商業銀行對公業務精準營銷分析

于文潔

[摘 要]隨著大數據技術的推廣和深入應用，商業銀行傳統的營銷模式已不能滿足現代銀行的營銷需求。商業銀行數據具有規模大、信息充分、精準度高等特點，可通過應用大數據技術創建營銷模型，實現銀行產品的精準營銷，提升營銷效率，并擴大營銷成果。本文主要通過商業銀行精準營銷實踐探討對公業務精準營銷的模式、效果等，并根據當前開展情況提出業務建議。

[關鍵詞]精準營銷;商業銀行;對公業務

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.12.061

[中圖分類號]F832.2[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2020）12-0-02

1 ? ? 商業銀行精準營銷概述

1.1 ? 大數據在行業應用的作用

隨著大數據技術應用越來越深入，數據的效能已經融入各行各業。人們不斷認識到，數據不僅能夠記錄信息，更成為指導經營實踐和促進企業發展的重要動力。可以說在當今時代，數據已經成為重要的生產要素。

1.2 ? 商業銀行數據特征

商業銀行在業務開展過程中，通過廣泛的渠道和產品積累了大量的客戶信息，從客戶的性別、年齡、所在地域，到產品持有、資產配置、交易行為、風險偏好等均有記錄，數據具備數量級別大、信息精準、維度豐富等特征。

1.3 ? 商業銀行精準營銷產生的背景

商業銀行的數據原本只是金融產品、業務處理、運營管理的副產品，但隨著大數據時代來臨，商業銀行的數據價值越來越高。大數據技術的應用，可對商業銀行的海量數據進行加工分析、為客戶畫像、建立模型篩選目標客戶、實現營銷商機定點推送等，為商業銀行挖掘客戶、推廣產品、提高營銷效率提供廣闊的應用空間。

2 ? ? 商業銀行對公業務精準營銷的必要性

2.1 ? 商業銀行對公業務向零售化轉型

從目前各個商業銀行客戶結構看，中小企業客戶約占客戶總量的90%以上，對公客戶群體以長尾客戶為主，商業銀行推行對公業務向交易銀行轉型、向零售化轉型已成為對公業務發展的必然趨勢。隨著國家扶持中小微企業的各項政策出臺，中小企業也成為各家銀行對公業務的重點拓客對象。因此，維護好長尾客戶，并借助大數據技術在細分市場中發揮龐大客群數量的長尾效應已成為各家商業銀行發展的策略之一。

2.2 ? 傳統營銷效率及效果下降

在銀行產品的高度同質化和日益激烈的競爭態勢下，傳統的和標準化的營銷模式已經與客戶日益豐富的金融需求形成矛盾，特別是面對我國對公海量客戶群體時，傳統的營銷效率和服務效果不斷下降。有效利用大數據思維，借助數據分析滿足客戶金融的服務需求已經越來越迫切和具有現實意義。

3 ? ? 開展對公業務精準營銷的實踐——以建設銀行為例

3.1 ? 對公業務精準營銷在建設銀行的實踐

3.1.1 ? 對公雷達系統

建行總行2017年9月上線“對公雷達系統”，該系統內嵌于建行業務系統中，包括數字雷達、圖形雷達、報表雷達和預測雷達4個功能模塊，通過對公客戶在建行的金融資產份額占比、支付結算量及外部平臺名單等維度，篩選出“他行客戶挖掘管理”“存量潛力客戶挖掘管理”“他行同名轉出客戶提升管理”“上市及擬上市公司拓展管理”四大商機名單。該系統首批共推送3萬余個精準營銷名單，全部推送到所在區域的支行，助力基層鎖定重點優質客戶，全面開展業務營銷。

3.1.2 ? 資金流向監測系統

資金流向監控系統是建行精準營銷的又一嘗試。該系統通過監控企業資金收付量、資金沉淀量、資金循環率、收付上下游企業等，助力基層支行通過核心客戶開展上下游客戶的營銷拓展。2019年，某一級分行通過該系統篩選出新拓展目標客戶672家、賬戶資金承接目標客戶784家，提升存款份額目標客戶500家。通過該名單，指導各基層支行挖掘核心客戶的產業鏈，做好上下游開戶、資金循環和承接工作，提升客戶價值鏈對建行的綜合貢獻。

3.1.3 ? 普惠金融商機營銷

建行普惠金融“云稅貸”產品是基于中小企業納稅額給予企業主動授信的信用貸款產品。該產品上線后，短短兩個月時間，總行向各一級分行共推送目標客戶16.8萬戶，意向授信額度1 493億元，而且均是200萬元以內可全流程線上辦理的普惠金融業務。該項精準營銷流程如下：首先，通過短信、微信等方式將意向貸款信息發送給企業主，在1個工作日內完成營銷信息觸達;其次，在3個工作日內與企業主進行電話溝通，介紹“云稅貸”業務情況，溝通授信意愿;最后，在5個工作日內由商機管轄客戶經理現場或電話指導客戶業務操作，完成授信支用。通過精準營銷，該項商機實現客戶轉化率超過30%，授信支用率超過70%，起到了較好的營銷效果。

3.2 ? 對公業務精準營銷的效果

3.2.1 ? 降低營銷成本

通過大數據建模進行精準營銷，可以極大降低挖掘客戶的人力、物力成本，針對營銷產品最大范圍內收集目標客戶信息。建模后將得到的目標客戶名單通過電話、短信、微信等渠道推送或營銷，相比傳統的收集名單、掃樓、上門營銷等方式，極大地降低了營銷成本，提高了銀行銷售人員的工作效率。

3.2.2 ? 提高營銷效率

數據建模時，會根據目標營銷產品建立數據篩選維度。例如，營銷普惠金融產品，可以以“企業規模、成立時間、開戶時間、交易頻次、存款沉淀、繳稅信息、代發工資人數、代發工資額和價值貢獻度”等為維度模型，建立各維度的篩選條件，以獲得滿足產品條件的、有針對性的優選目標客戶。通過建模產生的精準營銷名單，精準度比其他營銷方式更高，全面提升了產品推廣的營銷效率和成功率。

3.2.3 ? 提升客戶服務體驗

在大數據營銷爆炸時代，客戶每天收到不計其數的營銷短信、營銷電話，如何讓銀行發送的信息成為客戶的“即我所需”是針對客戶體驗的重點。相比一般商業信息推送，商業銀行的精準營銷要根據金融產品的特征，通過大數據分析客戶的差異化需求，找到目標客戶。這種營銷目標與客戶需求的匹配，在一定程度上讓客戶體會到銀行服務能力和服務水平提升，進而提升合作黏性和服務滿意度。

3.3 ? 進一步應用公業務精準營銷的措施

隨著商業銀行對公業務精準營銷應用的豐富，商業銀行可以進一步研究和開發。第一，可與第三方平臺對接，獲取外部信息，以拓展新客戶。例如，可與工商信息對接，收集新注冊企業的信息，發送單位賬戶開戶服務信息。第二，可進行觸發式的精準營銷，改變以往根據目標產品建模的形式，當滿足客戶條件時自動觸發精準營銷。例如，簽約企業使用銀行票據系統，在收到銀行承諾匯票時，可觸發式地發送貼現服務信息。第三，可通過購買外部數據提升精準營銷效能。例如，可購買“企查查”信息，收集營銷中客戶的外部信息，如涉訴信息、股權質押信息等，以更好地增加客戶選擇。

4 ? ? 開展對公業務精準營銷的建議

4.1 ? 根據基層機構需求創建模型

在商業銀行內部，精準營銷數據模型的建模工作主要由一級分行負責開展，基層支行和營業網點負責商機的具體營銷。在這種模式下，需要加強分支行的聯動，一級分行要及時收集基層機構的需求創建有營銷針對性的數據模型，并根據模型創建后精準營銷商機的營銷成功率不斷調整模型參數，從而提升精準營銷的營銷成果。

4.2 ? 增加商機營銷渠道

在一級分行將精準商機推送至二級分支行后，多采用客戶經理電話營銷的模式，商機營銷渠道較單一。一方面，受營銷時間、客戶接聽電話便利性、客戶經理營銷能力等因素的影響，精準營銷成功率差異較大。另一方面，短信發送平臺、微信推送等渠道基本集中在一級分行層面，二級分支行沒有操作權限，一級分行又不設置客戶經理，營銷效率大打折扣。因此，在采用短信、微信等平臺營銷時，應一并推送存量客戶管轄行所轄客戶經理的聯系方式，如客戶有需求可采用反向致電客戶經理咨詢的方式，降低營銷成本;或為基層行分配一定的短信營銷平臺權限，經分行內容審核后對外推送。

4.3 ? 標準化模型下沉基層

對于營業機構只獲取本網點存量客戶標準化信息的需求，一級分行可為基層營業網點提供標準化模型創建權限，提供基層營銷人員自主化創建商機模式。例如，在新冠肺炎疫情的特殊時間，營銷人員可從本網點存量對公客戶中導出“醫療衛生行業、企業成立時間、開戶時間、結算量、存款日均余額”等標準的數據模型，然后根據客戶信息進行精準營銷等。通過基層網點自創商機，可隨時隨地地根據自身情況和當前業務重點開展營銷，不必等一級分行推送不具備個性化特征的營銷商機，提高精準營銷的及時性和有效性。

4.4 ? 做好風險防控

大數據時代，銀行系統在運行過程中必須做好數據信息的安全防護工作。銀行的數據信息涉及客戶自身及企業經營信息，數據海量、精準度高，如發生信息泄露會造成極大的不良后果。因此，商業銀行從制度安排、軟硬件配備、崗位流程制約、操作權限等方面建立系統的安全保障，確保精準營銷模式下信息傳遞、保存的安全性，保障銀行穩健運營。

5 ? ? 結 語

商業銀行以應用大數據技術為基礎的精準營銷已日漸成熟，通過精準營銷模式，商業銀行不斷降低營銷成本、提升營銷效率、擴大營銷效果，從而不斷提升自身的市場競爭力。當精準營銷走上良性發展循環時，必然會為商業銀行帶來巨大的價值，推動商業銀行滿足海量客戶的金融需求，實現銀企共贏。因此，精準營銷是當前商業銀行發展過程中積極研究和拓展實踐的領域，隨著數據技術的進一步成熟和商業銀行精準營銷經驗的積累，科技力量將推動商業銀行取得更加豐富的經營成果。

主要參考文獻

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