当前阶段, 银行业正在经历数据的「革命」, 数据驱动决策不仅是银行优化运营、提升客户体验、促进业务增长的关键因素, 更是银行实现数字化转型的核心动力。
当前阶段, 银行业正在经历数据的「革命」, 数据驱动决策不仅是银行优化运营、提升客户体验、促进业务增长的关键因素, 更是银行实现数字化转型的核心动力。
随着数字化转型的深入, 各大银行已经积累了海量的数据, 包括:
1. 业务数据
银行业务数据涵盖客户的账户信息、交易记录以及信用评估等多个维度, 是银行了解客户需求、识别潜在风险的关键。通过对业务数据的深度挖掘, 银行能够更精准地圈定目标客群, 为不同的客户提供个性化的金融服务;同时, 银行对业务数据的洞察也能够进一步确保资源的有效配置, 避免无效的市场投放。
例如, 在推广信用卡或贷款产品时, 银行可以根据客户的信用历史和消费习惯等相关数据, 筛选出最有可能转化的潜在客户, 提高营销转化效果。
2. 行为数据
银行行为数据聚焦客户的线上互动和操作习惯, 包括网站/App 访问、功能使用、客户服务咨询等, 代表着客户的偏好和需求。基于对行为数据的深度分析, 银行能够判断出哪些渠道对特定类型的客户最具吸引力, 从而决定资源分配。
例如, 在客户更倾向使用的银行 App 上加大资源投入, 提升客户体验;或者优化网站设计, 增强客户在线交易的安全性和便捷性。
3. 营销数据
通常情况下, 营销数据用于和行为数据结合进行分析, 帮助银行及时了解营销活动的效果和客户反馈, 确定有效的营销触点, 进而为银行优化营销素材、迭代流量入口、拓展市场覆盖范围等提供数据支持。
例如, 当运营人员从数据中发现, 某社交媒体上的广告点击率相较于其他渠道更高, 那么针对此, 银行可以增加在该平台的营销投入, 并优化广告内容, 吸引更多潜在客户。
但是, 如何将这些数据转化为实际价值, 成了银行面临的一道难题。
在此背景下, 神策数据基于其在银行行业的多年实践积累, 已帮助多家银行实现数据赋能、推动业务创新与优化, 具体覆盖四大基础场景, 包括用户运营、渠道平台运营、业务产品运营和活动运营。
接下来以活动运营的活动前用户画像分析为例, 详细讲述神策数据如何帮助银行基于多来源数据, 辅助业务更好地决策。
在活动运营前, 用户画像分析是关键环节, 它能够帮助企业更好地理解目标受众, 并据此制定有效的运营策略。
1. 基于业务数据圈选客群
首先, 银行需要收集并整合来自各个系统的相关数据, 如交易数据、信用数据、客户服务数据等;然后, 基于地理位置、基础特征 (年龄、性别、教育背景等)、生命周期阶段、风险等级等多个维度, 进行客户细分;接着, 利用统计分析和数据挖掘技术, 对细分后的客户群体进行深入分析;最后, 根据上述分析结果, 圈选目标客群。
2. 基于行为数据, 明确核心经营渠道
通过分析用户在网站、App 的浏览行为, 了解哪些页面和功能更受欢迎, 从而确定哪些渠道的推广效果最佳;通过分析电子邮件打开率与点击率, 评估电子邮件营销的效果, 确定电子邮件这一渠道是否与该阶段的营销活动相匹配……
银行可以从渠道效率 (客户获取成本、维护成本等)、客户满意度、客户忠诚度、市场趋势等多个维度展开深度分析与洞察, 评估不同渠道的数据表现, 并确定哪些渠道应作为主要经营渠道, 然后针对渠道特点制定相应的运营策略, 实现资源的有效配置和最大化营销效果。
3. 结合营销数据与行为数据确定触点
触点是指客户与品牌之间发生互动的任何接触点, 例如线上网站、移动应用、实体网点、社交媒体等。
银行可以通过查看分析营销活动的数据反馈 (如活动参与度、优惠券兑换率、广告点击率、客户反馈等) 以及客户的行为数据 (网站浏览数据、App 使用数据、互动数据、网点访问数据等), 综合评估每一个触点的客户满意度和转化率, 然后根据评估结果合理分配资源, 重点投资客户偏好的、数据表现更佳的触点。
数据的融合应用, 不仅仅是技术层面的挑战, 更是对银行战略思维和组织能力的考验。为了最大化数据价值, 银行需要建立跨部门的数据共享机制, 促进业务、技术、营销团队之间的协作, 形成以数据为中心的决策流程。此外, 数据安全与隐私保护也是不容忽视的问题, 银行必须确保在合规的前提下, 合理合法地使用客户数据, 维护客户的信任。
当前, 银行业正站在数据驱动的风口浪尖, 如何将海量数据转化为洞察力, 进而转化为行动力, 将是未来竞争的关键。神策数据可以帮助银行构建数据驱动的运营体系, 实现降本增效, 为客户提供更加个性化、便捷的金融服务。我们期待未来能助力更多金融企业探索数据价值的新边界!
来源：互联网
