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画虎画骨与伏虎:从“用户画像”开始的银行数字化转型

发布时间:2018-11-07
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摘要: 本文来源:http://www.cebnet.com.cn/20181107/102531489.html ......

    本文来源:http://www.cebnet.com.cn/20181107/102531489.html


    美国于上个世纪八十年代废止了存款利率管制,在当时最具远见的银行家看来,利率市场化最终将导向一个银行业界不可逆转的改变,那就是银行业务——无论零售、公司还是同业,终将成为商品,而银行的经营模式也最终转变为适应商业丛林生态的市场化销售体系。三十年后的今天,中国的银行业也同样面临着相似的改变,从高举高打到短兵相接,银行人必须像其他生意人一样“叫卖”和“待客”。这个时候,了解自己的产品,了解自己的用户,了解如何在产品和用户之间搭建桥梁,已经成为当下国内银行业较为迫切的赋能方向之一。

    对于无论是早年的美国银行业还是如今的中国银行业,零售行业的科技赋能实践都能给予宝贵而充足的可供借鉴的经验与教训。零售行业既是最古老的“生意人”,又是对新技术和新理念在风向上最敏感、在应用上最迅速的时代先锋。近几年在零售领域一直非常火爆的技术应用是“用户画像”,具体来讲,这是应用于精准营销领域,基于数据分析将用户信息标签化,并建立用户与商品间关联关系的过程。


    向零售行业学习:从“用户画像”开始的精准营销

    构建“用户画像”的核心工作是给用户“贴标签”,标签是将用户重要特征高度凝练的产物,是根据用户人口统计学信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像,给个体用户打上相应的“标签”之后,零售业主就可以通过标签识别相应的目标用户,进行精准地广告投放。对于商业银行而言,通过用户画像同样可以快速、精准了解某个客户、某个群体的特征信息,有效减少认知成本,实现对客户进行分类服务及管理,根据特定标签开展客户差异化服务,并拓展新的以客户为中心的展业模式。

    毕马威中国近期推出的《2018年中国银行业调查报告:银行业20大热点课题研讨》中指出,用户画像将有助于银行实现包括但不限于精准获客、交叉销售、体验提升、产品匹配、产品创新、智能定价、风险控制等多方面运营目标,其实现过程大致如下描述:

    • 精准营销:多维度识别客户,整合渠道与产品,合理规划客户接触点,在广告推送中直达目标客户;

    • 交叉销售:根据经验找出最佳银行产品销售组合、利用时序规则找出顾客生命周期中购买产品的时间顺序,把握推荐产品的时机;

    • 体验提升:通过客户画像了解客户需求偏好、行为偏好、渠道偏好,提供差异化产品及服务,提升客户体验;

    • 产品创新:通过客户画像了解客户风险偏好,结合互联网+的趋势,采用APP以及线上线下结合的方式,创新产品和服务。


    前段时间发布的《2018中国金融科技调查报告》显示,超过62%的银行业受访者希望本行在未来1-3年内从合作金融科技公司方面获取与用户画像相关的成熟应用成果;同时46%的金融科技从业者表示希望在未来1-3年内与传统金融机构开展用户画像与精准营销方面的合作。证明用户画像已经开始在国内银行数字化转型中发挥作用,也得到了银行业从业者越来越多的重视。


    “画材”不易得,“画笔”不易用:数据资源和使用仍存壁垒

    目前,银行业内对于用户画像存在的共识是要优先从挖掘银行自身数据开始搭建画像体系。银行内部拥有庞大的高质量、高价值数据等待被开发,美国银行(Bank of America)2015年发布的一份调查研究指出,银行每创收100万美元,将会平均产生820GB的数据,业务数据量高踞各行业之首,远超紧随其后的电信、保险和能源行业。国内银行业数据量目前已经达到100TB以上级别,并且还在快速增长中。

    从形态和涵盖种类来看,银行保有并作为重要资产的数据可大致分为结构化数据、非结构化和半结构化数据几类:结构化数据以代发工资、社会保险、消费贷款等信息为主,多来源于银行自身业务;非结构化和半结构化数据以文档、图片、音像、地理位置等信息为主,既包括银行自有数据,也包括一部分外部购买与合作共享数据。有业内人士指出,银行非结构化数据比例上升,对于银行开展用户画像应用来讲是一个有利因素,但也为银行在处理这一类“麻烦”数据中的效率和质量提出了更严峻的考验。近期有行业人士指出,在数据应用上,目前银行业正面临以下三大挑战:

    1、银行面临着优化数据收集质量的挑战——历史数据标准不统一、缺乏有效的数据治理手段、数据质量参差不齐、数据孤岛等问题仍然存在;

    2、传统的银行IT系统以账户为中心,以会计为导向,缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力,无法呈现高维度的数据价值;

    3、相比互联网平台,银行缺乏与客户频繁交互的场景,在收集客户行为信息、客户之间关联信息等方面有所局限。


    如果将以上这些认识还原到现实运营的场景中,我们将看到银行在运用“用户画像”推行精准营销时仍然存在一个较大的痛点:少数“数据优等”的客户被过度营销,多数“数据缺省”的客户被营销不足。如某银行相关业务负责人在近期一场业内论坛中提到,在其行内近几个月新增激活信用卡用户当中,大约60%的用户缺乏基于大数据的互联网精准营销送达,与之相对的是,大部分营销资源集中投放在另外40%特定活跃客群当中,但随着推送次数的增多,客户对于原定营销期望的响应效果实际上越来越差,这种情形似乎也成为了银行传统营销模式中“二八定律”的一种惰性延展。

    由此可见,银行业在试图建立成熟的用户画像体系、并进一步开展数字化精准营销的实践摸索过程中,仍然需要跨越重重技术与资源壁垒。但目前国内各家银行对于用户画像与精准营销的高度重视,已经可以看做银行全方位数字化转型中积极的起始脚步。


责任编辑:Rachel

作者:汪晨 | 来源:中国电子银行网


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