银行数字化精准营销案例（案例-跟着招行年报学数字化转型）

本文目录

• 案例-跟着招行年报学数字化转型
• 营销干货|如何帮助银行玩转线上场景化营销
• 国策与趋势叠加：银行客户服务何去何从
• 银行成功营销案例3个
• 互联网时代的客户数据分析与精准营销
• 【案例分享】某银行用这20件事，实现数字化转型
• [恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用

案例-跟着招行年报学数字化转型

招商银行在3月20日晚间发布了2019年年报，抛开资产负债、利润业绩这些数字不谈，让我们通过年报了解下这家国内领先的股份制银行是如何进行数字化转型的。

下图是根据年报整理出的招商银行数字化转型全貌。从中可以看出，无论是顶层公司级战略、方向目标，还是底层具体实现路径，都很清晰明确，这为数字化转型成功奠定了良好基础。

接下来，我将会逐点进行拆解分析，详细了解招商银行的数字化转型之路和成果。

1 战略

战略制定是数字化转型的起点。企业顶层管理者需要根据外部宏观环境，结合自身业务发展需要设定战略目标。战略不是虚无缥缈的，而是可落地、可实现、有益于企业发展。

招商银行在2014年就明确了“轻型银行”的战略方向和“一体两翼”的战略定位。

1.1 轻型银行

- 背景

2014-2016年，资金荒、资产荒、强监管重重叠加，不良压顶，金融科技创新焦虑开始出现。商业银行面临资本和利润的双重压力，而实体经济下行和宏观审慎约束，使得主观和客观上依靠规模驱动的增长模式都难以为继。

- 本质

做好风险管理的同时，保持利润增长

- 特点

1.2 一体两翼的轻型转型

轻型银行主要包括了两点：轻资产、轻思维。

轻资产

银行资产分为两类：重资产的对公贷款（利润高风险高）和轻资产的零售银行、公司金融、同业金融业务（风险低利润低）。

正是针对轻资产业务，招商银行明确了“一体两翼”的战略定位，进行轻资产转型。

- 一体：零售银行

招商银行作为“零售之王”，拥有庞大的个人用户。基于“招商银行”和“掌上生活”两大App平台，通过客户大数据分析和智能风控，多维度进行个人消费金融扩展。同时，基于大数据与人工智能，根据客户的理财需求以及风险偏好，快速扩大理财投资业务。

- 两翼：公司金融 & 同业金融

在金融脱媒大趋势下，银行需要开拓创新公司金融模式，加深对区域市场、优势行业、优质客户的认知，聚焦核心客户，落实“直营+行业专营”的模式，搭建客户分层分类经营体系。借助金融科技提升小微企业融资效率，大力发展供应链金融，有效整合同业资源。

轻思维

田惠宇行长在年报里说“轻型银行转型到最深处，就是轻型文化”。组织架构是企业数字化转型的关键，因此必须要先完成文化和架构的数字化转型。

同时，银行要积极打造高效轻盈的轻经营模式，向优秀的互联网公司学习，在渠道建设上打通线上线下渠道一体化，在产品研发上要以客户为中心，洞察客户需求，围绕客户提供产品和服务，实现数字化精准营销。

2 目标

定义目标即定义战场，面对高度不确定的环境，银行需要找到目标、锁定目标，形成自身核心竞争力。

招商银行围绕打造“最佳客户体验银行”的目标，聚焦形成业务控制力，坚持优化客群和资产结构，强化科技赋能建设，继续探索多维商业模式，加快打造全客群、全产品、全渠道的服务体系，深入推进零售金融3.0数字化转型，抢占未来发展战略制高点。

3 思想

3.1 开放和融合

田惠宇行长在年报里对这两点描述的相当精彩：

3.2 以“为客户创造价值”为出发点，推动客户体验升级

银行在数字化转型中需要“以客户为中心”，“为客户创造价值”：

- 客户需求出发

银行拥有大量的客户历史交易数据和在线客服记录，应充分利用这些数据进行数据分析，挖掘客户真实需求，满足客户个性化需求，塑造价值驱动的客户流程。

- 客户价值驱动

银行需从客户角度重新审视产品和服务是否对客户有价值，是否必不可少，是否有足够的吸引力。银行只有持续为客户提供价值，才能维系好客户忠诚度，增强客户粘性。

- 创新客户体验

客户已经被互联网公司和金融科技公司（如蚂蚁金服、微信支付等）惯坏，开始对银行体验提出更高的要求。招商银行建设了专业用户体验团队，进行体验创新，关注与客户的情感连接，为客户持续不断地带来极致体验。

- 连接客户生态

招商银行已构建较为完善的开放银行模式，聚焦交通出行、政务便民、教育培训、商超餐饮、文化娱乐、快递物流、旅游服务、房产服务、生活服务9大高频场景，创造更多与客户的接触点，为客户提供更全面的服务。

4 路径

4.1 以“北极星”指标MAU为指引，重塑零售金融数字化体系

与很多银行数字化转型中给自己制定太多指标不同，招商银行很明确的点明了现阶段的唯一重要指标（北极星指标）——MAU，且取得了很不错的成绩。

同时，招商银行从三个方面完善零售金融数字化体系：

- 数字化获客

以招商银行和掌上生活两个App为平台，探索和构建数字化获客模型，通过联名营销、联动营销、场景营销、品牌广告营销、自媒体粉丝营销、MGM（客户推荐客户）社交营销等方式，打造新的获客增长点。

- 数字化经营

- 数字化风控

4.2 以生态化视角，重塑批发业务专业化服务体系

- 不断完善分层分类客户经营体系

加深对区域市场、优势行业、优质客户的认知，聚焦核心客户，落实“直营+行业专营”的模式，搭建客户分层分类经营体系。做好战略客户、机构客户、同业客户、供应链中小企业客户的协同服务，从授信策略、产品策略、服务策略、资源配置等方面实现客户服务体验的全面提升。

- 以数字化转型强化专业化服务能力

- 以产业互联网为纲，实现生态化经营

围绕账户及支付体系数字化、数字化融资、金融科技能力输出三大方向打通产业。

4.3 以流程优化为抓手，持续打造最佳客户体验银行

- 重构零售客户体验监测体系

监测体系对接20个行内系统，监测客户体验指标923个，实现对零售客户体验的实时监测和数字化呈现，初步构建零售客户的体验风向标和服务升级引擎。

零售信贷贷中审批实现全流程数字化处理，缩短审批作业耗时。

采用“端到端客户旅程方法论”，重点对零售客户首面经营旅程、MGM（客户推荐客户）旅程、代发业务旅程和信用卡账单分期旅程进行全流程体验重塑。缩短首面网点开户总时长、解决MGM流程断点多的痛点，减少代发业务签约流程步骤，提升客户满意度。

- 全面诊断对公关键客户旅程

不断打通线上审批、风险、合规、运营流程，持续推进各类服务流程的重塑

4.4 以开放和智能为核心，持续提升科技基础能力

银行数字化转型过程中，需要明确金融科技为核动力，强化科技赋能建设。银行科技建设需要摒弃原有的传统封闭开发环境，建设开放的技术生态。

招商银行从如下方面提升自身科技实力，我会在后面的文章里逐条展开细讲：

- 基础上云

加快建设云计算能力，加快应用上云进度，加快系统架构转型，打造开放型IT架构。

- 大数据

- 人工智能

加大AI技术研究和应用，建设智能客服、风险舆情、计算机视觉三大AI云服务，推出知识管理、数字营销、风险管控三大AI解决方案，支持业务的智能化发展。

- 区块链

完善并发展标准分链、BaaS（区块链即服务）平台生态

- Open API

不断增强开放银行能力，全行统一对外服务的“Open API平台”，支持API安全快捷输出，服务金融支付、AI、智慧停车、智慧医疗等不同场景，赋能合作企业

4.5 以打破竖井、赋能减负为重点，优化组织形态和文化氛围

- 打破竖井、赋能减负

数字化转型最大的阻力不是技术，而是组织墙。各部门围绕着KPI考核指标和利益开展工作，造成了资源协调困难、跨部门协作效果差、组织流程流转不畅、资源重复浪费等问题。如果没有一套完整的内部生态机制作为保障，数字化转型无从谈起。

招商银行推广跨条线融合的任务型项目团队，促进人才流动，打破传统组织边界，激发组织活力。深入推动“打破竖井，赋能减负”工作，寓管理于服务。提倡“容忍失败、奖励成功”的新型企业文化，让每一个员工发自内心地做正确的事，而不只是关注KPI。

- 精益敏捷型组织

精益敏捷组织的最终目标是实现业务敏捷。业务敏捷是指通过创新的业务解决方案快速响应市场变化和新兴机会，从而获得在数字时代竞争和发展的能力。

银行在构建精益敏捷组织时，可以参考SAFe抽象提取的7大核心能力和实施路线图（后面的文章会详细写一下SAFe）：

招商银行持续深化业务和科技融合，全面推进价值驱动的精益研发转型。科技人员要与业务部门组成跨职能团队，实现精益敏捷转型，不断提升交付质量和速度。

5 总结

传统银行正承受着金融科技和挑战者银行的巨大挑战，需尽快制定符合自身实情的数字化转型战略和目标。

银行要以客户为中心，构建“内部生态 + 客户生态 + 合作生态”三维商业生态。

5.1 内部生态

5.2 客户生态

5.3 合作生态

参考文章

营销干货|如何帮助银行玩转线上场景化营销

2021年3月11日，十三届全国人大四次会议表决通过的关于国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要的决议，提出“加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。商业银行和国民经济“血肉相连”，如何推进自身数字化转型、助力数字经济，是一个大课题。

实际上，在自身发展需求和互联网“夹击”下，银行数字化转型已然开启。不过，让银行从“小步快走”到“跑步进场”的是2020年初新冠疫情这一“催化剂”。

壹企通科技作为一家专业的企业数字化采购服务商，今天就为大家分享一个在帮助银行进行数字化转型的过程中得两个经典营销案例。

中国光大银行—权益商城中国光大银行权益商城，是我司为中国光大银行海口分行所搭建的一款用户权益商城。用户首先下载/打开光大银行APP→选择海口专区→选择权益商城→登录权益平台便可进入到商城内来选择兑换心仪的商品！此商城根据银行拥有自己不同的用户等级划分（例如：普通用户/会员用户/黄金用户等），来做到让不同等级的用户，进入积分权益商城的时候，看到不同的商品列表以及商品价格。比如，普通用户进入商城可以看到A、B、C三款商品，会员用户进入商城则可以看到A、B、C、D、E五款商品。壹企通科技权益商城，打造银行与客户之间互动连接的场景化平台，同时可匹配丰富的营销工具，让营销活动更有吸引力，增强客户活跃度和黏性。

中国光大银行—三重礼营销壹企通科技根据中国光大银行海口分行的实际营销需求，为银行策划了“三重礼”营销活动，三重礼包括三个营销活动（月月抽好礼，转存抽大奖，组队拿红包），帮助银行在现场营销优势不如以往那么明显的数字经济发展时期，使用线上场景化营销来进行客户盘活和维护。在项目开始，由项目经理和银行进行沟通，为银行用户构建了详细的用户画像，并针对用户不同的留存周期和场景，对用户进行多维度划分，多维度划分后可以知道用户在不同维度下的不同用户使用场景。依据不同用户使用场景下的使用心理进行精准的用户产品设计，以用户为中心构建场景化营销策略。银行方面自己设定用户参加活动的门槛，如转存额度达到xxx、银行xx等级的客户，均可在后台自己设定标准。相比于线下的场景化营销，线上场景化营销的成本更低，壹企通科技以用户为中心构建场景化营销策略，增强对平台的黏性，刺激额外需求。通过一系列的营销活动，可以有效的增强消费者和品牌的互动，另外通过大数据平台，银行可以精准获取用户的数据并建立用户数据库，利用大数据信息捕捉用户画像，进而对消费者行为进行有效分析，为后续的营销活动做支撑。

三重礼营销活动，操作简单，趣味性强，用户参与度高，可以刺激沉睡的用户，是促活拉新的不二之选。线上活动，线下核实，更有利于沉淀用户，实现转化。

壹企通科技有着专业的营销策划团队，根据银行的不同用户特点与地区化差异，结合App、小程序、微信、微博、H5等方式为银行客户提供定制化的营销策划服务，贴近客户需求和市场需求，提升积分的价值，从而提高客户得购买频率产生积分的兴趣，吸引新客户维护老客户，从而实现多方互利共赢局面。

浙江壹企通科技发展有限公司作为一家专注于企业采购服务的科技公司，为客户打造智能营销体系，根据银行实际营销需求为其定制具有本地特色的积分商城，并提供营销活动策划、H5/微信推文的撰写、易拉宝设计、海报的宣传等推广材料的支持。

国策与趋势叠加：银行客户服务何去何从

从2018年开始，“数字化”频频出现在各种场合，银行所经营商品的特殊性，注定是数字化运用最前沿阵地。

随着数字化推动银行在经营管理、客户服务、营销运营、风险管控等等方面的运用，银行陷入了“数字化困境”。

一方面，银行想通过数字化提升经营的效率，取得更优良的经营结果。

另一方面，数字化的技术运用，使得客户对金融服务垂手可得，银行业务线上化速度快速提升，这让本就门可罗雀的网点更加冷清。

时间推移，2020年招商银行在年报中首次提出了要打造”大财富管理价值循环链“的概念，一时间，各家银行纷纷跟进。

对于还没有消化好“新零售+大零售”概念的银行来说，再次感受到来自招商银行的升维饱和攻击，不论其最终是否能够实现。

不得不说，招商银行这招真厉害，因为招商银行深知自己是行业竞相模仿的对象，所以一不作，二不休，干脆主动站出来带节奏，用这种方式将竞争对手的战略意图打乱，而且乱作一团。

现在看来，这波操作，牛！

来到2021年，中国通过积极抗疫取得巨大成功，中国最高领导层于同年9月8日提出“共同富裕”的奋战目标，并写入十四五规划。

这个划时代的目标，将中国社会对财富的定义和认识来了一次重塑，对每一位中国人、每一个社会阶层都产生了深远的影响。
而银行在”数字化“、”大财富管理价值循环链“、”共同富裕“三浪叠加之下，面临着全面更新战略逻辑和自身社会价值的挑战。

身处银行营销服务一线的财富管理队伍——理财经理、财富顾问、私行理财经理——也意味着，未来服务工作的方式和内涵都会发生根本性的转变。

先不管招商银行的”大财富管理价值循环链“，我们从客户经营的角度试着分析，银行客户服务该何去何从？

首先，时代真的变了，因为新生代客户的需求变了。

银行都在叹息，网点客户老龄化，新的服务方式不好推广。言外之意，无非就是90后的新生代客户不到网点来了。

90后，习惯于互联网金融的服务方式，因为触手可得，这跟”宅文化“的行为特征密不可分。

银行服务的范式主要针对习惯接受面对面服务的客户群体，单这一点，就应该向支付宝和微信好好取经。

其次，90后接受教育程度普遍较高，个人价值主张非常明显，对自己的需求通常有着明确的服务诉求，与银行传统意义上的客户有着本质上的区别。

90后更加注重服务对于自己的价值，在服务使用过程中，更关服务人员的专业性和服务方式的便捷性、高效性。
最后，无论是什么年龄段的客户，在接受市场教育多年以后，对银行服务的功利性都有着天然的防备之心。

因为，从2006年基金的疯狂追买，到2008年的沦为”韮菜“的经历，再到后来市场的几次大涨大跌，客户打心里害怕自己兜里的钱成为银行业绩的垫脚石。

从积极的角度看，市场越来越规范，银行经营越来越规范，投资管理公司越来越规范，客户也有了些许的商财意识。

在新”三浪叠加“时期，银行客户服务应该有着哪些转变呢？

第一，身份转变。银行的财富管理队伍不再是产品的”推销员“，以前就”产品“卖”产品“的时代已经过去。

未来财富管理队伍是客户的金融知识翻译官、金融生活陪伴者、金融事务咨询者，这三重身份注定银行的财富管理队伍必须践行”以客户为中心“的理念。

全面提升自己的专业服务能力和素养，围绕客户的真实需求帮助客户作出合理的财富管理规划。

第二，服务方式转变。不再寄望礼品、高息来揽入客户，通过财商教育来帮助客户理解市场和财富管理，才是未来银行财富管理队伍的不二职责。

市场营销的经验告诉我们，“客户是需要教育的”，前有乔布斯与设计师Paul Rand的合作案例，后者有大家都熟知的招商银行客户经营范式。

这些案例无一不是在告诉我们，当客户对财富管理没有基本的理性认知时，我们的服务看起来像是一场“猫抓老鼠”的游戏。

银行在想方设法把产品卖给客户，而客户在领了礼品后机智地判断银行要推产品，拿捏好时间快速离场。

第三，服务内容转变。科学研究的结果，人的注意力非常有限，抓住人的注意力，你就赢得了想要的结果。

“眼球经济”在当下仍然有效，这也击中了银行人心中的痛点，因为银行人除了跟客户说：“正推出一款高收益的产品，年化收益6.5%”之类的，也不知道该跟客户说些什么。

眼见着互联网上风起云涌的文案、短视频、直播，羡慕着李佳琪一句“OMG"就能把库存秒光的能力，可自己要怎么做却一筹莫展。
以前是怎么服务客户的，现在都已经失效，新时代的客户服务内容为王。

简单地说，让客户知道他不知道的事，让客户明白他知道但不明白的事，你能既有趣、又有料地进行内容输出，不想当网红都难。

从前银行人推荐产品很“走肾”，现在银行人服务客户要走的是“心”。

换到客户的角度，去思考客户需要什么、顾虑什么、梦想着什么，去理解客户的偏执、去同理客户的感受、去洞察客户行为背后的隐忧。

银行客户服务从现在起，应当以”用户体验“为准绳，从”心“开始。

银行成功营销案例3个

　　由于银行营销本身具有很强的实践性、可操作性和应用性,使得银行营销的研究受到金融界的高度重视,以下是我为大家整理的关于银行成功营销案例，给大家作为参考，欢迎阅读!
　　银行成功营销案例篇1：
　　互联网对传统金融的影响已经愈加明显，并且在无声无息中改变了我们的日常生活。

　　互联网对传统金融的影响已经愈加明显，并且在无声无息中改变了我们的日常生活。银行服务和微信营销最大的区别在于，服务是一对一、点对点的信息传递，而营销往往是一对多的信息推送。

　　招商银行微信公众平台的推出，就是在发挥低成本推广、低运营成本、跨平台开发等优势的同时，将客户经常需要使用的功能迁移到微信上，让金融服务更为便捷、快速。不仅如此，在大数据下，基于海量的用户信息和交互行为进行挖掘，实际上会衍生出更多新“利润”业务和机会。

　　为推广微信公众号，招行信用卡在自己的官方网站上放置了微信 广告 ，并且在持卡人的账单邮件、消费邮件等地方附带推广其账号，吸引用户关注，扩大招行的影响力。

　　招商银行的微信公众号，其最大的特点是和招行信用卡的每个持卡人信息一对一绑定，微信公众号下方有好几栏自定义菜单，用户在微信中点击后可以查看自己的账单、积分、额度，设置还款等。另外，招行微信公众号还开始取代短信提醒功能。用户每一次刷卡后都会收到微信推送提醒，而短信只会给单次刷卡100元以上的交易发送提醒。相比起短信，微信推送的信息内容更加丰富，图文并茂，且字数不限。招行微信账号几乎取代了90%的招行常规客服功能，大大缓解了客服压力，也提高了招行的工作效率。

　　微信公众平台的出现对于整个金融行业来说是一次革命性的改变，招商银行在微信上的创新与尝试具有把整个金融行业从劳动密集型引向知识密集型的重大意义。　而通过与微信等新兴互联网技术的合作，在这一过程中，银行自身也能进一步提高服务质量。
　　银行成功营销案例篇2：
　　案例经过：

　　6月6日下午，客户匡先生在网点办理转账业务，在办理业务的过程中，柜员宋文斌发现客户达到金卡级别但未办卡，并且对我行目前的存款政策与礼品非常感兴趣，便灵活运用相关话术，着重介绍了我行的邮储政策。客户很感兴趣，透露在对面农行有一笔定期存款30万即将到期。了解到客户信息后，柜员宋文斌进一步向客户介绍我行对于他行挖转的活动政策，客户表示有时间会取款到我行存款，柜员宋文斌便详细询问了客户的联系方式，并记录下来，方便后期再与客户联系。6月12日上午，宋文斌电话联系客户农行存款是否到期，是否有时间到我行存款，客户对柜员宋文斌的热情服务非常满意。6月13日下午客户匡先生到我行办理了金卡，20万一年的定期存款，10万七天通知存款，同时柜员在办理过程中宣传了我行正在热销的一款中邮 保险 产品，并同意办理1万期交的该产品。办完一切之后，柜员把客户匡先生转介给理 财经 理，方便日后对客户进一步的跟进维护。

　　案例亮点：

　　金融柜员多开口，通过熟练的营销话术吸引客户，挽留客户，及时跟进客户信息，对有价值的客户多次营销。在与客户沟通的时候，要了解客户需求，热情耐心地服务。客户体验到我行优质服务，最终成为我行的忠实客户。
　　银行成功营销案例篇3：
　　在与很多银行的朋友交流结束的时候， 很多银行的朋友总是问我一些其他行的优秀的营销做 法， 在这做一个小的 总结 把我听到的或者参与到的活动策划做一个分享， 希望对大家有所借 鉴。但是在这之前一定提醒大家，每一个成功的案例一定是修练内功后的水到渠成，绝对不 会仅仅因为这个点子就能“一指定乾坤”了。其实，用一个好点子救活一个厂子搞活一个企业 的时代已经定格在某个历史范畴上， 现代企业一定是综合实力的比拼。

　　所以在此介绍一些好 的营销活动案例。

　　(本节所讲到的案例仅仅来自个人金融业务(零售)，讲的很宽泛，欢迎朋友补充) 先拿银行卡做个引子。

　　现在银行卡业务在很多行放到重中之重的角色上， 很多银行在卡 营销上花费很多的营销费用但效果不明显。

　　曾经参与某银行的银行卡策划中， 定义该卡为儿 童卡，同时绑定定投、漫画、指定商家打折等内容，但是，从市场反馈来看不尽理想。但是， 西南地区某行与当地的三甲医院发行的联名卡就赋予了该卡实际的内容。

　　该卡储存了， 患者 的病历，并增加了预约挂号等一系列的功能，当拥有这张卡与紧俏的医疗资源结合，这就赋 予了银行卡实际的内容，发行量与沉淀资金都相对优质。所以，我们在做活动策划的时候要 注重实际的内容与效果。

　　所以，一般来说，银行活动策划要注重三点：1、客户的需求;2、活动的实质内容;3、 活动的效果的量化。其实这三点是一个多方递进关系，第一点是客户需要的，第二点是活动 过程，第三点是银行需要的。我们做活动不是赔本赚吆喝，在商言商，一定有所求。

　　作者受邀请在银行做活动的时候，一般会提醒从侧面银行组织者，不要忘记营销。很多 银行在做客户答谢的时候，经常是单纯的答谢，常常忘记把营销内容忘掉。常常是活动很精 彩，员工们累得够呛，花了不少钱，客户满意度很高，但是没有趁热打铁，什么也没有营销 出去。这时候总有一种心态，现在印象好了，以后慢慢营销。话是没错，但是为什么这时候 能够出手而不出手呢?这种场合是可以出现营销的，有些不宜出现营销的场合，我在后面也 会向大家介绍。

　　在这儿向大家介绍一些银行经常组织的一些活动，与大家分享。

　　1、与高端客户的出游活动。与高端客户一起出游，一定是和谐双方关系，建立信任的 一个良好的途径。大家可以抛开以前的业务关系，共同沐浴着户外的晚风，放松心情，是一 种很好的活动方式。不过根据 经验 ，有几点可供大家参考：

　　1)注意人群的素质的匹配。比如，同是大客户，家庭资产都在百万以上;同是知识阶 层，教师、公务员、医生等;同是企业负责人等等。

　　2)允许该人群带一名朋友。作者的经验，大客户的朋友也是大客户，这是转介绍的很 好形式;但是为什么建议就带一名?一是，当一个群体人多了，容易形成小圈子自我封闭; 二是，客户经理也没有时间一次就搞定两个以上的客户，也照顾不过来。

　　3)尽量不要让客户带小孩(小孩专项活动除外)。也是来自作者经验，有小孩参与， 如果太小，确实让团队非常麻烦;另外客户的注意力也在孩子身上，很难玩的特别尽兴。我 们看很多国外电影，两口子出去，基本都把孩子寄托在邻居家，就是这个道理。

　　4)不要担心安排很简单很俗的活动不适于高端客户。在上一节提到，中国的高端客户 都是近 20 年产生的，大部分人都是“富一代”，不要担心有些活动太小儿科他们看不上，中 国现阶段应该还没有贵族。

　　作者曾经在一次高端客户出游活动上， 看一群高端客户一起玩碰 碰车，以至于玩兴上来耽误了后面的行程。

　　5)如果仅是一天的出游活动，尤其是亲近大自然的活动，建议不安排讲座。这个也是 有亲身经历的，在一次行程安排非常紧的活动中，主办方为体现活动的多样性，邀请我作讲 座，好在讲座内容还算吸引人，但效果也逊于同样的课程在别的地方。所以如果时间紧张， 不建议再加讲座。

　　2、高端女客户的活动。经常在讲座上讲一些如何聚拢高端女客户的活动，原因很简单， 在高端客户家庭，女主人理财基本都是主动权在握。举个很简单的例子，做定投的女性比例 是做定投男性的两倍，如果再去掉单身男性，这个比例更低。那一般，银行搞那些女性高端 客户的活动呢? 1)化妆、造型，让女性如何更美丽。这样的讲座对知识型、成功型女性尤其是配偶成 功型女性是极具吸引力的。小贴士：这种讲座要发挥三个优势：一是，发挥银行内女客户经 理的优势，同性相惜;二是，建议请上级行主管女领导参加，让她既参加了活动，又把她当 女人来看(平常总是把人家当作光分配任务的女强人了)，还提升了活动层次。三是，建议 去与个什么 SPA 俱乐部或美容院之类的谈谈，把活动办在他那，既省了讲师费用，还说不 定能争取一些免费的试用装什么的。

　　2) 瑜伽 、跳操、 交谊舞 。肯定能满足一定的客户需要，尤其是在一些大的城市。

　　3)学做某种食品。作者曾经在某地商业银行参加过教银行女客户怎样做寿司的活动， 效果很好，银行员工和女客户一起学，效果刚刚的。最后还赠人家卷寿司的小帘子，乐得客 户嘎嘎的，其实还没多少钱。

　　3、考察基金、保险、标的公司。如果你所在的行是一家有实力的大行，不妨在推荐一 些产品的时候， 带客户到原产地看看。

　　虽然金融产品的都是一些虚拟资产， 但是， 到原产地， 看看交易室，与基金经理座谈;或者投资某个公司的股权(很多私人银行有这样的产品)， 实地过去看看，一方面有游览的内容，一方面能够让客户感觉心情愉悦，放松或者名胜古迹 再转转，一举夺得。这里面涵盖的一些费用问题，我们下节再阐述。

　　4、学校附近的活动营销。学校的营销一般分为针对老师的营销与针对学生的营销。虽 然所处地域相同，但是营销手法截然不同。教师的营销无论做什么活动，一定要给与教师一 些特殊的待遇，因为老师这个群体除了收入稳定，素质高还有就是有一定的虚荣心(不是坏 事或者叫做为人师表)。比如，赠一个小礼品，不如告诉他们，我们尊师重教，以后去我们 行作任何业务不用排队，更让他们感到欣慰。

　　而大学生的营销更侧重于一些竞赛性的活动，比如炒股大赛，理财大赛，电脑节等一些 让大学生感兴趣的一些内容。而银行更需要的也是攒量的指标，比如银行卡，比如定投，树 品牌之类的。我估计没有人会对大学生进行实物金营销，这就偏颇了。大学生案例非常多， 建议上网查阅。

　　5、节日活动营销。节日是一个周期性的活动理由。从 元旦 、 春节 、元宵、 清明 、五一、 端午、七夕、中秋、教师、重阳、国庆;只要想做活动都有的。节日活动的形式多种多样， 与关系单位的联谊，与代发工资客户的座谈赠礼，与小区的理财服务，多种多样。建议大家 可以从不同角度去策划，这点也相信大多数行有经验，在这就不赘述了。

　　综上所述， 银行营销活动的案例可能提到的是冰山一角， 而且在策划过程上也得也不是 特别的详细，旨在不框架诸位朋友的创造力，不囿于提到的几种方式，结合自己的区位特点 和优势，做好 营销策划 ，为更多的客户提供你们行的服务。

　　银行营销案例 1、不经意的交流带来 800 多万存款 我是昆明分行的客户经理× × × 。六年前，我从前台柜员转入客户经理队伍，既无经验，有无 资源。

　　参加立金银行培训中心的培训后， 我将所学积极应用到实践， 六年后， 我成为全行“百 佳客户经理”，能够取得今天的业绩，和所有客户经理一样，我付出了很多，奉献了很多。

　　做个有心人，客户就在身边。客户需要用心寻找，用心服务。在长期营销过程中,我养成一 个习惯，一走进营业大厅，就喜欢观察在众多陌生的面孔中，是否有询问的眼神，遇到这样 的眼神，我总会主动上去寻问是否需要帮助，然后，为客户解决问题，记录客户的信息及需 求。

　　一次，我发现一个小伙子拿着存款凭条，却长时间没有填写，而在观察我行储蓄柜员，我主 动上前，询问是否需要帮助。我猜想他应该是第一次到我行办理业务，就帮他在叫号机上抽 了号，并细致地告诉他办理业务的程序。

　　没想到小伙子问我， 你们行大额存现的速度快不快?从他的衣着举止看， 我猜想可能要存几 万元吧，因是自己辛勤所得，就特别谨慎。对他所有的提问，我都耐心地一一解答，并给他 留了我的名片。小伙子对我的解答非常满意，笑着说：“就凭你的热情，我会再来的”。

　　下午 5 点多， 我突然接到一个陌生电话， 原来是那小伙子打来的， 他说现在有 800 多万现金， 能不能今天存进来。我立即与营业室经理协调，组织专门人力，以最快的速度上门服务，客 户惊讶的表示，× ×银行的服务真是细致高效啊!就这样，一次不经意的交流，为我行带来 800 多万储蓄存款。

　　沃维咨询：银行营销案例分析客户就在身边，关键看你是否有一颗真诚服务的心。作为一名 客户经理，一句话，一个细微的动作，往往都能让客户做出选择。所以，我们要时刻拥有一 颗真诚服务的心，诚心的为客户服务。世界并不缺乏美丽，缺乏的是发现美丽的眼光。同样 的，身边并缺乏优质客户，缺乏的是发现优质客户的敏锐目光。

　　2、为客户雪中送炭 我有一个客户，是个集烟草、机械、军品、物流生产和销售于一体的大型集团，集团有个子 公司，主营施工业务，规模较小，主要为集团配套建设厂房。客户多次向其他银行申请融资 200 万元，都被拒绝。

　　由于我为其母公司服务多年，了解到母公司从异地迁到昆明后，将进行大规模厂房扩建，客 户前景十分看好。于是，我果断上报了客户授信，很快发放了 200 万元贷款。这本是笔小业 务，但对客户来说，却是雪中送炭。在随后几年里，随着母公司大规模改扩建，公司规模急 剧扩张，效益成倍增长。

　　沃维咨询：我们服务过客户之后就要时刻注意客户的动态，一旦发现客户有什么需要，我们 就要急客户之所急， 诚心的为客户提供服务， 或许我们的服务是很小的， 但是对与客户来说， 犹如雪中送炭。就会赢得客户的感激，我们也就会得到忠诚客户 银行营销方案 1、以客户为中心 以客户为中心是银行必须把客户的需求和利益放在优先考虑的地位， 调动所有资源让客户感 到满意， 以客户的满意度作为评价工作质量和工作效果的标尺。

　　要通过提供专业水准的服务， 使客户资产价值增加，让客户享受增值服务，使其经营风险降低，运营效率提高，从而提高 客户对商业银行的信赖度、依赖度和忠诚度。

　　2、提供个性化服务 客户经理必须能够综合运用各种知识和技能，根据客户的需求提供“量体裁衣”式的金融服 务，通过对客户进行调查和评价，提供客户服务方案，在金融产品和各种可以借助的外部资 源中进行组合设计，最大限度地为客户提供专业化服务。

　　3、营销一体化 目前服务业的 市场营销 早已超越了产品的生产， 范围扩展到市场调研、 营销战略、 营销组织、 公共关系、技术指导、售后服务等诸多领域和环节。银行实施客户经理制，也就是要把金融 产品的营销作为一种专门化的事业，将各种营销资源进行整合，以满足各种营销活动要素， 实现营销的专业化。

　　银行营销案例分析通过案例讲解为您分析银行营销的问题集解决方案， 然后为您制定符合银 行营销的方案和 方法 ，希望能够建立自己的营销模式，提高银行价值和银行 文化 。

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互联网时代的客户数据分析与精准营销

互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。
　　单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：
　　不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；
　　客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；
　　不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；
　　不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；
　　……
　　那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
［案例一］客户数据清理分析与分类
　　首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：
　　其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。
　　那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。
　　界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
　　在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。
　　排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
　　在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。
［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
　　客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。
　　在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
　　除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
　　总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

【案例分享】某银行用这20件事，实现数字化转型

【案例分享】某银行用这20件事，实现数字化转型

1.项目背景

随着银行各业务的精细化运营，经营活动从批量式逐步向互动式、个性化、场景化方式转变，越来越多的银行都在运用数据来构建自己的精准营销渠道和场景，某银行零售事业部在此潮流之下希望能够尽快突破现状，建立数字化的解决方案来应对竞争和客户流失。

2.痛点分析

某银行零售事业部现在面临的两大问题，一方面是来自客户的，另一方面是来自竞争者的。

客户对银行的期望发生了变化，他们希望银行能够实现定制化的服务，提高服务的协作性、便利性、一致性以及控制性。

与此同时，竞争者正积极利用数字创新重新定义价值创造,以便更好地满足被忽略或未获满足的客户需求。这就出现了同一区域的不同银行利用数字化技术来抢占本地客户的现象。

另外，该银行零售事业部的高管存在对数智化理解不多的情况，对如何实现银行的数智化转型缺乏认知，甚至束手无措，即使花费了大量的钱也没有获得想要的效果。

3.解决方案

面对这些问题和挑战，该银行牵手国云数据一起为该银行零售部定制应对自身发展的解决方案。

第一步：国云数据通过对该银行全面的调研，帮助其打造战略、业务、需求、应用、算法、数据等六大地图，从而帮助其找到问题症结。

图片

第二步：在确定完战略地图后，把战略转化成能执行的20件事情，做好这个20件事情意味着转型基本成功，让事业部有明确的目标感。

(1）建设新零售数字化中台。打通个金、互金、CRM、数据仓库及外部购买三方数据、政府数据、互联网数据；

(2） 建立新零售用户，建立产品、网点等数据资产池，建立新零售数据组织，实现数据自助分析和提升，大大提高运营效率，让数据看得见、用的到，

(3） 建立数据驱动运营体系；

精细化运营：用户分群；重点客群画像：中老、商贷、亲子等不同客户的不同运营策略和方法；

存量运营：代发工资用户贡献提升。对代发工资用户做用户画像，智能交叉销售

(4） 产品推荐：建立客户分层差异化营销服务体系，定位和聚焦重点战略客群

(5） 提升客户经营服务能力，深度经营实现价值提升，提升流失客户挽回能力，并利用大数据技术建立高效的客户流失预警体系，实现流失预警、提示、催促提前挽回、自动挽回

(6） 建立客户画像。建立网易贷获客模型和风险模型，自动智能筛选个贷客户白名单

(7） 建立客户裂变系统。通过客户推荐客户的方式实现客户高质量裂变，画出主推客户的画像以及主推客户的关系链，实现一键推荐，推荐有奖；

(8） 建立竞争情报系统。实时监控竞争对手及竞品的动态，帮助更合理更实时的定价调价、制定营销策略、爆品调整、产品组合推荐策略等；

(9） 理财用户。做大理财用户规模、精准获客模型，做强财富管理，加速扩张信用卡，丰富财富管理产品线。利用技术模型实现精准获客模型，给一线员工精准推荐财务管理潜在白名单，通过给财富管理客户建立实时动态画像，让一线员工提供定制、贴身、以咨询为导向的营销服务模式；

(10） 推动精细化销售管理体系，建立总-分-支常态化检视督导，实现军事化目标管理；

(11） 打造新零售总部数据化运营和指挥系统：以战略目标为导向，梳理业务详细关键指标，全链路闭环运营，实现精细化运营实时动态管控；

(12） 实时预警：调整分行零售总行数字化管理系统、根据总行策略，实时可下发任务系统；

(13） 网点画像：实现网点数字化、经营状况、健康指数分析，基于网点画像指导网点优化，对不同网点进行排名、相互学习、经验分享；

(14） 推动线下渠道优化：建立网点选址系统提供个性精准的选址方案、建立网点周边白名单用户精准推荐系统，根据内外部数据精准获取用户并让网点精准；

(15） 对销售一线人员实现数字化客户管理；

(16） 迭代创新线上渠道：建立手机银行端到端的客户行为追踪系统，从用户登陆到转化每个环境，指导手机银行优化，提供转化率；

(17） 基于数据分析和精准营销推荐：将结果推荐手机银行，客服中心转型为重要的线上渠道，承接营销和客户经营职能，成为半利润中心；

(18） 线上线下一体化经营：线上精准定位高潜客户并向线下推送，线下网点引流客户至线上虚拟店，从单一、各自孤立的渠道向融合渠道转型；

(19） 前线赋能系统：利用数据分析、客户推荐和销售激励实现自动化过程管理，并建设高产能，专业化前线团队实现数字化绩效，让每个员工知道今天的动作，动作换来的收入，以及收入状况；

(20） 数智化用户管理系统：让前线员工清楚的看到自己客户的动态、实现复购提醒、自动定制方案等方案。

第三步：基于这20件事情，快速帮助该行零售事业部构建了该部门数字化平台，包含数据中台、智能营销云平台等，并和该银行的科技部无缝对接，一方面快速满足了零售部的需求，又避免了过去投入大而效果不明显的状况，用20%的预算完成了既定目标。同时针对银行零售部的高管、中层人员等都做了不同程度的数字化转型课程培训，帮助他们迅速理解数字化转型的方法论及相关实现路径和产品。

4.最终效果

通过数据中台构建，解决了该银行因传统方式反复重建，每个烟囱投入大，建设周期长、无法快速响应业务等方面的问题。帮助银行深化客户经营、丰富产品服务、推动综合营销、加速渠道转型。新客获取成本比以往降低了5个百分点，同时挽回了上万个流失客户，实现不同渠道间轻松转化，年度初步统计降低投入及人员成本500万。

5.关于国云数据

国云数据集团是由原阿里数据团队建立的以独创的“数字化转型合伙人”的方式为客户提供数字化转型服务的公司，也是一家能为客户提供“战略+技术+人才”三位一体全方位、高标准数字化转型落地综合服务的供应商。

国云数据独创数字化转型方法论指导客户数字化转型落地，该方法论最近已衍生为《数字化转型方法论：落地路径与数据中台》，由机械工业出版社出版，作者为公司创始人马晓东，该书现在已全面发售。《数字化转型方法论：落地路径与数据中台》是一部从战略、技术、人才和管理4个维度全面阐述企业数字化转型方法论的著作，是国云数据服务7万余家企业的经验总结。

[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用

***隐藏网址***

本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递

作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】

在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖

本文长度为 6000 字，建议阅读 12 分钟

如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。

恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

周期/节奏

2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。
2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。
2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。
2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。
2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。

客户名称/所属分类

恒丰银行/客户管理

任务/目标

根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。

针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：

1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。

挑战

项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。

（一）用户画像的建立

客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。

（二）精准推荐系统的建立

由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。

2.1业务问题转化为机器学习问题

业务问题

银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。

将业务问题转化为机器学习问题

理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。

将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。

下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

2.2数据源准备

在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。

客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。
产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。
客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。
客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。
客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。
客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。
用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。

2.3特征转换和抽取

有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。

特征转换

把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：

开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。

产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。

客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。

特征抽取

还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。

客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

以上例举的只是部分特征。

2.4构造、划分训练和测试集

构造

以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。

其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。

划分训练集和测试集

考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。

2.5模型训练

根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。

2.6模型评估

评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有

1.ROC曲线下面积（AUC）
2.logloss
3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）
4.TopN

针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。

我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。

AUC

Logloss

MRR

0.89

0.45

0.78

也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。

测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。

对新客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.80

0.73

0.32

对老客户的预测效果

AUC

Logloss

MRR

0.92

0.38

0.88

2.7模型优化

1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参
2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型

（三）需求预测和客户价值

“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。

为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

3.1需求预测

提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：

1.历史用户购买记录作为正样本。
2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。
3.选取2016.04-201610 的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。

使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:

AUC: 0.930451274
precision: 0.8993963783
recall: 0.8357507082
fmeasure: 0.8664062729

进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。

根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。

3.2客户价值预测

进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。

算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。

结果/效果

一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。

二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。

通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。