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!

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