精準營銷在商業銀行的應用

[摘 要]隨著互聯網金融的沖擊、客戶金融行為的電子化和不斷增大的客群數量，傳統商業銀行紛紛借助大數據手段開展精準營銷活動。分析現在商業銀行精準營銷研究的主要情況，結合對J銀行基層機構精準營銷的實踐分析，相應提出完善其精準營銷系統的建議，在促進J銀行精準營銷效果的同時為商業銀行精準營銷提供一定的借鑒。

[關鍵詞]大數據;精準營銷;商業銀行

[中圖分類號]F830

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-3283（2019）06-0083-03

Abstract： With the impact of Internet finance， the electronicization of customer financial behavior and the increasing number of customers， traditional commercial banks have used big data to carry out precise marketing activities. This paper analyzes the main situation of the current precision banking research of commercial banks， combines the practice analysis of the accurate marketing of J Banks grassroots organizations， and proposes suggestions for perfecting its precise marketing system.

Keywords： Big Data; Precision Marketing; Commercial Bank

[作者簡介]瞿曉強（1982-），男，陜西南鄭人，經濟學碩士，研究方向：金融。

近年來，面對日益激烈的同業競爭和互聯網金融的沖擊，傳統銀行業正面臨著前所未有的挑戰，各商業銀行都開始積極嘗試利用金融科技和自身掌握的數據信息開展精準營銷活動，以期實現精細管理、精準營銷，從而降低成本、提高效益。作為國有四大行之一的J銀行，在其強大金融科技支撐下，探索使用精準營銷服務其巨大的個人客戶群體，其在精準捕捉客戶的需求差異、量身定制產品、滿足客戶的金融需求、提升競爭力等方面發揮了較大作用。

一、商業銀行精準營銷文獻綜述

近年來，學術界和實務界對大數據的重要性逐步形成共識，王文碩（2010）從競爭加劇、盈利能力提升壓力、持續提升服務水平需求等方面提出國內大型商業銀行開展精準營銷的必要性;接婧（2014）等認為精準營銷一是可以提升商業銀行經營管理水平和核心競爭力;二是可以提升商業銀行精細化管理水平;三是提升商業銀行核心競爭力。同時，近年來各商業銀行客戶數量，尤其是個人客戶數量激增，例如截至2016年一季度末工行個人客戶已經達到5.05億，這么多客戶及相應的賬戶和由此產生的海量交易數據，為大數據精準營銷提供充足的數據支撐。

蔚趙春、凌鴻（2013）進一步認為基于大數據的精準營銷在銀行實踐中具體包括精確定位目標客戶、選擇合適的傳播途徑、分析營銷活動執行情況、分析營銷活動效果和評估市場效果六個方面。王波、吳子玉（2013）在研究精準營銷的具體模式時指出實現精準營銷需要營銷策略、精準營銷管理流程與數據分析和數據挖掘技術三大要素的有機配合。徐菡（2013）則進一步通過實證對商業銀行信用卡客戶精準營銷進行了探討，她認為深度的數據挖掘能夠發現潛在的需求，為精準營銷提供有力的支撐。史恃民（2017）認為商業銀行精準營銷就是通過分析客戶特征形成客群特征庫，找出相同特征客戶作為目標客群，按照目標客戶群主要特征向其提供金融產品和服務。鄧典雅（2018）認為商業銀行精準營銷系統包括決策支持、數據采集、客戶畫像和個性化推薦四個系統的有機統一。

現有研究重點在于論述精準營銷對商業銀行的必要性和重要性，以及精準營銷模式，但是在建立數據倉庫和客戶畫像后，基層機構的具體營銷模型應該如何建立，以及營銷過程注意什么問題均未有清晰闡述。筆者結合已有的研究和建設銀行基層機構基于大數據精準營銷的實踐中存在的問題，提出一個操作性較強的精準營銷流程。

二、J銀行大數據精準營銷實踐

2017年6月25日，J銀行舉全行之力，耗時六年時間打造的“新一代核心系統”建設全面竣工并成功上線。“新一代”系統組件按照企業級的原則，將全行104個應用和系統共計1716套參數進行集中管控，全部集中統一，實現“一點維護、全局生效”，避免了重復建設，實現資源集約共享。具體在精準營銷方面，“新一代核心系統”將原來J銀行分散的十幾個系統進行了整合，形成個人客戶數據分析與精準營銷應用平臺。該平臺統一了業務視圖，優化了業務流程，對客戶按照7個方面，1000多個維度進行畫像，提供目標市場探索、模型生產、精細營銷商機發布、過程管控和反饋等，極大提升了大數據精準營銷的效率。

三、J銀行大數據精準營銷運行中存在的不足

J銀行建立了非常詳細的數據倉庫，實現了全行統一客戶視圖，也提供基于客戶、渠道和產品的數據挖掘、并實現了包括營銷計劃管理、營銷活動管理、營銷執行管理和營銷評估管理四個步驟的全過程精準營銷管理系統。該系統可以說處于行業領先地位，給一線員工的營銷工作提供了極大的便利，促進了業績的快速提升。但是，在實際運行中依然存在一些不足。

1.數據不完整。客戶數據的完整性直接決定了客戶畫像的質量，這是精準營銷的基礎。現在J銀行精準營銷系統使用的客戶數據主要有以下五類數據：一是客戶的屬性數據。該類信息主要包括客戶的性別、年齡、收入以及客戶的職業等。這些數據是客戶在開戶或者購買產品時留下來的屬性數據，通過這幾個屬性基本上可以描述客戶的大概情況，比如收入水平、資產狀況等;二是客戶的賬戶數據。該類信息主要包括客戶的賬戶余額、賬戶類型以及賬戶狀態等數據。客戶的賬戶信息記錄了客戶當前的一種資產狀態，對分析客戶以及挖掘客戶起到了重要作用;三是客戶的交易數據。該類信息主要包括了客戶交易的日期和時間，交易的金額以及交易的類型等數據。通過這些我們可以知道客戶交易的頻度及總額，由此可以推斷出客戶的交易喜好以及資產能力;四是客戶的渠道信息。渠道信息是指客戶是偏好去銀行柜臺辦理業務，還是通過互聯網客戶端或者移動互聯網客戶端來辦理業務。客戶的渠道信息對客戶的管理及拓展至關重要;五是客戶的行為信息。客戶的網銀日志和手機銀行日志信息，這些日志記錄了客戶辦理業務的行為信息。相對于前幾個方面的數據信息，網銀日志和手機銀行日志信息是一種非結構化的數據信息。以上五類數據主要是基于客戶在J銀行系統內提供或發生的數據，這些信息都是基于交易側的數據。但是，客戶的特征和行為不僅僅是金融行為能夠概括的，客戶社會交往方面的數據、客戶日常興趣愛好方面的數據才真實全面反映客戶現在的狀態和特征，而這些數據銀行是欠缺的。

2.精細營銷系統不提供客群、產品和客群—產品關聯數據，基層機構發布精準營銷方案時主要依靠發布人經驗進行判斷，從而選擇相關指標，造成精準度不夠，也難以復制。現在，發布精準營銷商機的基本流程是發布人按照業務發展需求，選擇目標產品，再根據發布人經驗或常識進行市場探索，篩選出合適的目標客戶名單并發布。在此過程中，對該產品或服務前期購買或使用客戶的特征是根據發布人經驗或認識進行判斷確定的，系統沒有提供可供參考的客戶相似度、產品—產品、客戶—產品相關數據進行支撐，造成篩選科學性值得商榷，同時也沒有統一的標準可以遵循，不利于復制借鑒。

3.發布的商機過多，造成一線員工較大的壓力，影響商機處理的真實性。現在總行、省分行、二級行以及支行都在系統發布精準營銷任務，每一個精準營銷任務的目標客戶很多，經常出現員工個人名下有幾百上千個商機需要處理的情況，在一線員工原本繁忙的日常工作和上級行考核商機處理率的壓力下，極易出現精準營銷商機沒有真實處理。

4.精準商機結果分析過于簡單。系統精準營銷商機分析只有處理率，成功率等幾個指標。但是不能反映銷售實現是那些客戶（新客戶還是老客戶）實現的，也不能反映銷售實現與精準營銷的因果關系，不能體現精準營銷的實際作用到底有多大。

四、完善J銀行精準營銷的意見建議

1.進一步完善客戶數據，實現客戶360度畫像。

一是進一步加強對銀行自身數據的完善和利用，一方面繼續加強在客戶申請辦理賬戶開立等業務時收集客戶充足真實的基礎信息;另一方面，進一步強化客戶在銀行自身系統內通過諸如網點、手機、網銀、銀行微信公眾號、銀行自有購物網站等渠道產生的結算、交易、關注瀏覽等行為數據分析。二是通過戰略合作對接諸如公積金、購物網站、社交媒體、電信等第三方系統獲取客戶信息;三是通過互聯網數據定向爬取獲得客戶社交媒體等客戶興趣愛好數據。

2.完善數據挖掘支持數據。

一是建議系統增加客戶行為特征分析、產品歷史購買者特征分析等數據;二是增加客戶—客戶、產品—產品、客戶—產品數據，為一線提供指導和支持。這樣一方面系統提供主要客戶和產品之間產品—產品、客戶—產品相關數據，可以供一線參考使用;另一方面，系統增加定制客戶聚類分析、產品—產品、客戶—產品關聯數據可以提供數據挖掘的競爭性，為營銷提供更精確的支持。

3. 建議系統限制每一個員工名下商機分配的最大數量，減輕員工壓力。

4.優化精準營銷商機反饋模塊。

一是細化員工營銷與客戶購買之間的關系。將原來只要員工不在系統中反饋客戶拒絕，其他實現的銷售均視為員工營銷成果，細化為系統未處理商機或商機反饋一定時間內客戶購買行為可以視為員工營銷成果;二是增加員工名下商機成功率，讓員工感受到精準營銷系統對他工作的幫助情況，增加員工認真使用精準營銷的主動性和積極性。

[參考文獻]

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（責任編輯：張彤彤）