银行精准营销策略_零售银行杂志订阅

本文首发于《零售银行》杂志第107刊(2018年11月）。

随着金融消费行为的改变，传统银行的模式很难再直接接触到主流消费者，了解其金融需求。一方面，商业银行的客户虽然具有丰富的交易数据、个人属性数据，但是缺少互联网消费信息、社交信息和兴趣爱好信息，不足以了解客户的消费特征、金融偏好；另一方面，很多商业银行现在还没有与不同消费场景的客户合作的接口，难以熟悉不同的客群特征比如3c客群，电商客群等，进而难以构建清晰的用户画像标签，去精准识别客户的理财和贷款需求，以及评估客户信用风险水平。

因此，商业银行急需一个有能力对接多消费场景的平台，并提供外部多维度数据，通过用户画像营销、风控管理流程，最终将用户转化为银行的精准客户。Smart Decision华策的数据源多且庞大，具有千维度的KYC移动端行为数据，已成功服务全国大型消费金融公司，熟悉多场景的客群特征，为商业银行提供从营销获客到智能风控的一站式解决方案。

用户画像标签营销体系

（1）用户画像

针对银行数据维度不足的难点，Smart Decision华策根据客户底层数据、业务数据进行消费行为分析，同时结合我们独有的KYC移动端行为数据（包括金融类APP活跃度、非金融类APP活跃度、移动设备基本信息等），分析用户的社交行为及兴趣爱好特征。例如某女性用户在某些大型商超品牌服装店有较多的消费行为，通过KYC移动端行为数据分析，该女性在部分品牌服装购物APP有更多的行为数据，就可通过用户画像标签，针对某品牌类服装结合银行卡活动进行精准营销活动推送、信用卡购物积分规则预判等相关营销行为。

（2）用户分群

待用户画像完成后依据客户需求进行标签化客户分群，输出该女性客户如年龄段划分、城市等级划分、职业收入划分等方面的标签，对已经标签化的用户再次进行尺度化划分，形成多角度、多尺度的可视化分群。针对各类尺度、角度可以推测出用户生活位置、用户收入情况、用户消费频率等多角度分群画像。银行方可运用该画像分群定时、定点、定任务给出不同的营销解决方案，为商业银行客户减少人工成本、完成用户标签化、数据可视化的目标。

（3）数据建模

Smart Decision华策利用强大的建模技术结合丰富的KYC移动端行为数据，可为零售银行提供定制化服务。根据商业银行用户分群数据进行各类用户行为分析，针对场景建立各类评分卡模型、精准营销模型、风险控制模型等。模型建设中，凭借平台PB级的数据日处理能力，真实数据与模型数据可达到93%的契合度。模型完成后，Smart Decision华策还会使用最新数据对模型效果进行样本内和样本外不断校验，KS值在0.3~0.36之间，校验成功后技术人员将通过技术优化各类模型，运营人员则可通过模型优化运营方案，解决商业银行客户在建模过程中资金投入过高、人工成本过高、建模流程复杂等多项营销痛点。

风控管理智能升级

用户画像标签除了运用在商业银行的精准获客外，还可运用在智能风控的全流程环节。风控决策引擎针对信用贷、消费分期（医美分期、教育分期、旅游分期等）、融资租赁、抵押贷等主流信贷应用场景，基于亿万级移动端行为数据，结合大数据和机器学习算法等前沿科技，从数据、规则、规则集、评分卡、评分卡集、风控模型、一键拖拉拽、冠军挑战者模式等不同层面帮助客户实现包括贷前审核、贷中监控和贷后管理的整个全生命周期的风险管控，有效的为客户降低风险运营成本，提高审批效率，为批核资产的质量保驾护航。

Smart Decision华策作为连接多消费场景与商业银行的端到端平台，为商业银行提供包含KYC移动端行为数据、用户画像营销以及智能风控等一站式解决方案服务。

Smart Decision华策深耕消费金融市场20年，目前平台的数据查询量每日已达15万条，累计数据查询服务超5000万条，获得国家高新技术企业认定。已服务中国平安、招商银行、宁波银行、香港恒生、Moody's、捷信消费金融、小雨点网货、投哪网、安信小贷等知名金融机构，助力商业银行抢滩万亿级的消费金融市场。

关于《零售银行》杂志

《零售银行》杂志创刊于2010年，是中国一本以“零售金融销售渠道”为主要阅读对象的实战月刊，也是中国一本以零售银行销售管理实战案例分析的管理月刊。截止目前，《零售银行》已经发展成为亚太区域零售金融领域传播度、美誉度、认知度较高的专业媒体平台。

本文标签：商业银行(933)零售银行(63)用户(46)移动端(20)用户画像(38)Smart Decision华策(1)