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智能化时代,大数据如何赋能银行客群管理,实

通常每年的一季度,都是银行的“开门红”时间,银行往往会在此时加大营销力度,做大业务量。但2020开年以来,受新冠肺炎疫情的影响,民众居家隔离,对手机、电脑等智能终端依赖极强,各大银行线下网点服务量断崖式下跌。

对此,多家银行推出“非接触式服务”,“针对性线上金融产品”、“电子银行服务专区”、“客户经理智能名片”、“远程视频服务”......各大银行正在加速数字化转型,加强线上运营能力,快速地以各种创新的服务模式、丰富的活动形式和更温暖的客户体验来执行2020年这一场“特殊的开门红”。

而透过此次大规模的业务线上化,精准洞察客户需求、做好客群分类经营等将成为银行不得不面对的问题。

本文就基于数字化新形势,对银行客群管理这一课题进行探索性分析,用新范式对客群进行重新定义。

一、传统银行客群管理的痛点

伴随人口结构和社会财富分配的不断演变,人们的消费需求、生活方式和消费行为发生了翻天覆地的变化。与此同时,围绕客户的数据变得非常繁杂,客户群体画像被无限细分和标签化,所需要的用户画像维度随着增多,运营规则也越来越精细。

传统银行在客群管理方面的痛点不断显现:

1、渠道分布不均,客群覆盖面窄

作为将产品与服务传导给客户的通道,渠道对于银行的重要性不言而喻。然而如今多数传统银行仍以网点作为核心渠道,忽视了低成本的线上移动渠道。这不仅造成客户覆盖面窄,而且银行也无法有效整合线上线下客户信息,无法获取客户喜好、消费习惯等客户重要画像,客户迭代不能及时跟进,容易引起客户流失。

2、服务场景关联度不高,客群渗透率不足

在金融业务线上化转移的环境下,客户对金融服务的场景化要求越来越高,但相比于互联网金融,传统银行先天的流量弱势,需进一步提高对客群生活场景渗透程度,不断解锁新的金融服务场景,扩大场景关联度和覆盖面。

由此,对场景的争夺逐渐成为互联网金融时代新热点。多家商业银行积极创新,尝试场景延伸,将零售业务产品融入具体的场景和合作渠道之中。

例如,杭州银行就与美团合作,推出美团信用卡。客户可以获得各种形式的权益并使用在生活服务中,同时因为消费可以继续获得更多权益,从而让客户“自觉”留在平台体内,直接完成了从拉新,到留存的全过程。

3、产品、服务同质化,客群匹配度不高

银行的市场竞争力最终体现在产品的竞争力,尽管目前银行在产品创新做出了一定的努力,但依旧是改良性居多、原创性较少,设计同质化这一现状仍未被改变。对于客户的层级变化、需求迭代等,都无法给予及时、有效的跟进。这就容易造成银行客群细分标准和所提供的金融服务和客户实际体验之间的严重错位。

4、用户分析不全面,客群粘性不高

客户群体的金融消费特征随时代变迁和成长的生命周期变化而改变,因此具备较强的用户分析能力,是提高客户粘性的关键。但目前银行对客户识别分析能力相对薄弱,仅根据客户在本行的资金账目情况、对客户的熟知程度、以及CRM系统部分线上交易记录等现象级认知的识别。无法在不同场景和阶段满足不同群体的金融需求,客户黏性不足。

可见,传统的客群管理体系已经不能满足互联网金融下客户更新迭代的需求了。时代在变,客户在变,客户的需求也在发生变化。因此银行的客群管理策略需要根据客户需求不断地与时俱进。

那么,在这样的背景下,银行业如何建立新的客群分析体系和营销模式,精准目标客群需求?

二、大数据赋能客群管理

随着互联网、5G、物联网等的发展和不断迭代推进,传统之下的客户管理模式难以适应数字化时代下客户需求的满足,逐步被“淘汰出局”。很多商业银行开始积极拥抱大数据的力量,利用大数据技术解决客群管理痛点,更精准有效的识别客群,并结合客群金融消费特征,提供适合不同客群的产品及服务,落实客群管理新方式。

那么,大数据是如何推进银行业的客群管理?

1、连通银行内外部数据,打破数据孤岛

银行拥有线上和线下多门类渠道,其内部每天都会产生海量的数据,但是由于部门之间的相互独立,导致一线人员无法深度挖掘和分析客户特征。如果说传统的客户信息数据,是一个以时间为轴的定向“桶形”数据结构,那么在数字化体系下,客户信息呈现的将是一个发散矩阵结构。

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