深入客戶洞察與精準(zhǔn)營銷解決方案介紹

深入客戶洞察與精準(zhǔn)營銷解決方案介紹2內(nèi)容企業(yè)級客戶洞察與精準(zhǔn)解決方案概覽客戶分析與精準(zhǔn)營銷解決方案的應(yīng)用實踐問題與討論端到端實施方案應(yīng)用一：客戶標(biāo)簽庫：巨鯨模型應(yīng)用二：某銀行代發(fā)薪客群數(shù)據(jù)挖掘模型應(yīng)用三：某銀行場景式批量事件營銷應(yīng)用四：某銀行實時互動式個性化營銷互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行營銷管理方面的借鑒：深入的客戶洞察與精準(zhǔn)營銷3來源：《互聯(lián)互通新時代，無處不在慧金融》IBM商業(yè)價值研究院對于金融機(jī)構(gòu)如何善用科技力量，塑造數(shù)字化競爭能力，IBM給出如下建議：首先，獲取更廣泛大數(shù)據(jù)資源，并利用其加強(qiáng)在360客戶洞察、數(shù)字化精準(zhǔn)營銷、智能化服務(wù)、產(chǎn)品與風(fēng)控方面的創(chuàng)新。其次，發(fā)揮社交網(wǎng)絡(luò)與移動互聯(lián)在獲客、營銷、交易、服務(wù)方面的作用。第三，推動網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)網(wǎng)點(diǎn)與數(shù)字化渠道的線上線下協(xié)同（O2O），打造全渠道的用戶體驗。第四，探索發(fā)展平臺經(jīng)濟(jì)新模式，打造平臺生態(tài)圈，加強(qiáng)相關(guān)資源的整合與合作。4從大眾營銷向一對一精準(zhǔn)營銷的發(fā)展路徑

技術(shù)驅(qū)動的營銷精準(zhǔn)度營銷模式的發(fā)展階段一對一精細(xì)化營銷階段運(yùn)用整合性的數(shù)據(jù)分析結(jié)合渠道提供更加個性化的體驗-專屬的渠道-專屬的信息與服務(wù)-通過測試不斷改善客戶體驗事件式營銷階段數(shù)據(jù)庫營銷階段大眾營銷階段大運(yùn)用媒體廣告形象廣告產(chǎn)品廣告效益不易估算運(yùn)用數(shù)據(jù)庫定義目標(biāo)客戶的特性篩選客戶群以不同渠道銷售針對活動期算效益運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，通過數(shù)據(jù)化平臺定義出受事件觸發(fā)而改變的客群強(qiáng)調(diào)以正確的時間正確的渠道接觸客戶強(qiáng)調(diào)通過不斷的測試提高精準(zhǔn)度目前多數(shù)國內(nèi)零售銀行所處的位置國內(nèi)某些領(lǐng)先零售銀行所處的位置管理驅(qū)動的運(yùn)營有效性部門級運(yùn)營企業(yè)級運(yùn)營社會化運(yùn)營5BudgetsProjectsReporting收集決策分析交付管理預(yù)測分析數(shù)據(jù)探索事件偵測響應(yīng)歸因數(shù)據(jù)庫營銷管理實時營銷決策接觸優(yōu)化分布式營銷數(shù)據(jù)庫營銷執(zhí)行接觸點(diǎn)營銷整合商機(jī)分配與跟蹤計劃與預(yù)算營銷評估報表工作流與項目管理營銷資產(chǎn)管理社交媒體和移動數(shù)據(jù)訪問各類數(shù)據(jù)源交互歷史線上行為IBMEMM(EnterpriseMarketingManagement)企業(yè)級客戶洞察與精準(zhǔn)營銷解決方案IBMEMM(EnterpriseMarketingManagement)企業(yè)級客戶洞察與精準(zhǔn)營銷解決方案6BudgetsProjectsReporting收集決策分析交付管理預(yù)測分析數(shù)據(jù)探索事件偵測響應(yīng)歸因數(shù)據(jù)庫營銷管理實時營銷決策接觸優(yōu)化分布式營銷分布式營銷數(shù)據(jù)庫營銷執(zhí)行接觸點(diǎn)營銷整合商機(jī)分配與跟蹤計劃與預(yù)算營銷評估報表工作流與項目管理營銷資產(chǎn)管理社交媒體和移動數(shù)據(jù)訪問各類數(shù)據(jù)源交互歷史線上行為IBMInteractIBMCampaignIBMCampaignIBMInteractIBMeMessageIBMLeadsIBMMarketingOperationsIBMPredictiveInsightIBMCustomerInsightIBMOpportunityDetectionAttributionModeler(partoftheplatform)IBMContactOptimizationIBMDistributedMarketingSocialMediaSolutionPackUniversalDataInterconnectInteractionHistoryIBMDigitalAnalytics7內(nèi)容企業(yè)級客戶洞察與精準(zhǔn)解決方案概覽客戶洞察與精準(zhǔn)營銷解決方案的應(yīng)用實踐問題與討論端到端實施方案應(yīng)用一：客戶標(biāo)簽庫：巨鯨模型應(yīng)用二：某銀行代發(fā)薪客群數(shù)據(jù)挖掘模型應(yīng)用三：某銀行場景式批量事件營銷應(yīng)用四：某銀行實時互動式個性化營銷8IBM提供從業(yè)務(wù)咨詢到IT系統(tǒng)實施的端到端一體化解決方案現(xiàn)狀診斷分析與改進(jìn)建議現(xiàn)狀調(diào)研系統(tǒng)實施調(diào)研訪談/專題討論未來實施藍(lán)圖業(yè)務(wù)高階設(shè)計業(yè)務(wù)設(shè)計營銷銷售全流程設(shè)計

營銷銷售轉(zhuǎn)型框架

事件式營銷框架

客戶分析模型框架業(yè)務(wù)需求設(shè)計現(xiàn)狀框架9行業(yè)客戶分析框架示例——銀行零售客戶精準(zhǔn)營銷分析框架

零售客群分析與洞察事件式營銷交易行為異動事件生活階段事件期限產(chǎn)品到期事件外部沖擊事件客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)個性化營銷接觸點(diǎn)實時事件營銷下一步最佳行動（NBA）社會化營銷客戶社交畫像同理心銷售（社區(qū)營銷）社交化關(guān)系營銷（圈/鏈）數(shù)據(jù)庫營銷客戶標(biāo)簽庫CPC匹配模型統(tǒng)一接觸優(yōu)化模型客戶分群（代發(fā)薪客群、信用卡客群、出國金融客群、………..）價值提升（成長期）客戶獲?。ń佑|期）忠誠度管理（成熟期）流失預(yù)警（衰退期）關(guān)鍵分析技術(shù)多維分析/統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)多樣性整合圖分析/分析可視化數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)籌規(guī)劃深度語義分析實時決策引擎（內(nèi)存計算或流計算）機(jī)器學(xué)習(xí)（Watson）示例應(yīng)用一：客戶標(biāo)簽庫：巨鯨模型

從客戶全生命周期給銀行帶來的價值角度出發(fā)，構(gòu)建客戶標(biāo)簽體系10巨鯨模型圖客戶交往周期客戶價值接觸期(獲客)成長期(提升)成熟期(維持)衰退期(防流失)沉沒期(激活)客戶處在不同的人生階段，及其與銀行的接觸歷史很大程度上影響了其能夠為銀行帶來的價值了解客戶基本情況后，對其進(jìn)行產(chǎn)品交叉銷售，需要了解客戶的產(chǎn)品持有情況、產(chǎn)品偏好情況、便于推薦關(guān)聯(lián)產(chǎn)品客戶忠誠度提升后，需根據(jù)客戶的風(fēng)險偏好、渠道偏好等為客戶提供更為貼心的服務(wù)，以防止客戶流失為進(jìn)一步接觸客戶，加深與客戶的關(guān)聯(lián)度，需要對客戶的喜好、家境、背景等有所了解客戶購買產(chǎn)品后，為了能夠給客戶提供專屬個性化服務(wù)，需要了解客戶的行為模式，購買習(xí)慣，以提高客戶忠誠度留住客戶后，需根據(jù)客戶給銀行帶來的價值，提供差異化服務(wù)，做到聚焦高價值客戶，同時提升長尾客戶，以便節(jié)約成本由點(diǎn)到面，通過客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)獲取客戶的家人、朋友等關(guān)聯(lián)人，為其提供服務(wù)，同時，可降低獲客成本，提高客戶黏度為完成營銷全閉環(huán)管理，需要系統(tǒng)的記錄、跟蹤客戶的全生命周期情況，制定策略、方案，實現(xiàn)客戶價值12345786標(biāo)簽體系演繹：生命周期人口輪廓產(chǎn)品持有行為習(xí)慣態(tài)度評價價值貢獻(xiàn)關(guān)系圈子營銷活動客戶對銀行的價值，體現(xiàn)在客戶在銀行的全生命周期過程中，因此對客戶的分析應(yīng)從其所處生命周期的階段開始客戶標(biāo)簽庫體系示例，共有：8個大類，70個二級類14客戶標(biāo)簽庫具有生命周期動態(tài)管理能力應(yīng)用二：某銀行代發(fā)薪客群數(shù)據(jù)挖掘模型-構(gòu)建全生命周期的數(shù)據(jù)分析體系131.客戶細(xì)分

模型工具：聚類分析

要素：人口統(tǒng)計信息、產(chǎn)品信息、價值信息、渠道信息、交易信息2.主賬戶轉(zhuǎn)化

模型工具：邏輯回歸

要素：活躍度、產(chǎn)品持有、代繳代扣、資金歸集、留存率等3.客戶群轉(zhuǎn)換

代發(fā)客群轉(zhuǎn)化為其他客群，如代發(fā)客群轉(zhuǎn)化為信用卡客群1.產(chǎn)品交叉銷售

模型工具：關(guān)聯(lián)規(guī)則

要素：當(dāng)前產(chǎn)品、人口統(tǒng)計信息、產(chǎn)品信息、價值信息、渠道信息、交易信息、需求態(tài)度、生命周期2.產(chǎn)品響應(yīng)

模型工具：決策樹

要素：人口統(tǒng)計信息、產(chǎn)品信息、價值信息、渠道信息、交易信息、需求態(tài)度、生命周期3.產(chǎn)品購買路徑

模型工具：產(chǎn)品效用模型

要素：人口統(tǒng)計信息、產(chǎn)品信息、價值信息、渠道信息、交易信息、需求態(tài)度、生命周期3.渠道偏好

模型工具：聚類分析

要素：人口統(tǒng)計信息、產(chǎn)品信息、價值信息、渠道信息、交易信息1.流失預(yù)警模型

模型工具：多元回歸、邏輯回歸、時間序列分析

要素：人口統(tǒng)計信息、產(chǎn)品信息、價值信息、渠道信息、交易信息、需求態(tài)度、生命周期無需建模，但須時刻關(guān)注個別重要指標(biāo)的變化如：

代發(fā)企業(yè)總體代發(fā)額趨勢

代發(fā)企業(yè)代發(fā)客戶產(chǎn)品滲透率分布變化

代發(fā)客戶轉(zhuǎn)化代發(fā)客戶提升代發(fā)客戶流失/挽留獲取代發(fā)企業(yè)代發(fā)企業(yè)服務(wù)和維護(hù)1.公私聯(lián)動獲取代發(fā)：

判斷哪些對公客戶更容易將代發(fā)設(shè)在本行

模型工具：邏輯回歸

要素：對公客戶貸款時長、貸款額度、貸款頻次、滿意程度、貢獻(xiàn)等等2.個人客戶獲取：

判斷哪些個人客戶傾向于將代發(fā)設(shè)在本行

模型工具：聚類分析

要素：人口統(tǒng)計信息、產(chǎn)品信息、價值信息、渠道信息、交易信息、需求態(tài)度、生命周期代發(fā)薪客群數(shù)據(jù)分析及業(yè)務(wù)策略整體思路：根據(jù)現(xiàn)有價值與潛在價值，將客戶細(xì)分為4個象限，并對各象限設(shè)定不同分析主題14IBMConfidential高潛在價值非主賬戶客戶的客戶群：結(jié)合非主賬戶轉(zhuǎn)化為主賬戶的打分模型，業(yè)務(wù)策略將此類客戶重點(diǎn)營銷成主賬戶結(jié)合客戶流失模型，做客戶挽留策略低潛在價值

暫不采取行動持有存款占AUM比重較大客群，結(jié)合流失模型，重點(diǎn)做客戶挽留策略持有理財占AUM比重較大客群，重點(diǎn)監(jiān)控是否有理財產(chǎn)品贖回，并有資金轉(zhuǎn)出交易行為低現(xiàn)有價值高現(xiàn)有價值現(xiàn)有價值(AUM)重要標(biāo)簽潛在價值(收入)主賬戶標(biāo)志工資留存率主賬戶轉(zhuǎn)化率分?jǐn)?shù)客戶流失標(biāo)志數(shù)據(jù)挖掘模型非主賬戶轉(zhuǎn)化為主賬戶的打分模型客戶資產(chǎn)流失預(yù)警模型主賬戶：定義：每個自然人客戶一般情況下會在若干個銀行同時開立個人賬戶，然而出于個人習(xí)慣，資金存儲與使用結(jié)算并非完全等量分散在各賬戶中，而是主要集中在其中某一個賬戶上，該資金及結(jié)算賬戶即為主賬戶。必要條件：1.每月關(guān)鍵交易次數(shù)>5（該賬戶是活躍賬戶）2.擁有他行自動資金歸集到本行業(yè)務(wù)或擁有代繳代扣類業(yè)務(wù)或產(chǎn)品持有個數(shù)>53.排除連續(xù)三月持續(xù)轉(zhuǎn)出（連續(xù)三月代發(fā)留存率均<0.2）主賬戶轉(zhuǎn)換的原因：代發(fā)薪客戶營銷策略的關(guān)鍵在于：1.留住代發(fā)薪客戶，防止其流失；2.進(jìn)一步引入客戶除代發(fā)薪資之外的資產(chǎn)，使客戶整體增值。成為主賬戶，不但可以留住客戶，而且可以引入更多新的資金客戶產(chǎn)品偏好模型產(chǎn)品偏好產(chǎn)品交叉銷售模型非主賬戶轉(zhuǎn)化為主賬戶的打分模型數(shù)理驗證結(jié)果

——根據(jù)捕獲率分布圖及提升度分布圖可以看出模型效果顯著，模型分值對轉(zhuǎn)換主賬戶客戶捕獲率和提升度均很高15橫軸：表示模型分值由大到小排序的客戶所處分位數(shù)，如10%為模型分值最大的前10%客戶，20%為模型分值最大的前20%客戶，依次類推縱軸：表示轉(zhuǎn)換主賬戶客戶被捕獲的概率，如橫軸10%的位置有36%的轉(zhuǎn)換主賬戶客戶被捕獲紅線：為模型效果，綠線：為非模型情況下效果作為對比說明：模型分值對目標(biāo)客戶（轉(zhuǎn)換主賬戶客戶）的捕獲率較高，模型結(jié)果比較顯著捕獲率分布圖提升度分布圖橫軸：表示模型分值由大到小排序的客戶所處分位數(shù)，如10%為模型分值最大的前10%客戶，同捕獲率分布圖縱軸：表示在模型條件下轉(zhuǎn)換主賬戶客戶數(shù)與自然條件下轉(zhuǎn)化主賬戶客戶數(shù)的比值，如橫軸10%的位置模型篩出的轉(zhuǎn)換主賬戶客戶數(shù)是自然條件下轉(zhuǎn)換主賬戶數(shù)的3.6倍紫線：為模型效果，藍(lán)線：為非模型情況下效果作為對比說明：模型分值對目標(biāo)客戶（轉(zhuǎn)換主賬戶客戶）的提升度較高，模型結(jié)果較為顯著應(yīng)用三：場景式批量事件庫

——某銀行基于客戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)87條不同類型營銷事件規(guī)則，自動偵測捕捉銷售機(jī)會，及時推送給營銷一線16系統(tǒng)事件引擎自動偵測張先生行為，形成營銷任務(wù)事件式營銷模型框架事件式營銷方案執(zhí)行渠道目標(biāo)客群產(chǎn)品事件行為事件外部事件人生階段轉(zhuǎn)變事件事件庫觸發(fā)規(guī)則營銷方案商機(jī)類異動預(yù)警類客戶關(guān)懷類八大客群客戶標(biāo)簽庫短信微信呼叫中心手機(jī)銀行網(wǎng)上銀行客戶經(jīng)理事件式營銷方案示例執(zhí)行渠道客戶群事件需求產(chǎn)品/服務(wù)出國金融客群客戶零售賬戶發(fā)生單筆在1萬美元以上的購匯交易。每日執(zhí)行。外匯交易支付需求出國+卡電子旅支外匯理財單筆交易3萬美元以下：短信告知單筆交易3萬美元以上：客戶經(jīng)理跟進(jìn)客戶張先生在網(wǎng)銀購匯5萬美元次日，客戶經(jīng)理收到營銷任務(wù)，聯(lián)系張先生介紹出國金融產(chǎn)品張先生辦理了出國+卡并購買了電子旅支17基于IBMEMM的場景式批量事件營銷架構(gòu)事件文件定期檢測事件偵測模塊(規(guī)則處理，名單過濾,事件探索)營銷數(shù)據(jù)庫（記錄營銷活動和offer定義、營銷接觸歷史、響應(yīng)歷史)原始數(shù)據(jù)營銷管理模塊(批量事件名單篩選、優(yōu)先級排序，名單數(shù)量控制，排期調(diào)度,多任務(wù)去重，offer分配客群微細(xì)分)接觸優(yōu)化(接觸策略優(yōu)化，名單數(shù)量控制)文件數(shù)據(jù)集市交易明細(xì)按規(guī)則查詢名單產(chǎn)生名單優(yōu)化派發(fā)給渠道13.13.221456交易事件1、在線購買理財失敗2、大額存款變動(轉(zhuǎn)入)3、大額存款變動(轉(zhuǎn)出)到期事件4、理財產(chǎn)品到期5、到期換卡6、單筆10萬以上定存到期7、客戶生日IBMEMM復(fù)雜事件模式1、最近30天消費(fèi)總金額與過去60、90天對比2、大額消費(fèi)與過去30天最高取款金額相比呼叫中心外呼短信平臺客戶經(jīng)理18交易流水的事件偵測示例：篩選具有持續(xù)增長購買力的用戶群，針對性的提供分期付款產(chǎn)品事件描述：偵測在最近30天消費(fèi)總金額與最近31天至60天，最近61天至90天消費(fèi)總金額和的平均值比較增加超過20%，且消費(fèi)次數(shù)增加大于20%的用戶。9.19.29.38.18.28.36.16.26.37.17.27.3用戶ID最近30天最近31-90天A/BC0018.1-9.16.1-7.311000/800>120%C0028.2-9.26.2-8.110000/8000>120%C0038.3-9.36.3-8.220000/19000<120%A:最近30天的消費(fèi)總和B:最近31-60,61-90天的消費(fèi)總和的平均值符合符合不符合卓越出國金融服務(wù)，提供出國留學(xué)系列支持3.9%APRonBalanceTransferstoanewPlatinumCardRefinanceyourmortgageatamazinglowrates?應(yīng)用四：基于IBMEMM的實時互動式個性化營銷

——根據(jù)客戶交易行為或瀏覽軌跡，實時提供個性化的產(chǎn)品推薦調(diào)用交互式營銷模塊接口，獲取個性化產(chǎn)品推薦CallstoInteractdri