零售银行营销运营面临的挑战

零售业务与银行公司业务、同业业务并列是银行三大核心业务。在经济“三期叠加”、金融市场改革深入、利率市场化进程加快、企业融资成本和风险不断加大的背景下，零售银行业务被多家银行视为重点发展方向资本消耗低、发展快、价值回报丰厚，成为业务转型的方向。营销管理作为零售银行获取客户、留住客户、留住客户的重要抓手，与客户管理、产品管理、渠道管理充分融合，形成零售业务发展的基本核心能力。它正在推动零售财务管理和零售信贷。其中，财富管理和信用卡业务的发展起到了非常关键的作用。近年来，无论是四大国有银行、股份制商业银行还是城市商业银行，都不断加大资源投入，掀起了一波以营销转型或精准营销为主题的项目建设浪潮，涵盖零售业务体系设计、组织设计、流程组合优化、数据分析模型、营销一体化平台建设等，使得营销管理在零售银行的发展战略中越来越重要。

随着互联网金融和电子商务的兴起，商业银行感受到了更大的压力。银行零售业务不仅需要面对同业竞争，还面临互联网金融和非金融机构的冲击。银行营销管理面临严峻挑战。 ，突出体现在以下几个方面。首先，在营销产品方面，各产品团队独立营销产品，仍无法从客户角度提供综合金融服务，产品组合营销较少；其次，在营销客户方面，客户细分不够细致，缺乏完整的客户了解。 、立体动态画像，客户洞察深度有限；三是在营销手法上，一味强调卖产品，没有营销和场景思维，缺乏对客户的个性化产品推荐；第四，在营销渠道上，一方面，线上线下渠道无法协同，营销线索不顺畅转接，导致很多营销机会的丧失；第五，在营销策划方面，没有专门的领导部门负责整体营销策划，缺乏长远的系统性考虑。 “一步一步”；第六，在营销设计中，无法考虑客户、产品、渠道匹配的优化，很容易导致“重复营销、过度营销”，导致营销资源浪费、客户体验差、无力实现收入最大化。 ;七是营销过程中碎片化严重，人工干预过多，营销效率低下；八是营销评价中，缺乏对营销过程的完整记录，无法实现效果的量化评价；九是在营销控制方面，没有多层次的营销控制体系，上级无法对下属的营销工作进行监控、指导、监督；最后，在营销经验方面，只有少数个人具有丰富的营销经验，营销团队发展缓慢，无法实现系统化营销。技术技巧和优秀经验分享。

大数据驱动的精益营销发展趋势

大数据时代背景下，零售银行要赢得可持续发展空间，需要建立适应现代金融竞争要求的营销体系。随着大数据技术的逐渐成熟，零售银行的营销理念也随之提速，营销被赋予了新的时代特征，主要表现在以下几个方面。

基于数据的营销决策

精益营销的核心在于营销精准性、精准的客户需求分析、精准的市场细分与定位、精准的产品与服务组合、精准的营销控制与评估。准确性的本质在于利用数据做出营销决策。例如，领先银行可以通过建立客户细分、交叉销售、关联分析、客户流失预警、资金流向、客户关系网络等主题，深入洞察客户，建立决策模型。提高营销决策的预见性、预见性和创造性，改变营销决策对专家经验或人类直觉的依赖，提高营销决策的科学性和有效性。

满足所有客户群体的全生命周期需求

利用客户细分和客户画像技术，建立不同特征的客户群体，并对所有客户群体进行统筹管理，管理其全生命周期需求，包括衣、食、住、行、游、医、娱等；转变银行“八十八法”的传统经营理念，只服务20%的中高端客户；对于银行来说，不仅要服务好中高端客户，还要运用大数据理念，依靠强大的科技能力服务好基础客户，更加关注“长尾”客户，通过提供差异化​​的综合金融服务来管理所有客户。

营销介入机会不断前行

根据消费者决策机制理论，顾客在购买产品时通常会经历需求创造、需求认知引导、信息寻找、选择评价、交易行为和体验评价等过程。传统上，大多数银行在评估选项和交易行为的阶段就介入营销，采用数据库营销、事件营销或实时互动营销。随着场景金融时代的到来，头部银行通过打造泛金融生态圈或与场景门户企业合作，开展跨业联盟，在需求创造、需求引导、需求识别、需求挖掘等阶段进行营销。和信息搜索，使得营销介入的时机更具前瞻性，营销变得更加生活化、场景化、代入感强。

全天候立体营销渠道

互联网时代，满足客户“体验式、碎片化”需求的营销模式成为赢得客户的关键。商业银行通过全渠道营销，无缝连接传统线下渠道和线上电子渠道，构建“线上+线下、人工+电子、推送+互动”立体营销服务体系，实现全客户、全方位渠道和全行业营销协作将为客户提供财务管理、咨询和社交的全面体验。客户对商业银行服务的需求将不受时间和空间的限制，客户可以全程享受全天候、及时响应的金融服务。

转型的制胜秘诀

为了抓住大数据时代给银行精益营销带来的诸多创新机遇，零售银行需要深化“以客户为中心”的战略，运用创新技术和先进工具，配备专业资源，实现营销转型。

全面、深入的客户洞察

多样化客户信息的整合是客户洞察的前提。多维度的客户细分和立体生动的客户画像是客户洞察的基础。客户分析模型是客户洞察的核心。它们是相互关联、相互依存的。他们是一个不可分割的整体。

多样化客户信息的整合意味着，在保证数据质量的前提下，银行除了拥有的客户人口统计数据和交易数据外，还尽可能多地收集客户通过各种渠道与银行互动的数据，包括客户在银行网站上。 、手机银行的浏览点击数据、客服中心的客户互动数据等，并及时引入社交媒体、电商平台、运营商数据等外部数据，获取客户更多的消费、社交、生活信息。

多维度客户细分通常根据细分目的和数量分为战略细分、战术细分、战术细分和一对一细分。例如，战略分组多根据客户价值、客户生命周期或地域维度进行划分，分组数量控制在6-20个之间；根据行业经验和业务分析经验划分战略分组，数量一般在15-100个之间，如配送客户群、养老金支付客户群、纯信用卡客户群、跨境客户群、海外购物妈妈客户群等；战术分组基于数据聚类方法和客户标签库，通常针对特定的营销活动或特定的业务场景进行专门划分，且数量通常较大，例如沉默存款组、成熟的高端投资组、主动投资和金融管理组等；一对一分组是指将每个客户分为一组，实时分析每个客户的数据。特点，达到“千人千面”的个性化推荐效果，实现最优的客户体验。然后，通过细分的客户群体画像，业务人员可以更直观、形象地了解分组结果，更有利于营销策略设计和用户体验设计。

客户分析模型是对客户信息的深度应用，利用专业分析平台或模型实验室，针对特定客户群体、特定场景构建分析主题，包括：高存款高价值客户流失的预测分析、改进代理客户群体的保留率。分析、ETC获客分析、净流出客户资金流向分析、电子支付交易行为路径分析、零资产客户激活分析、特定产品响应率分析、客户关系网络分析等。流出客户资金流向就是梳理客户资金获取的不同场景，如高额存款、资金赎回、机构薪资流入等，对流出客户进行多维度画像，捕捉群体。特征;同时，建立客户交易关系圈，分析不同业务场景下的资金流出情况，识别资金回报的强弱关系，寻找潜在的高流失、高价值流失客户进行精准营销。另一个例子是ETC客户获取分析。分析方法是分析客户的加油、保养等汽车消费行为，然后结合运营商的数据分析汽车使用情况，开展有针对性的营销活动，精准获取ETC客户。

高效自动化营销闭环

构建高效自动化的营销闭环，不仅解决了多渠道营销活动大规模部署的效率问题，也让营销策划人员从大量的多方沟通中解放出来，将重点转移到营销活动设计和活动上。过程和结果。关于后续评价。营销闭环包括分析洞察、活动设计、渠道执行、反馈评估四大环节。难点在于渠道执行信息的实时反馈和多渠道的协同，以及营销活动过程和结果的反馈评估。

零售银行闭环营销投入将在四个方面取得显着提升。一是营销活动数量。一个3到5人的营销团队每年手动完成约30项营销活动，其中大部分是一次性的临时活动。营销自动化带来的效率提升可以帮助团队完成100多项营销活动，而且大部分都是周期性的。固定活动。二是营销活动部署时间。一个活动的设计和部署周期从以前的5~10天缩短到2~5天。第三，营销活动的转化率。将客户洞察结果融入营销，通过持续优化，客户转化率从过去的0.2%至4.8%提升至6.2%至18.7%。

提升银行全渠道营销体验

互联网时代，用户营销体验对于提升营销效果发挥着越来越关键的作用。目前，银行在渠道建设上正从多渠道向全渠道发展。如何提升银行全渠道营销体验是银行面临的重要课题。急需解决的重要问题。其中，个性化互动触点营销、统一触点优化、O2O协同营销是提升全渠道营销体验的关键。

实现个性化互动触点营销，需要银行抓住一切与客户接触的机会，如客户登录网上银行、在手机银行进行贷款计算器计算、向客服或大堂经理咨询产品等。客户与银行接触的各种渠道、客户特征、接触历史、最新行为轨迹等，实时推荐最符合客户需求的产品和金融服务，让客户感觉“懂”我所知道的”甚至“做我所知道的” 想。”思考”。

银行优质客户往往是各业务条线竞相营销的对象。过于频繁的信息推送会让顾客感到过度不安。这就需要对所有渠道下的所有活动进行统一管理，建立客户联系优化机制，包括建立联系频率、免打扰规则、活动优先级、容量控制规则、客户渠道等规则的设置。偏好、产品优化等，利用优化算法选择最合适的营销信息传递给客户，同时保证银行整体利益最大化。

通过相应渠道获得客户的营销反馈后，提取有效反馈作为营销线索，使营销线索在柜台、网上银行、电话银行、手机银行、微信银行等之间无损传递，实现O2O协同营销为客户提供统一的接触体验，让客户感觉自己是在与同一家银行而不是多家银行进行交互。

营销体系生态圈建设

在大数据驱动的精益营销中，客户数据的可靠性、分析数据的准确性、营销计划的合理性、优化用户接触的能力以及渠道的执行力都影响着最终的营销效果。成功的营销活动必须有完整的“营销系统生态圈”支撑，主要包括大数据集成平台、营销数据集市、大数据分析引擎、营销流程自动化引擎、营销实时决策引擎、事件检测引擎等。营销生态整合系统并不是孤立存在的。必须在整体架构层面与银行现有的数据仓库、ECIF、ACRM、OCRM、ESB、各类渠道系统、核心系统等相关系统进行定位、划分、集成和连接。充分发挥银行营销一体化生态的协同效应。

同时，要不断学习和融合创新的数字营销方法，包括利用DMP技术实现数字化精准广告、优化搜索引擎（SEO）营销、社交媒体营销、社区营销等技术实现方法，形成完整的数字营销生态系统。 ，达到“营销无处不在”直至“营销隐形”的效果。

集约营销运营团队

目前，我国零售银行大多以产品销售为主。在总、分、支行三级组织架构下，营销相关资源下放至分行层面。分公司负责营销考核指标，总行主要控制营销政策和营销考核指标。营销资源的制定和配置。按照这种模式开展营销业务暴露出诸多弊端，如分支业务与数据分析相结合的人才严重缺乏、营销以个人经验为主、分析师获取数据信息有限、无法利用全面的数据资源等。总部的分析资源。等待。

因此，总公司应打造一支灵活敏捷的营销分析和营销设计团队，在人才培养上注重数据分析专业技能与业务能力的融合。总公司通过“小前台、大后台”的营销运营模式，利用数据集中和分析能力，对零售客户数据进行集约化管理，深入洞察客户，不断迭代优化，全面提升零售客户满意度。提高营销效率和准确性。针对分支机构的特色需求，在流程和系统功能上提供“绿色通道”，允许特色数据的导入和分析。

转型路径选择

零售银行营销转型是一项复杂的系统工程，需要立志高远，科学谋划，合理布局，分阶段、分步骤实施营销转型。不能一味追求先进的大数据分析技术而忽视银行自身基础条件与业务价值释放的匹配程度。零售银行的营销转型可分为三个阶段。

营销转型发展期

发展期重点是营销转型体系基础工作的建设，体现在业务层面的营销转型战略规划以及对行业营销转型方向和思路形成统一认识；数据层面，营销数据集市、客户标签库和事件库的建设实施；在客户洞察层面，对客户进行多维度细分，对核心客户群体进行用户画像，选取典型主题进行客户深度分析；在系统层面搭建自动化营销平台，开辟几种典型营销渠道，开展营销方案试点工作，将分析结果应用到营销中，评估营销活动的有效性。

营销转型创新期

在营销转型创新时期，在数据层面，我们考虑增强营销数据集市的数据多样性整合能力，补充行业内的非结构化数据；在客户洞察层面，分析更多客户群体画像，分析更多业务主题，持续满足零售银行深度挖掘客户数据价值；在系统建设上，他们打通了更多线上线下渠道，形成立体全渠道营销网络，并引入实时决策引擎技术，实现个性化互动营销。引入营销优化模块，实现统一的客户接触优化，给客户带来更好的体验；在组织建设上，实行专人对特定客户群进行全生命周期管理，如养老客户群、海外客户群等。

营销转型超越期

进入营销转型的超越期，打造开放的营销生态系统、建立一体化的数字营销体系是现阶段的重点任务。引入DMP技术实现精准广告投放，引入社区营销、搜索引擎优化营销等扩大零售银行触达范围；加强银行API开放和管理能力建设，与第三方公司、协会等建立广泛的B端资源合作，系统将金融服务无缝融入生活场景；建立全渠道积分体系，将客户忠诚度管理与营销生态相结合，增强客户粘性，实现“外部流量、内置平台、运营流量”的管理模式。