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大數據賦能零售銀行營銷管理轉型

來源:活動盒子 2020/12/31 閱讀:6996 評論:0
分類: 數據運營 金融行業
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零售銀行相較于批發銀行的大體量業務形態,其單一、繁雜、流程固定化的業務處理方式不利于開展大規模營銷推廣,利用大數據營銷軟件能完成和客戶的高頻連接,實現利益最大化。

 

作者:盒子菌

不同于批發銀行對接的是大型工商企業和機構,零售銀行的服務對象是普通大眾和中小企業,業務方向包括存取款、貸款、結算、匯兌、投資理財等,客戶群體分散且流動性大,交易金額體量較小,因此營銷費用成本也相對更高。

零售銀行線下分支機構、自動柜員機等業務處理方式單一、繁雜、流程固定化,渠道單一使得營銷人員只能依賴網點、電話進行信息傳播,需要更多的結合線上,以網絡為媒介,憑借大數據技術能更方便快捷地傳遞更為豐富的營銷內容,那么零售銀行該如何直面營銷痛點,將產品矩陣下沉到用戶市場呢?

一、零售銀行的營銷痛點

1、前期缺乏完善管理機制

在搜索引擎廣告、垂直廣告等互聯網廣告的推動下,零售銀行很容易在短時間內引流進大批量客戶,卻因為人力資源等配套機制不足,很難根據用戶需求提供個性化、一對一的解決方案和服務,欠缺合格的服務品質和工作效率。

2、缺乏對客戶生命周期的把握

由于缺乏客戶數據和采集工具的科學理論支撐,零售銀行工作人員難以對客戶進行細分管理,針對處于不同生命周期的用戶難以區分管理,容易造成銀行客群細分標準和客戶實際需求之間的資源錯配。

3、粗放的營銷策略

缺少精準定位客戶需求的溝通鏈路,無法推斷用戶所想即缺失需求感知,致使營銷活動的開展缺乏指向性,依賴粗放式的“廣撒網”營銷內容堆積,很難滿足客戶在不同背景下的需求。

4、不同渠道營銷協調能力差

零售銀行業務形態廣泛分散,用戶產生的行為數據難以整合,割裂的數據在多渠道整合營銷中會出現重復營銷的現象,渠道的管理機制混亂往往容易致使營銷執行力和效果低下。

5、客戶數據層次管理混亂

數據業務應用的單一化,致使零售銀行的營銷模型層次大多還停留在簡單的事件觸發階段,銷售任務的優先層次分配混亂,無法做到優質客戶的首發觸達和客戶迭代的及時跟進。

6、營銷數據缺乏指向性

客戶數據沒有結構化的體系搭建,就沒辦法提供重點培育客戶和對應的產品名單,需求感知的缺失使得營銷缺乏指向性,只能向不同的客戶一昧兜售全部產品。

二、零售銀行營銷解痛方案探索

1、有效細分客戶和客戶管理

(1)以營銷為導向的客戶數據收集

在零售銀行,對于客戶數據的收集應該以產品為導向,圈定客戶篩選范圍,挖掘有業務需求的高價值客戶。

首先需要先建立與客戶之間的關鍵溝通鏈路,通過渠道承接,收集客戶的年齡、職業、婚姻狀況、資產情況等基本標簽屬性,刻畫出客戶的資產配置、認知偏差、資產健康狀況等多維度的關鍵用戶畫像,根據營銷導向和信用導向加以整合、分類客戶數據,建立全面和系統的客戶營銷數據庫。

 

圖片來源:盈魚MA

(2)客戶數據的挖掘和分析

完成客戶數據收集后,接下來就是深挖用戶業務需求,分析其轉化價值點。

以信貸業務為例,零售銀行作為出借方對于客戶的需求挖掘和分析有三個標準:

  • ①客戶是否缺錢?
  • ②如何衡量客戶風險?
  • ③是否能夠觸達客戶?

而要篩選出極具潛力的信貸業務客戶名單,又以第一個衡量標準最為關鍵,要圈定缺錢的目標客群有三方數據可供參考:

  • ①客戶提供的銀行流水數據,流水賬單能夠直觀地反應出客戶的資產健康狀況及是否具有借貸需求;
  • ②通過與客戶使用的手機借貸APP類型軟件建立渠道聯系,感知用戶的使用頻次,如果客戶經常使用借貸APP,則反應出用戶對于借貸行為具有依賴性;
  • ③客戶提供的與金融單位的業務來往數據(負債業務、職場業務、中間業務)。

(3)精細化的客戶管理

零售銀行對于不同的市場細分版塊所配備的資源是不同的,如何利用有限的資源實現最大化的效益收入,就需要進行用戶權重的精細劃分。

通常界定權重的方法是根據用戶屬性、行為、訂單、設備屬性的條件疊加、組合后,自動給用戶增減權重分數,通過評分的高低篩選出活躍度、忠誠度、消費力度大的高價值用戶,為高價值用戶匹配更多的培育及追蹤跟進資源,精細量化營銷ROI。

例如具備投資能力強、儲蓄資金多、資產狀態健康、業務體量大等屬性即可界定為權重高的客戶。

 

圖片來源:盈魚MA

2、連接全渠道協調營銷

銀行可以通過第三方工具,將網點、網銀、門戶網站等行內渠道,與合作平臺、商戶、品牌商等渠道打通,滲透客戶對于產品的感知、研究、購買、交易和服務的全過程,搭建營銷矩陣在關鍵鏈路節點上進行內容傳遞。

前期觀察階段客戶的研究與評估、確定候選產品與服務;中期決策階段購買、銷售和投資時遇到的所有流程、系統和渠道;后期售后階段對于回顧服務的期間線上線下體驗的所有互動。

 

圖片來源:盈魚MA

3、高頻次內容觸達,激發用戶觸達行為

與客戶保持長期互動能讓客戶感知銀行的服務溫度,增強客戶粘性,再通過深化服務的營銷方式拉動客戶與銀行之間加深關系,轉化為長期穩定客戶。

數據顯示,60%的新客戶是來自老客戶的介紹或影響,以老客戶的發散性帶動更多新客戶的加入,以此形成智慧營銷閉環。

零售銀行營銷產品單一、服務渠道單一等千人一面的特性難以吸引用戶的注意,在信息爆炸的時代背景下,客戶的瀏覽時間成本愈加高昂,因此,銀行需要開展更為人性化、個性化的信息交互行為,進行千人千面的營銷服務,實現客戶與銀行產品架構的精準匹配。

盈魚MA以大數據為依托基礎的自動化營銷,以上述用戶畫像為營銷導向,制定符合用戶需求的營銷活動;并通過精準的客群劃分匹配個性化的活動形式、流程設計;利用多渠道進行整合營銷,實現精準推送目的,促進客戶轉化、提升運營指標。

 

圖片來源:盈魚MA

三、結語

數據顯示,2018年電子渠道對銀行網點業務替代率/業務離柜率就已高達98.2%,由此可見銀行傳統的線下業務辦理已被更高效便捷的網絡渠道所替代,實現了多數業務的線上化。

在軟件科技飛速發展的時代,大數據營銷軟件可以承載大體量的繁雜工作,消除技術壁壘,使得零售銀行能擺脫過往較為低頻的金融交互,轉變為高頻的連接,將營銷場景融入客戶生活的形式,能幫助銀行打造有溫度的場景營銷模式,實現利益最大化。

http://www.hennav.com/news-3009.html


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