京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动银行营销变革成新常态新趋势_数据分析师
新常态下,我国经济面临产业升级和结构调整,将从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。面临新的宏观环境,如何通过强化管理,转变盈利模式来保持自身强有力的竞争力,是中国商业银行必须要面对的挑战。
在近日举行的“2014营销战略峰会”上,国家开发银行研究院副院长、教授黄剑辉指出银行业未来10-15年面临良好发展机遇,具备可持续发展的巨大潜力和增长空间,但是也面临多方面的问题和挑战。他认为,银行在新常态下实现可持续发展需要“优化资产结构,根据自身优势确立差异化业务发展战略,实施差异化新战略,并明确新的增长点。如生态金融,民生金融和互联网金融”。此外,银行还需要“高度重视新科技手段的运用,优化客户体验”。
国内银行3.0时代已拉开帷幕,社交网络、移动端和手机钱包正在冲击传统银行业,同时这股创新大潮创造了更丰富的数据,也为银行业进行业务转型带来机遇。银行面临来自企业内外部、结构化和非结构化的数据,如何有效利用来自不同渠道的海量数据化解营销挑战,成为大会讨论热点。
大数据—重塑银行业营销的最佳答案
从数据到生产力
平安直通数据营销中心总经理段朝阳指出,企业需要在大数据的大体量、多样性和快速变化三个关键特性的交集中发掘价值。而大数据的价值最终是靠小数据实现的。很多企业掌握了海量数据,但仅仅是体量大,价值密度却很低。最后做决策时,不可能用成千上万个数据点指导银行开展行动。数据本身不可能是信息,决策需要更有深度的洞见作支撑。而后的整个实施过程、如何开发都是按照这样的思路设计的。他认为从大数据分析技术的角度来看,需经历四个革新阶段,配套的各类要素也要相应地调整,四个阶段即:一、基础设施化;二、规模化;三、产品化;四、生态化。段朝阳说道:“我们先用已有的简单东西证明数据的价值,再不停地往前演进,让大家看到有序实现从小数据到大数据的飞跃是可以付诸实践的,而不是概念化的东西。”
客户DNA与洞察、行动及规则
如何在营销上将数据转化为生产力呢?SAS全球整合营销管理业务咨询总监Rene van der Laan介绍了怎样利用大数据分析技术获取360°洞察,掌握客户DNA,跨渠道地与客户开展互动。他提到,银行需要在信息沟通时保持一致,从多渠道的数据中生成单一的社会视角。因此,在新的技术营销环境下,银行需要采取跨越全渠道的集中化决策逻辑,建立客户营销决策中心(Customer Decision Hub)。在整个营销过程中,将洞察、行动与规则相结合:
洞察是目前很多企业正在做的,其中包括了消费者能力和风险等分析模型,以及关键事件触发以及对于交易数据和历史的分析。
行动是指每家组织机构营销宣传计划,包括促销活动、日常沟通和接触策略等。这需要确保在每个单一渠道沟通的一致性。
规则是驱动营销行为的关键。规则包含银行与客户沟通相关的制度,涵盖优先级、约束条件和预算限制等。在掌握资源限制的前提下,根据组织目标可以制定相关的规则。比如,银行每小时发多少封邮件,或者呼叫中心最多能接打多少电话。根据不同要素制定出来规则,并在此基础上建立多个情景分析。
可付诸实践的客户洞察
作为这套方法论的实践者,澳洲四大行之一—西太平洋银行集团(Westpac)客户关系管理与数字化部负责人、总经理Karen Ganschow与大家分享了Westpac的营销变革之路。他们希望比竞争对手更快地了解和掌握客户,并把掌握的信息和洞察力转化成行动。
与客户共同发展成长是Westpac一直遵循的价值观。随着数据源的增长和客户互动次数的增加,Westpac开始了新的营销探索,他们将数据视为业务的血液。在过去的两年多时间里,Westpac借助SAS的分析工具打造了名为KnowMe的数据驱动营销平台,重塑与1,000万客户的关系。2014年,Westpac每月会与客户进行六千万次来自网点、呼叫中心、ATM机、移动端等渠道的互动。利用这些数据,Westpac更加深入地理解客户需求,适时推荐客户正好需要的产品和服务。营销方式从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变。这种改变也获得了市场和客户的认可,Westpac客户满意度高居澳大利亚银行业第一。
互联网金融—新军的大数据战略
除了传统金融机构,互联网金融作为异军突起的金融业新兵,也是峰会关注的焦点。在主题为“客户洞察与银行业整合营销”的圆桌讨论环节中,来自互联网金融领域的嘉宾也强调了数据与新技术的重要性。融360创始人叶大清在会上表示银行各个部门间的数据没有打通,无法保证客户体验。他指出:“作为一家互联网金融平台,我们会思考一个问题,中国银行业不乏杰出人才,生态体系还不够成熟,挑战在于如何通过互联网金融、大数据帮助中国金融机构弯道超车。”
票据宝创始人李华军介绍道:在票据宝之前,我们有一家公司是中国票据网,从2005年成立到现在已经有十年时间,在十年时间中,我们积累了几十万的个人和企业客户数据,几百万的票据报价数据,还有每日实时浮动的分区域票据实际利率。这些大数据在票据宝(PJ.com)的成立和建设过程中成为了强健的数据支柱,使得票据宝在票据市场的客户管理、风险管理、产品定价等金融专业领域具有独一无二的顶端优势。现在,我们将二者的数据打通,用中国票据网的数据资源支持票据宝。
新常态下,升级已成大势。随着互联网金融的兴起和利率市场化的稳步推进,商业银行业步入了关键的转型期。银行3.0时代带来了更多客户行为的变化,银行除了交易数据外,还掌握了多种渠道更加丰富的数据。数据的重要性已无需赘述,而数据分析技术在此搭建银行与客户的桥梁。银行能够通过分析精准获取客户DNA,传递一致的客户视图,确保客户体验,在实现精细化管理和业务转型升级上更进一步。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05