优化完善客户关系管理系统、零售信贷系统、手机银行、积分商城等相关系统功能,逐一解决市场人员营销过程中存在的痛点难点,提升市场人员营销效率,压降市场人员非营销时间占用,提质增效,不断挖掘与释放市场人员潜在产能及战斗力。
2)建立客户数据集市,整合行内外营销基础数据
在客户标签库的基础上进一步完善大数据客户数据集市,以营销主体为切入点,全方位整合行内外营销数据,从数据源广度、数据源全面性、数据颗粒度和数据获取时效性等方面强化营销类数据采集和加工整合能力。重视营销数据的收集与积累,结合场景特性加强外部合作平台的数据回流,汇聚包括客户行为数据在内的行内外各系统、各来源、各维度客户信息。搭建统一客户标签体系和客户
信息挖掘基础数据库,推进客户管理转型及客户信息标准化。 3)加快用户行为分析平台建设,完善客户行为标签
通过建立体系化的渠道埋点体系,采集本行用户在线上的行为信息数据,并结合用户的基础信息等数据,将用户进行分群标签化处理并结合数据分析工具进行挖掘分析,以支撑后续产品优化、运营和精准营销。实现客户全生命周期行为分析,完善客户视图,一方面用于支持精准营销,另一方面通过全流程数据分析,检视优化本行现有渠道及业务流程客户体验,减少客户漏损。 4)深化智慧营销平台场景应用,开展客群分类营销、事件营销
结合零售八大目标客群,对现有客户标签体系进行丰富扩展,针对专属客群建立360营销视图,通过系统为营销策划人员提供灵活的客群筛选和差异化的营销策略定制工具,支持客群商机与线上线下营销渠道的灵活对接,实现自动化的营销触达,帮助市场营销人员提升营销成效。
基于智慧营销平台事件营销与营销流程编排机制,提升客户自动化服务水平。按照客户生命周期管理理念,诸如对新获客户进行T+0T+10T+30T+90等特定时点信息自动触达营销,促进新客登船百日内二次销售转化,提升客户转化和留存,减轻一线市场人员对客户例行日常维护服务工作。结合智慧网点服务场景,针对客户到访与业务办理事件,为厅堂服务人员推送营销线索,提升线下营销主动性。
5)推进零售智能销售管理平台一期项目建设,实现销售经营的标准化、线上化
加快建立精细化的销售管理平台,围绕客户经营、商机管理、目标管理、销售过程管理、团队管理打造全流程的销管平台,打通各系统间数据及流程壁垒,整合智慧营销平台、客户关系管理系统、营销小程序等功能模块,实现对市场人员各营销环节的闭环管理。以数据决策及辅助营销为导向,充分提升数据资产在业务营销及经营管理中的决策重要性,以客户为中心,打造精准而全面的客户画像,建立360度客户视图管理体系,通过自动化商机推送辅助市场人员实现客户精准营销,推动业务数字化及智慧化转型。
6)推进机器学习营销模型试点应用,打通智能化模型营销落地机制
基于行内存量客户数据,通过机器学习算法开展自主营销模型建设,加快推进客户流失预警智能模型数据验证与营销场景建设,针对潜在流失客户制定专项
留存营销措施,减少客户流失。完善兴安贷+客户提款评分模型流程串联,联合新希望金信调整已授信未提款客户营销策略与优惠返还活动,推进模型落地应用。 7)持续拓展线上渠道生活场景和营销活动建设,带动场景化批量获客
推出35周年行庆主题系列互动,优化积分商城运营,不断完善本行的权益产品与综合服务能力;加强跨界平台合作落地,推进饿了么、爱奇艺、知乎、曹操专车等合作场景落地并上线投产,助推线上获客。依托MGM营销工具,深化代理人拓展,并加强数据回流分析,以此来突破本行网点、人员限制,实现快速上量。加强对本行积分商城及营销活动场景运营挖掘,推出更具沉浸式体验的营销活动促进客户不断加强在本行应用软件或产品咨询时间停留,加强与客户互动感,提升客户与本行业务粘性。拓展存款产品线上直销,完善存款产品直销开放能力,加快推进大额存单线上直销渠道对接,以存款产品直销带动批量获客。 8)开展多元化营销渠道建设,建立智能化客户服务手段
推进智慧网点三期项目建设。加强线上线下联动营销和事件营销,通过数据信息整合,将智能交互嵌入具体的网点营销场景,引入AR虚拟互动,提升客户线下金融服务体验。
运用智能外呼系统实现机器人辅助人工开展自动化的营销外呼,实现一户多开营销、消费贷款营销等场景应用,较少市场人员大量重复的人工投入,助力本行零售业务降本增收。通过智能质检系统实现客服代表服务质量的全面质检,掘客户关注热点,捕捉营销商机。
9)推进数据可视化分析平台建设,优化数据访问机制
推进数据可视化分析平台建设,已大数据为基础开展主题数据整合,建立灵活的BI报表功能,通过托拉拽快速灵活查询业务所需数据。重点优化解决一线营销过程中“数据不好找、数据不好抽、数据不好用”的问题,能够“只用一个数据系统,查询全部所需数据”,避免多系统并行运行,但单一系统从无法完全满足数据使用需求的情况发生。优化数据访问机制,通过数据动态脱敏技术和人工智能实验室,为数据分析人员提供快速便捷的数据资源,提升运营分析响应时效。

2. 第二阶段(2021-2022 1)阶段目标

深化营销模型应用,加强数字化应用建设,提升智能化、开放化水平,建立客户全生命周期的经营模式,全面提升市场团队营销效能,智慧营销体系逐步成型。
客户洞察:完善机器学习营销模型矩阵,建设智能推荐引擎,提升营销分析与决策的智能化水平。
营销运营:建立客户全生命周期的分层经营体系,打造综合权益服务平台,助力客户价值挖掘、促活与留存。
营销执行:拓展销管平台功能,全面提升市场团队营销管理效能,结合开放银行体系加速第三方营销场景合作。 2)具体措施: 1)建设智能产品推荐引擎,实现智能化、个性化、精准化的产品推荐
基于一阶段客户画像、行为分析的基础,结合机器学习模型算法的应用成效,进阶建设智能推荐引擎。通过预测用户对财富类产品信息的关注偏好和购买力,为用户推荐其最感兴趣的产品和服务,并挖掘相关的商机信息,从而实现千人千面的精准化营销。结合我行的零售业务规划,可将推荐系统技术主要应用于财富类产品推荐,结合我行APP现有的财富增值板块,根据用户的个人信息和行为信息等多种特征分析,结合机器学习、深度学习等技术的运用,构建模型并且有针对性的对不同类型的客群推荐不同类型的财富类产品,也可供客户经理快速判断并有针对性的做出营销操作。
2)引入综合权益服务平台,打造全方位的权益服务生活圈,助力获客与留存
扩大本行权益服务范畴,引入具备成熟权益产品的运营服务商,建设客户综合权益管理平台。针对不同客群特性和客户所处的生命周期阶段,提供包括场景权益、成长权益、金融权益、合作商户权益等综合权益服务体系。通过综合权益服务平台打通第三方合作渠道权益服务通道,实现统一的权益接入,建立从权益配置、权益投放、权益使用与核销以及结果分析等完整的权益管理流程,丰富国行权益矩阵助力零售获客。
3)完善机器学习营销模型矩阵,提升营销分析与决策的智能化水平
基于人工智能实验室和机器学习平台,完善营销特征库,建立多维度的智能化营销分析模型,如:客户价值分析模型、客户偏好模型、低资高潜客户挖掘模
型、大额存单潜客预测模型、消费贷潜客预测模型、产品推荐模型、用户行为分析模型、客户贡献度分析等。实现客户价值深度洞察与营销模式智能升级,提升营销精准化水平。
4)建立客户全生命周期的分层经营体系,挖掘客户综合价值
通过用户分层经营提升用户感知和粘性,形成覆盖客户全生命周期的营销升级体系。不断深化智慧营销平台、用户行为分析平台场景应用,在客户画像基础上,结合客户生命周期旅程划分客户层级,针对潜在客户、新客户、活跃客户、高价值客户、不活跃客户、已流失客户等不同阶段客户特征,采取差异化营销手段,建立客户积分权益成长体系,促进客户生命周期的延长,充分挖掘客户价值,提升客户忠诚度和交易活跃度。对于潜在客户,传递产品价值提升品牌感知,过裂变传导吸引客户开户;对于新客户,传递良好体验和创新产品,结合促销手段促进客户入金和产品购买;对于高价值客户,通过积分权益和配套奖励体系设计客户忠诚计划,并结合产品体验和优惠活动的组合优化现有客户的价值贡献;对于不活跃客户,通过客户价值评估模型进行针对性唤醒;对于已流失客户,新设计具有吸引力的活动方案。
5)推进智能销售管理平台二期建设,全面提升市场团队营销管理效能
推进零售智能销售管理平台二期建设,深化智能客户经营、团队业绩分析、活动量管理、激励体系、AI质检、信贷展业支持以及销售看板分析等领域的功能支持和应用。实现信贷业务销售赋能,实现第一阶段功能成果在信贷业务场景中应用,并重点加强营销获客联动、信贷业务办理支持场景,完善信贷产品销售过程管理与展业支持。实现销售绩效激励体系的构建和数字化AI化的经营管理能力提升。通过规模追踪、目标诊断、活动量诊断实现对整体规模趋势、机构和个KPI达成、销售活动量达成进行多维度的分析追踪。通过经营视图的管理人员视角,检视机构客群的分布与变化趋势,通过AI经营看板、业绩英雄榜等模块为管理人员提供能下钻至一线的多维度的数据统计与分析。 6)结合开放银行平台体系建设,加速第三方营销场景拓展
搭建OpenAPI技术平台,初步形成基础的开放服务技术体系,开展面向生态的全面的数字化转型,通过整合金融业务领域服务,实现银行从业务构想到线上化运营、然后完成标准开放化,在产品上要打造客户化的产品,通过以合作场景、
合作平台为中心进行产品体系建设,进一步完善开放银行业务中台。
积极与头部互联网公司开展合作,以“流量+数据+场景”为核心打造互联网新型获客生态,弥补场景建设短板。不断拓展合作维度,借助外部合作渠道切入生活缴费、旅游、教育、电商、社交等消费场景,扩大银行产品及服务边界,拓展多元化生活化场景应用,推进客户经营模式转型升级。
7)持续完善数据可视化分析平台,为运营决策提供高效可靠的数据支撑
搭建可视化的运营数据看板,建立底层数据与业务人员间的纽带,支持业务与运营分析人员自助式查询和分析统计,为运营决策分析提供高效可靠的数据支撑。通过用户数据、交易数据、营销数据和运营数据,形成全面的执行反馈,及时调整营销运营策略,迭代优化,形成营销闭环。

第二篇 公司金融智慧营销
本文所述的公司金融智慧营销为在我行营销管理理论和体系(漏斗式营销、M-FINDER1.0,M-FINDER2.0等)基础上进行改革升级,实现以智慧科技为基底、数字创新为手段、提质增效为导向构建的营销体系。公司金融智慧营销将通过整合内外部资源、优化营销管理效能,通过智慧商机挖掘、智慧过程管理、智慧客户运营、智慧场景交互四大维度全面提升营销效能,达到降本促优,引领业务增长的目标。本文将从同业分析、总体目标、实施路径三大方面论述公司金融智慧营销体系的架构规划。
一、 同业与金融科技公司智慧营销调研分析 (一) 同业公司条线智慧营销调研
1、闭环式智慧营销管理体系(建设银行)
建设银行智慧营销平台包含六大模块亮点:客户关系图谱、客户综合价值、需求分析+产品配置、综合定价方案、风险控制方案、评估评价方案(各板块的界面模型见下附文档)。为对公营销在客户管理、业务支持、检视分析的三个方面提供智能化闭环式的管理支持。其中:
1)客户管理方面,平台通过对企业的描述类和关联类信息的采集处理,形成连贯式的标签评价体系,并在“客户现状版块”提供企业的关系图谱、财务图表和事件提醒,帮助市场人员在短时间全方面全视角了解存量及陌生企业,
时洞察企业当下需求;
2)业务支持方面,平台基于“客户现状版块”和“综合价值版块”的客户信息和价值潜力数据,通过对需求和产品匹配规则进行预测,最终在“综合定价方案版块”展示综合性产品推荐和差异化定价建议,并可配置各价格层级审批权限,以数字化经营管理为市场人员梳理明晰的业务定价参考;
3)检视分析方面,平台在“风险控制版块”展示风险提示,并形成待办事项落实生效放款和贷后的风险检查,同时在“评估评价版块”跟踪客户经理方案执行和客户承诺的兑现情况(如存款往来、综合收益等),加强团队主管的过程管理,实现闭环式的智慧营销体系。
建设银行对公智慧营销界面模型.docx

2、定量化商机评价和产品匹配机制(招商银行)
招商银行的商机体系在以大数据炼的商机清单基础上,预先通过“无效商机识别”和“准入风险前置”进行清单把控,再以商机价值量化模型对商机清单进行排序,对筛选出的符合银行准入标准、潜在价值高、营销成功率高的客户的商机优先推送至客户经理,同时支持商机推送和产品匹配矩阵结合,基于差异化的客群画像提供定制性的产品与金融服务初步推荐。
无效商机识别方面:此功能可以通过“同位词库”剔除因关联企业事件或舆情信息造成重复推送的大量无效商机,并可以根据业务偏好,删除项目金额小、无实质业务、招标代理机构、关联收购等类型的项目,减轻市场人员的无效陌拓时间。
准入风险前置方面:此功能可以通过建立产业链关联客户风险事件与传导视图进行风险检测,对于重大涉诉企业、关联发展融资成本过高、历史授信被否、高管减持等情况,给予市场人员前置预警,提供部分前期风险点落实方向,但不完全删除商机。
3、开创数据网精准捕捉式获客模式(北京银行、南京银行等)
北京银行、南京银行、浦银租赁等同业借助外部数据厂商科技实现赋能,量吸纳企业多维度信息挖掘融资需求,从当前获取到的清单样例来看,其吸纳的信息源包括企业的下列行为:不动产抵押登记、股权出质融资、应收账款融资、税务发票(需授权)、环评批复以及在友商融资。

通过此类数据,市场人员可以获取下列重点商机信息,助力业务拓展: 1)参考企业抵质押物(不动产、股权、应收账款等)登记的到期时间,可以初步判断企业置换或新增融资的需求,并在适宜的时间点介入针对性营销;
2)参考企业在友商的融资信息,可以估测企业接受的价格区间,对标合适的同业介入营销;
3)参考企业税务发票数据,可以较准确地定位企业产业链供应链的上下游关系,有助于裂变式批量化的拓展; 4)参考环评批复信息,可以切入市政地产类企业融资的关键时间点,提高营销的成功率。

(二) 金融科技公司智慧营销调研
1、天阳科技
天阳科技在对公智慧营销建设方案上,总体思路为基于客户细分与评价体系,识别和评价客户,提升信息分析与挖掘能力,实现线上化、精准化、智能化的对公客户经理场景管理能力。主要从以下四个方面构建对公智慧营销能力:
1)精细化客户管理:以客户信息整合,客户管理为重心,建立基于客户细分的精细化客户管理,提升客户的识别和洞察能力;
2)精准化营销服务:构建商机与销售、流失与风险的全流程管理平台,提升精准化营销和精细化服务的能力;
3)精益化金融场景:基于客户细分实现差异化定价策略,实现价格管控流程系统化、自动化,提升差异化定价水平;
4)智能化数据运营:关注营销闭环,实现数据驱动式营销,建立全流程业务服务框架,提升信贷业务服务能力。
实施步骤上,首先进行内外部信息整合,整合各渠道产品交易信息,建立以产品为基础的数据集成平台,构建统一的客户信息管理。其次,细化操作,为市场人员细化综合金融服务方案和业务能力提升,围绕客户、产品信息建立辅助客户经理的营销服务管理平台。最终,提升数字化分析决策能力,依托大数据平台,整合内外部数据分析和挖掘能力,提升产品、客户、员工信息的分析和监控,优化运营支撑流程。
2、知因科技
知因科技通过构建银行“关系—事件—商机”三位一体的银行对公客户智能
营销体系,进行深度客户洞察与分析,实现客户营销机会与价值提供点的有效挖掘。基于客户的深度洞察与分析,从客户场景出发,利用大数据挖掘多种客户商机,打造银行对公客户智能营销。通过“搭建客户关联关系网络”“捕捉监测客户事件动态”“营销机会分析挖掘”三大核心环节,以客户为中心,助力银行实现公司客户精细化管理。
在构建完成动态客户关系网络的基础上,通过充分的数据挖掘,结合银行业务知识提取,基于客户及客户关系网络的动态变化,建立场景化的商机挖掘模型,为客户经理的客户营销提供及时的输入。在客户商机营销挖掘过程中,通过运用人工智能的语义分析技术,将社会公告中重要营销商机进行提炼,智能匹配银行的金融产品,在商机推送时有效提示客户经理本商机可以营销哪种产品,帮助客户经理有针对性开展客户营销,提高营销效率。 二、 公司智慧营销体系建设现状与不足
公司客户的营销方面,CRM是我行市场人员进行营销活动管理的主要系统,也是智慧营销当前最主要的载体。目前我行对公营销多依赖于线下拓展,各类客户端口建设的全面性仍有欠缺,导致营销的敏捷性和线上化程度较为不足;根据CRM各功能板块2020年上半年的使用频率统计数据分析,我行CRM系统主要辅助于营销过程中市场人员对客户信息、走访跟进、动账提醒、流程审批等事务性的需要,但在营销源头的商机推送、营销管理中的业绩检视、营销知识的查询支持以及与客户的场景交互等方面有明显缺失。存在的不足主要体现在:
1)前端新晋商机资源匮乏,已有商机数据未充分利用
传统获客主要依赖于清单制陌拜和存量客户转介,定位客户需求和合作潜力所需的人力和时间成本均较高,目前同业均在积极投入创新营销理念,提升营销线上化拓客率,实现高敏捷、低成本的客户触达和营销执行。我行CRM虽有在“营销中心”模块中嵌入商机功能(即营销信息平台)包含上市公司理财到期信息、政企招投标公告、企业发债并购等内容,但由于定制化程度不高、营销针对性不强、部分功能无法正常运作等原因,对于市场人员的拓展帮助不足,长期处于鲜有用户访问的状态(根据2020年上半年使用情况统计,商机相关功能加总点击量不足0.5%与营销体系从人工陌拓零散型向线上智能批量型转变的目标有较大差距。

2)营销管理依赖手工统计,费时费力
我行营销管理的日常事务性统计工作繁多,且因统计口径变动较频繁,当前营销管理系统未能提供灵活便捷的解决方案,导致客户经理业绩指标、日常摸底反馈、客户往来执行测算等工作仍较依赖重复性的人力输出,汇总督进耗费较多人力资源,工作效率及个人贡献产出受到较大程度限制。
3)业务办理“知识库”支持不足
目前客户经理在营销拓展、业务办理过程中缺少线上共享化“知识库”形式的营销和流程支持,以老带新机制下易出现“师傅”忙碌导致“徒弟”项目搁置的情况,缺乏智能化的系统提供完善的知识体系及业务办理流程手册,解决客户经理在业办理和营销过程管理中无人响应的痛点。
4)缺少客户需求和产品匹配机制
当前我行营销体系缺少智能化的客户需求和产品匹配机制,未能根据客户特征进行差异化的产品与服务自动推荐,且对存量客户的临到期产品未有自动续做建议,在新客户激活和存量客户延续方面均存在较大改进空间。
5)线上营销场景和客户交互欠缺
当前对公营销多依赖于线下拓展,各类客户端口建设的全面性仍有欠缺,导致营销的敏捷性和线上化程度较为不足,智慧营销应加强与客户间的场景建立和数据交互,有场景的建立才能创造营销空间、有交互的数据才能实现智能定制化。

三、 公司智慧营销体系总体目标与设计思路 (一)总体目标
6 公司智慧营销总体目标
公司金融智慧营销以提质增效为总体目标,通过智慧商机挖掘、智慧过程管理、智慧客户运营、智慧场景交互四大细分目标打造数字化智慧营销体系,丰富智能化服务手段、线上化管理手段、精准化运营手段、渠道化交互手段,全面提升营销效能,达到降本增效,引领业务增长的最终目标。
1、智慧商机挖掘:重塑内外部营销数据库基底,建立模型化商机推送机制 通过我行现有数据与未来外部渠道数据,全方位整合行内外营销数据,从数据源广度、数据源全面性、数据颗粒度和数据获取时效性等方面强化营销类数据采集和加工整合能力。同时结合营销场景特性加强外部合作平台的数据回流,大外部数据引入,拓展行业数据合作,充分挖掘用户端数据潜能,全方位采集客户线上线下渠道行为数据,并加强内部数据治理,形成标准化体系化的营销数据基础,为构建智慧营销载体重塑数据基底。基于营销大数据,创新建立模型化营销商机挖掘推送获客作业模式,改变原始陌拜方式,提升新客激活营销和存量客户留存。
2、智慧过程管理:打造综合营销管理平台,数据可视化呈现一目了然 打造综合营销管理数据整合平台,接入原本分散的各层级营销数据孤岛,而从分行管理端、团队主管端、市场人员端的不同维度,提供关键营销指标、重
点项目进展等营销数据一目了然的实时可视化图表,解放日常指标统计和业务跟进的人力资源投入,实现简洁明快的营销过程管理。同时,开发国行营销答疑小助手功能,提供基于全行营销知识库的智能问答、查询和提示,实现重点关注项目重大关注事项提醒,实时业务办理进展查询,营销业务知识库智能查询等功能。
3、智慧客户运营:定制中型企业商机式、小型企业渠道化运营策略 按公司客户大中小型企业区分来看,大型企业因需要依靠关键人营销的线下营销模式,短时间内应无法成为智慧营销的主要服务对象;中小型企业因数量大、融资需求种类繁多、风险偏好不一等因素,可作为公司条线智慧营销面向的主要对象。针对中型企业,可建立从商机发现、营销策略、运营跟踪、成效分析到策略优化的数字化营销闭环机制,以商机推送为主,结合市场人员的定制营销,宽获客渠道,提升营销质量,增强存量客户使用黏性。针对小型企业,可在客户标签的基础上进行过滤和分析,同时为市场人员提供灵活的客群筛选和差异化的营销策略定制工具,支持客群线上线下营销渠道的有效联动,借助微信社交、E企盈等方式拓展互联网平台营销触达体系,进一步扩大获客渠道。
4、智慧场景交互:引入第三方场景平台,升级智慧营销面客载体 公司条线将在现有CRM载体上持续推进第三方场景平台联合运营,逐步形成多边合作的平台战略体系,借助合作方的流量渠道、场景资源,进一步拓宽客户触点覆盖场景、建立多样化的客户连结,从而培养客户合作习惯。同时,积极与头部厂商开展合作,“流量+数据+场景”为核心打造互联网新型获客生态,过我行金融产品、场景服务与客户多层次需求的精准匹配,帮助我行实现公司金融产品的精准投放和引流获客,弥补目前公司条线场景建设短板,实现自动化智慧营销“引流+落地”全流程覆盖。


(二)业务架构

7 智慧营销业务架构图
全面推进数字化智慧营销体系建设,基于业务场景驱动+数据价值驱动双驱动融合模式,构建全生命周期的客户经营和智慧营销大脑,建立数字化客户洞察机制,提升信息分析与客户经营能力,整合内外部渠道资源与场景生态,绕目标客户和各层级市场营销人员,提升营销执行、管理与分析效能,建立数字化营销闭环,实现自动化、智能化的营销运营体系。通过全面化的数字化营销转型,达到降本增效,引领业务增长的目标。
1自动化营销执行与管控:建立多元化的营销服务手段,实现低成本的自动化客户触达和营销执行;打造线上化全流程的市场人员营销管理工具,全面提升一线市场人员营销成效;基于客户生命周期旅程,通过事件化商机捕捉、流程化策略编排、场景化营销服务,提升客户体验和服务效率,充分挖掘客户价值,提升客户忠诚度和交易活跃度。
2智能化营销洞察与决策:建立数字化营销模型,挖掘客户价值贡献与忠诚评价,识别客户偏好,提供产品营销建议;拓宽外部信息获取渠道,通过文本分析和关联挖掘捕获企业商机;分析产品盈利与结构,实现全周期、闭环式的营销决策体系,提升各层级营销管理的执行效能;通过差异化的客户分群经营,为客
户提供精准化个性化的产品与金融服务。 (三)营销闭环机制
基于总体目标,智慧营销推进方式上首先应建立数字化营销组织架构,培养专业化的数字化营销运营团队,形成业务与科技融合的敏捷运作机制,打造稳固高效的数据基础设施环境。围绕客户洞见、营销运营、执行管控、分析反馈的数字化营销闭环,持续推进营销运营和优化,以数据为驱动,以客户为核心,通过数据分析和标签构建形成综合客户需求和业务需求的客户洞见,实现对客户的综合贡献分析;基于用户标签体系进行个性化的客群筛选,为客户精确匹配所需的产品和服务,制定针对性的营销策略以及适合的触达方式;利用数字化工具对营销过程进行管控,适时调整营销活动和策略;通过用户数据、交易数据、营销数据形成反馈信息,通过成效分析优化活动方案,实现闭环迭代。

8 数字化营销闭环
为实现上述营销闭环运作机制,智慧营销总体业务架构上,应当以数据为基础,建立端到端的数字化营销增长工厂,通过数字化分析洞察、数字化营销运营、全渠道营销执行、可视化分析反馈,逐层构建智慧营销体系整体架构。通过整合内外部渠道资源,优化市场人员营销管理效能,为一线“减负增效”,以实现自动化、智能化为总体方向,提升客户端体验感和加强内部用户营销管理工作的智能化、线上化,达到降本增效,引领业务增长的目标。

自动化
智能化
建立营销特征库,实现智能化营销分析模型,如:客户价值分析模型、客户偏好模型、客户流失预警模型、产品推荐模型、用户行为分析模型等;通过外部资讯与市场信息文本分析,挖掘潜在企业客户商机
整合行内外营销相关数据,建立客户营销数据集市,自动化采集客户线上线下行为数据,抓取外部商机资讯,建立公司与零售客户标签库,完善客
户画像

铺设轻量化的银行营销场景和触点,方便客户经理和商机系统通过线上化营销触点将各类推荐送达客户,同时丰富服务手段,以线上线下相结合的方式,部分前期营销工作通过视频、
APP等目前主流形式介绍推广,为后期线下拓展提供铺垫; 建立商机管理、目标管理、销售过程管理、团队管理的全流程销管平台,实现销售经营的标准化、线上化; 完善线上线下营销触点,建立全渠道
营销体系,实现自动化客户营销信息触达; 营销转化漏斗分析
业绩目标诊断与预警
客户利润贡献分析
营销策略优化
低业绩人员预警督进

打造“标签营销+事件营销+关联营销”三位一体的智能化商机甄别机制,动态更新筛选数据以及时跟进分析企业客户需求;挖掘客户关系网络,实现资金往来获客、企业上下游、零售高端客户关联企业交叉营销;
建立智能化的营销渠道,APP智能助手、智能客服、智能外呼、智能视频、网点智能服务;
为市场人员提供智能化营销助手,AI讯、商机智能下发、销售话术陪练、录音质检、客户智能报告;
可视化数据分析看板 自定义BI报表平台
模型运营数据反哺,模型自学习迭代升级
(四)智慧营销体系主要对比案例
对比案例
体系升级前
体系升级后
基于营销大数据,创新建立模型化营销商机挖掘推送获客作业模式,改变原始陌拜方式,提升新客激活营销和存量客户留存,实现低成本高效率的获客模式 从分行管理端、团队主管端、市场人员端的不同维度,提供关键营销指标,实现大部分内容线上自动化,解放日常指标统计和业务跟进的人力资源投入。 建立线上“知识库”及远程产品经理视频教学模式,让客户经理拥有可随身携带的产品图书馆,便于客户经理日常自学及疑难杂症解决。
根据大数据分析自动生成客户画像及标签,根据客户的产品、风险、收益偏好自动推荐产品,为客户经理节省工作时效。 线上引入第三方平台,借助合作方的流量渠道、场景资源,进一步拓宽客户触点覆盖场景、建立商机挖掘机制
前端新晋商机资源匮乏,已有商机数据未充分利用
营销过程统计
营销管理依赖手工统计,费时费力且易出现操作错误
营销知识支持
业务办理依赖“以老带新”,市场人员营销知识线上化支持不足
产品匹配规则
缺少客户需求和产品匹配机制,未能根据客户特征进行差异化的产品与服务自动推荐
对公营销多依赖于线下拓展,营销的敏捷性和线上化程度不足
线上场景交互

多样化的客户连结,为上述要点铺设奠基。

(五)系统架构
基于上述总体目标和业务架构,公司金融智慧营销系统架构相应划分为数据整合、数字化洞察、数字化营销管理以及营销渠道四个层级。具体展开对应可落地的系统架构如图所示:
自动化营销渠道
营销渠道手机银行银企直连企业网银E企盈员工营销渠道CRM APP远程视频移动业务平台企业微信
外部合作渠道核心企业政企平台电商平台互联网平台
智慧营销平台数字化营销管理营销活动管理标签中心客群中心内容中心渠道管理商机推送成效分析营销策略管理批量事件营销实时事件营销渠道触达策略客户关系管理系统客户管理商机跟进客户视图线上审批知识库业绩视图机器学习平台数字化洞察机器学习建模平台模型运行平台公司营销模型商机管理平台商机事件挖掘关联图谱分析商机量化分析智能推荐平台推荐引擎推荐算法推荐内容大数据平台客户数据集市数据可视化分析平台基础信息数据报表灵活查询已建在建司法市场资讯
待建
标签应用层
客户主题层
行内数据客户信息存款信贷理财交易信息财务报表
日志信息
工商税务
贴源层
数据整合
外部数据9 公司智慧营销系统架构
1、数据整合层
1)大数据平台:整合内外部基础数据,行内主要包括客户信息、交易信息、存款、信贷、理财以及财务报表等数据,外部数据包括工商、司法、税务以及合作平台的渠道流量等数据。通过大数据共性加工层整合后向上提供营销数据应用。
2)客户数据集市:提供高效的数据收集和数据加工能力,接入客户的基本信息、业务信息、账务信息、交易行为信息和触点信息等数据,加工客户指标数据和基础标签数据。
3)可视化数据分析平台:搭建可视化的运营数据看板,建立底层数据与业务人员间的纽带,支持业务与运营分析人员自助式查询和分析统计,为运营决策分析提供高效可靠的数据支撑。

2、数字化洞察层
1)机器学习平台:包括机器学习建模平台和模型运行平台,提供从数据采集、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估在内的完整建模过程,支持模型部署、模型监控和模型管理等。实现基于业务视角的客户分析、趋势分析,输出如客户价值预测、客户产品推荐、客户流失预测等模型服务,构建全方位的客户标签画像,从而满足我行的智能化营销与服务的发展要求。
2)商机管理平台:企业客户外部商机事件挖掘和关联图谱分析,引入第三方和外部公开营销数据支持,与行内已有数据整合形成结构统一、关键要素一致的商机库,形成“标签营销+事件营销+关联营销”三位一体的智能化商机甄别机制。利用NLP自然语言处理技术,通过外部商业资讯提取企业经营相关事件;利用知识图谱技术,构建不同企业客户实体间的关系属性网络助力链式拓客。
3)智能推荐平台:基于客户标签和智能模型挖掘,建立产品智能推荐引擎,结合产品推荐策略,为客户提供精准化的营销产品与服务建议。
3、数字化营销管理层
智慧营销平台:基于数据层提供的客户标签形成公司客户营销类标签体系,支持业务人员基于基础标签进行灵活组合动态生成衍生标签,实现差异化的客群分类,结合营销内容、营销事件等为营销智能化提供基础。通过场景编排、营销过程管理、渠道协同配置,提高营销活动的设计与部署效率,打通各渠道,有效管理客户触点,实现多波段、全渠道的协同营销。
客户关系管理系统:主要承载行内客户关系与数据维护、客户信息加工整合、商机挖掘推送、知识库、客户业绩统计分析,以及客户业务线上化流程审批,为客户经理及团队管理人员提供精益化的客户数据视图和管户支持,串联行内数据分析成果与商机执行。
5、营销渠道层
1)员工营销渠道:贯彻执行精准营销的重要执行前端,借助营销运营管控层提供的客户识别、潜在商机、营销事件、活动推送等服务,支持客户经理、网点服务人员、远程产品顾问人员等营销人员通过CRM、移动PAD、远程视频、企业微信等系统获取营销线索,开展线上线下营销。
2)自动化营销渠道:主要包括企业手机银行、企业网银、E企盈、银企直连等线上渠道系统,通过API、视频、H5页面等方式与客户建立线上连接,为客户提供自动化线上营销服务支持,实现低成本的客户营销触达。

3)外部合作渠道:构建金融科技开放平台,在结算、融资、财资、供应链、现金管理等方面与供应链中的产业平台共融共建,完善和标准化公司金融服务体系,以此连通政府、企业、电商、物流、互联网平台等利益方,形成合作多赢的公司金融生态。
四、 公司智慧营销具体措施与实施路径 (一)第一阶段(2020-2021上半年)
1、阶段目标 1)智慧商机挖掘
构建CRM系统商机推送体系:通过行内已有数据和拓展外部数据等信息整合,形成商机推送体系初步构建;
开发存量客户标签功能:针对存量客户的企业特征,梳理存量客户标签,拓展关联客户、过程管理、深度营销、后续公司客户标签体系建设打下基础;
2)智慧过程管理:
建立低业绩人员预警:CRM中新增低业绩人员预警功能,对未达标个人、团队持续发送预警,并向主管同步推送,实现营销目标的动态跟踪和管理;
建立产品经理远程视频顾问:完成远程视频顾问功能建设,协助客户经理远程营销拓客,增加银行营销途径;
实现 “知识库”功能优化:对行内公司条线产品建立知识库搜索引擎,提供快速检索、相关度排序等功能,通过对内容的语义理解、智能信息化过滤等功能提升效率和准确性,帮助市场人员更全面、快捷的掌握本行产品;
3)智慧客户运营:
实现CRM系统需求优化与系统升级迭代:每月根据市场人员需求批量持续交付需求,确保CRM系统中每项功能的实用性和时效性;
2、具体措施 1)智慧商机挖掘
1)构建公司条线商机推送系统,提升市场人员前端营销效率
CRM原有商机推送板块为基础,优化构建体系化商机推送,通过行内已有数据(上市或发债公司披露数据、工商司法数据)和拓展外部数据(万德同行借款到期数据、借款置换客户清单、新增客户信息)等信息整合,形成商机体系初步构建,并为客户经理主动推送实时商机,同时为后续引用买入外部厂商数据打
通整合底层数据通道,优化载体系统,以成为市场人员的掌上商机库,提升市场人员获客效率,提高关键营销点质量为最终目标。
2)建立对公营销数据集市和基础标签库,开展基于标签规则的客群营销 基于大数据营销数据集市,建立公司主题集市应用,将散落在银行各个不同系统中的客户信息和交易数据进行有效规整,形成集中统一的公司客户基础数据视图。通过外部数据管理平台整合来自工商、海关、法院、税务以及各类公告资讯等外部营销相关数据,初步建立公司客户基础标签库,基于标签对客户进行多维度刻画和分类,完善企业画像,帮助客户经理加深对客户的识别和了解。按照标签细分的结果对客户进行多维度切分,根据业务场景规则筛选目标客户,定制营销主题和产品服务。
2)智慧过程管理
1)完善线上化营销管理,建立低业绩人员预警机制
新增低业绩人员预警功能,形成市场人员每日每月每季每年业绩的折线图,对未达标个人、团队发送预警,告知底线目标和时间限制,并向其主管同步推送详情,提示管理人员强化过程中的帮扶和监督,实现营销目标的动态跟踪和管理。
2)建立产品经理远程视频顾问
借助远程视频系统实现远程视频顾问相关功能, 人员可通过移动PAD终端在走访前实现一键预约,根据走访实际需求精准对接对应产品经理,产品经理可通过远程视频坐席终端对客户拜访实现远程协助,播放营销材料,分析客户需求,协助客户经理实现远程拓展,并针对新兴业务、陌生业务、疑难业务市场人员也可与产品经理在线上沟通掌握要点后独立前往客户处进行产品营销。
3)实现“知识库”功能优化
完善CRM知识库功能建设,加强知识库搜索引擎相关功能,改变目前搜索模式单一、模糊查询精确度较低等问题,一方面,提供快速检索、相关度排序等功能,丰富知识库搜索模式的变革及优化,另一方面,通过引入智能化、智慧化搜索引擎,实现对搜索内容的语义理解、智能信息化过滤等功能,以提升搜索效率和准确性,帮助市场人员更全面、快捷的掌握本行产品。一阶段首先实现知识库一期优化目标。
3)智慧客户运营
聚焦一线市场人员营销难点,优化CRM系统功能

针对前期市场人员的调研反馈逐一梳理评估,在年内完成市场人员重点需求
的开发和验收上线,并对系统类问题展开自查和修复,提高系统的稳定性和响应速度,节省用户的等待和重复登陆时间。基于市场人员的诉求和功能使用频率的统计结果,进行CRM菜单目录和界面的优化整合,实现便捷直接易触达的使用体验,并对访问量低的功能适当精简或改造维护,确保每项功能的实用和信息的准确,推进系统功能迭代优化及改造升级。

(二)第二阶段(2021-2022年)
1、阶段目标 1)智慧商机挖掘
实现行内外客户标签建立:建立行内存量客户与行外新客户智能化客户标签,基于客群差异化的“画像”由智能AI自动推送向客户端推送相关匹配产品与金融服务推荐;
实现公司条线商机体系建立:建立“标签营销+事件营销+关联营销”三位一体的智能化商机挖掘和产品精准匹配,实现客户营销线索与潜在价值的有效洞察,真正提升市场人员营销转化成效,建立全面的智能化对公营销机制;
2)智慧过程管理
整合资源,打造全透明化营销管理视图:根据实际工作推进情况,整合CRM系统与外部厂商体系,在智慧营销的基础上,以商机推送、产品方案分享、过程管理、业绩曲线等维度打造根据全透明化营销管理视图;
3)智慧客户运营、智慧场景交互
深化对公智能营销模型应用和迭代升级:形成长效机制,持续,提升存量客户价值,减少客户流失,拓宽客户营销触点覆盖场景;
完善企业客户营销场景,建立中枢“纽带”从企业客户层面,进一步拓宽我行与客户营销触点的覆盖场景,实现智慧营销“引流+落地”全流程覆盖,以核心中枢“纽带”的形式连接客户端与行内端联系。
2、具体措施: 1)智慧商机挖掘
1)构建智能化商机获取和甄别体系,实现客户营销机会与潜在价值的有效挖掘
在我行已有信息数据的基础上拓宽营销信息获取渠道,引入第三方和外部公开营销数据支持,与行内已有数据整合形成结构统一、关键要素一致的商机数据
库,逐步形成“标签营销+事件营销+关联营销”三位一体的智能化商机甄别机制。提升营销商机输出的精确度与时效性,实现低成本的自动化营销商机推送和客户关键信息触达,为客户经理提供精准高效的营销支持,建立公司条线商机体系。
事件营销:利用NLP自然语言处理技术,通过外部商业资讯提取企业经营相关事件(诸如融资并购、政府合作、重大资产出售、舆情等),在内部数据提取企业信用变化、企业交易行为等事件,并对事件进行量化排序,提炼营销商机,为市场人员提供过多的营销线索;
关联营销:利用知识图谱技术,构建不同企业客户实体间的关系属性网络,识别如资金流向、担保关系、投资关系、上下游供应关系等,并结合图数据库技术,视觉化呈现客户关联关系图谱,从单一客户视角跳脱至多维客户关系网络,从全局视角进行更深入的客户洞察与分析。
2)建立客户标签和产品匹配方案,提供个性化精准化的综合金融服务方案 建立智能化客户标签归集规则、商机推送模型和产品匹配矩阵,基于客群差异化的“画像”提供定制性的产品与金融服务推荐,并对存量客户的临到期产品形成同款续做推荐,并可根据合作期间往来情况适当设置优惠空间,为企业客户量身定制综合金融服务方案。充分挖掘客户数据的价值,提高我行产品与客户需求的匹配精度,将适配的商机和产品信息更广地渗透进我行与客户的各端触点,通过商机下发为客户经理提供营销拓展建议,通过企业网银、手机银行、E企盈等自助渠道为客户提供产品推荐,在网点业务办理过程中辅助营业人员进行营销转化,增强客户留存。
2)智慧过程管理
1)整合资源,塑造全视化营销软件载体,提升移动展业与营销管理能效 采用组件化方式扩展升级对公营销展业APP打造便捷快速的智慧营销软件载体。从市场人员层面,作为客户经理的随身助手、外拓展业、产品知识库、专业秘书嵌入日常工作,其中商机推送、产品方案分享可如同平日手机上的新闻推送和分享一样简易,在拓客时若遇棘手产品问题可以实时线上联系总行产品经理辅导。强化市场人员销售和售后服务过程管理,实现从商机分配、营销跟进、客户拜访、方案制定、展业实施、贷后管理等全流程的营销管理支持,提升全过程监管能力。从营销管理人员层面,提供多维度营销管理视图,实时跟进一线人员营销拓展进程,掌握一线动态。
3)智慧客户运营、智慧场景交互

1)拓展对公智能模型营销应用,深入挖掘客户价值
在标签营销、事件营销、关联营销的基础上,进一步拓宽对公客户智能模型应用。基于深入的业务需求理解,从多种场景出发构建商机营销模型,包括新客户拓展、价值识别、客户存款提升、产品多样化定向营销、流失预警等多种业务模型;通过营销模型实验室开展ABTest提升模型有效性,为公司条线的智能决策提供模型研发和场景应用建设。针对新注册企业筛选模型,基于企业的价值潜力和营销成功率的分值,建立九宫格筛选矩阵;针对存量客户提升模型,基于行内客户的各维度指标,结合逻辑回归等分类算法,实现存量客户的有效户等级变动情况预测,包括有效户升档和降档。根据客户账户情况的不同,可分为新开户潜力客户营销、存量临界客户营销、有效户有趋势升档的名单营销、有效户有趋势滑落成非有效户的名单营销等场景
2)完善企业客户营销触点,建立多样化的客户连结
从企业客户层面,进一步拓宽我行与客户营销触点的覆盖场景(如现金管理和支付端口、企业网银、第三方平台合作端口、新媒体、H5、小程序等),建立多样化的客户连结,从而培养客户习惯,在交互中夯实数据基础,实现自动化智慧营销“引流+落地”全流程覆盖,以核心中枢“纽带”的形式连接客户端与行内端联系。积极与科技公司、第三方平台进行跨界合作,通过构建金融科技开放平台,完善和标准化公司金融服务体系,以此连通政府、企业、电商、物流、银行等利益方,形成合作多赢的金融生态。


附、2020年工作计划

序号 所属条线 工作事项
总体目标及要求
牵头部门
配合部门
完成时限
形成智慧营销运作机
制,开展外部市场调研零售金融 智慧营销与机构需求收集,结合1 公司金融 体系规划
本行现状与不足,提出智慧营销短中长期建设规划。 2 零售金融
零售条线机构优化完成机构市场人员营销痛点调研与需求分析,
零售智慧营销零售金融部
工作小组
公司金融部
公司智慧营销科技开发部
工作小组
202010
零售金融部 科技开发部
按照月批量持续交付

需求与系统升级迭
大数据智3 零售金融
慧营销项
推进系统功能迭代优化及改造升级
完成大数据智慧营销平台项目二阶段功能建设投产
零售金融部 科技开发部 20209
4 零售金融
用户行为完成用户行为分析平台分析平台 系统建设与上线运营
普惠金融部 科技开发部 202012
5 零售金融
客户流失预警
兴安贷提款评分模6 零售金融
型营销方
线上渠道生活场景7 零售金融
和营销活动建设
完成客户流失预警模型建设,分析潜在流失客户,进行客户留存营销。
根据行内开发的兴安贷+提款意愿评分模型,联合新希望金信调整已授信未提款客户营销策略与优惠返还活动。 根据业务开展情况,以批量迭代方式分批次推进相关活动上线,完成35周年行庆主题系列营销活动,拓展云缴费、一起飞、知乎等场景合作建设
零售金融部 科技开发部 202010
普惠金融部 科技开发部 202011
普惠金融部
零售金融部 按照月批量持科技开发部 续交付
客服中心8 零售金融
智能化项
完成项目一阶段智能外呼与智能质检系统投产
运营管理部
零售金融部
202012
科技开发部

智慧网点9 零售金融
三期
零售智慧10 零售金融
销售管理平台
完成智慧网点三期项目建设投产,助力线上线下联动营销
完成智慧销售管理平台业内调研及项目立项,启动一期项目实施
会计结算部
普惠金融部
202012
科技开发部
零售金融部 科技开发部 202012
智能视频完成智能视频服务平台11 公司金融
服务平台 项目投产 公司条线机构优化12 公司金融
需求与系统升级迭
完成机构市场人员营销痛点调研与需求分析,推进系统功能迭代优化及改造升级
运营管理部
公司金融部
会计结算部 202011 科技开发部
公司金融部 科技开发部
按照月批量持续交付
新增低业绩人员预警功能,对未达标个人、团
建立低业
队发送预警,并向其主13 公司金融
绩人员预
管同步推送详情,实现警机制
营销目标的动态跟踪和管理
升级CRM市场人员知识市场人员
库功能模块,提升检索14 公司金融
“知识
与查询效能,完善知识库”功能
库一期功能优化。 实现CRM营销信息平台推送一期功能,整合目营销信息前已有股权出质、对外15 公司金融
平台推送
投资、招投标的信息,将商机信息在以更高效的方式定期呈现更新
公司金融部 科技开发部 202012
公司金融部 科技开发部 202012
公司金融部 科技开发部 202012


招商银行智慧营销体系规划方案(2020-2022)

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