□ 陳健恒 徐永紅 陳蓓 王子豪 葛冬

一、引言

伴隨全球互聯(lián)網(wǎng)金融進(jìn)入高速發(fā)展軌道，商業(yè)銀行對(duì)于客戶營(yíng)銷、維護(hù)需求日益增加，無(wú)論是新客拓展還是客戶維護(hù)，都面臨巨大挑戰(zhàn)。零售及對(duì)公客戶營(yíng)銷中面臨多個(gè)痛點(diǎn)問(wèn)題：缺乏數(shù)字化驅(qū)動(dòng)、難以持續(xù)化建設(shè)用戶畫像、營(yíng)銷成本居高不下、無(wú)法閉環(huán)的營(yíng)銷鏈路、客戶有效觸達(dá)率低等。商業(yè)銀行亟需打破固有營(yíng)銷模式僵局，開(kāi)拓?cái)?shù)智化營(yíng)銷新模式，在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景中帶來(lái)金融機(jī)構(gòu)與客戶關(guān)系及營(yíng)銷模式的轉(zhuǎn)變。

商業(yè)銀行如何以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型營(yíng)銷閉環(huán)建設(shè)為抓手，進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)中臺(tái)、營(yíng)銷中臺(tái)中的探索；研究數(shù)字營(yíng)銷產(chǎn)品如何助力營(yíng)銷模式轉(zhuǎn)型以及如何將先進(jìn)技術(shù)與有效的營(yíng)銷方式結(jié)合，提升營(yíng)銷成功率，降低營(yíng)銷人力成本，成為當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下創(chuàng)新構(gòu)建數(shù)智化營(yíng)銷新模式研究的重點(diǎn)。

二、研究現(xiàn)狀及其存在的問(wèn)題

數(shù)據(jù)中臺(tái)是以“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”為目的，實(shí)施“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”，以業(yè)務(wù)的視角提供包含數(shù)據(jù)規(guī)范、收集、治理、挖掘、應(yīng)用等數(shù)據(jù)服務(wù)能力。數(shù)據(jù)中臺(tái)基于底層海量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為上層各機(jī)構(gòu)、各系統(tǒng)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)需求的整合分析，抽象出共性數(shù)據(jù)服務(wù)需求，在數(shù)據(jù)服務(wù)過(guò)程中沉淀數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，滿足縱向不同層級(jí)間、橫向跨條線間的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。數(shù)據(jù)中臺(tái)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，一是數(shù)據(jù)源更豐富，包含交易系統(tǒng)、客戶管理系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等各類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并引入工商、稅務(wù)、海關(guān)、公安、法院等外部數(shù)據(jù)，為全面完整的數(shù)據(jù)服務(wù)能力提供數(shù)據(jù)支撐；二是數(shù)據(jù)服務(wù)更統(tǒng)一，可實(shí)現(xiàn)跨部門、跨機(jī)構(gòu)、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)共享，減少了重復(fù)開(kāi)發(fā)，提高了數(shù)據(jù)資產(chǎn)復(fù)用效率。

基于數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的模塊化、業(yè)務(wù)化的數(shù)據(jù)服務(wù)，搭建智能化營(yíng)銷中臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“建?！扑]→營(yíng)銷→交易→監(jiān)測(cè)→優(yōu)化”的營(yíng)銷閉環(huán)，為實(shí)現(xiàn)數(shù)字化營(yíng)銷模式構(gòu)建架構(gòu)基礎(chǔ)。依據(jù)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的原則，將專家經(jīng)驗(yàn)或數(shù)據(jù)建模產(chǎn)生的精準(zhǔn)營(yíng)銷目標(biāo)客戶入庫(kù)形成標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)客戶的靈活篩選和多渠道智能推薦，客戶經(jīng)理根據(jù)產(chǎn)品推薦情況，將產(chǎn)品或產(chǎn)品組的鏈接分享至客戶端，通過(guò)鏈接引流客戶，通過(guò)線上或線下渠道一鍵購(gòu)買產(chǎn)品組合。

同時(shí)，營(yíng)銷中臺(tái)提供多維度客戶業(yè)績(jī)監(jiān)測(cè)。一是客戶營(yíng)銷后業(yè)績(jī)情況，如客戶營(yíng)銷后重要指標(biāo)增長(zhǎng)情況、營(yíng)銷后產(chǎn)品購(gòu)買明細(xì)等；二是業(yè)績(jī)監(jiān)測(cè)情況，包括客群觸達(dá)客戶情況、觸達(dá)前后以及營(yíng)銷前后主要指標(biāo)增長(zhǎng)情況、推薦產(chǎn)品購(gòu)買情況、渠道及交易購(gòu)買情況。根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果，持續(xù)迭代優(yōu)化營(yíng)銷閉環(huán)，形成營(yíng)銷監(jiān)測(cè)雙輪驅(qū)動(dòng)。

相比于金融科技公司，傳統(tǒng)的客戶經(jīng)理面對(duì)面營(yíng)銷模式在客戶資源方面占有優(yōu)勢(shì)，而如何合理利用已有的客戶資源，在云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)等科技背景下的數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)業(yè)技數(shù)深度融合，提升客戶對(duì)數(shù)字化產(chǎn)品和數(shù)字化服務(wù)的滿意度，同時(shí)降低營(yíng)銷成本提升營(yíng)銷質(zhì)量為數(shù)字化營(yíng)銷模式的重點(diǎn)。數(shù)字化營(yíng)銷已成為新時(shí)代銀行尋求新增長(zhǎng)引擎的必然選擇。

雖然基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)中臺(tái)、營(yíng)銷中臺(tái)建設(shè)，在技術(shù)研究方面已有較多進(jìn)展，但在實(shí)際應(yīng)用中仍存在若干問(wèn)題使得研究成果難以落地實(shí)際應(yīng)用。一方面零售與對(duì)公客戶的營(yíng)銷模式不同卻又存在多種數(shù)據(jù)和營(yíng)銷場(chǎng)景的交叉，在數(shù)據(jù)中臺(tái)及營(yíng)銷中臺(tái)建設(shè)中，需要考慮數(shù)據(jù)中臺(tái)及營(yíng)銷中臺(tái)產(chǎn)品組件的的完整性和覆蓋度。另一方面，如何將傳統(tǒng)營(yíng)銷模式與數(shù)智化營(yíng)銷模式相融合，發(fā)揮業(yè)技數(shù)最大合力，仍是一個(gè)值得深入研究的問(wèn)題。

三、基于數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建的數(shù)字化營(yíng)銷模式

（一）數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)

1.數(shù)據(jù)中臺(tái)總體框架

本課題搭建的數(shù)據(jù)中臺(tái)框架體系如圖1所示。數(shù)據(jù)中臺(tái)介于源數(shù)據(jù)和應(yīng)用之間，對(duì)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建統(tǒng)一的資產(chǎn)視圖，建立統(tǒng)一的資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，為商業(yè)銀行內(nèi)各部門、各應(yīng)用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)共享和分析應(yīng)用服務(wù)。從客戶標(biāo)簽體系構(gòu)建的過(guò)程來(lái)看，主要是對(duì)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的加工與整合、數(shù)據(jù)中臺(tái)以數(shù)據(jù)服務(wù)能力支撐應(yīng)用系統(tǒng)、應(yīng)用系統(tǒng)反饋數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)三個(gè)環(huán)節(jié)。

圖1 數(shù)據(jù)中臺(tái)框架體系圖

數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)過(guò)程，首先是對(duì)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的加工與整合，整合行內(nèi)交易系統(tǒng)、客戶管理系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等各類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并引入工商、稅務(wù)、海關(guān)、公安、法院等外部數(shù)據(jù)，導(dǎo)入規(guī)上企業(yè)、上市公司、專精特新小巨人等企業(yè)名錄，使得客戶畫像更加全面完整。在構(gòu)建了客戶360度畫像的基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)支撐數(shù)據(jù)應(yīng)用，一是向客戶經(jīng)理提供客戶全面信息，在了解客戶的基礎(chǔ)上提升客戶服務(wù)質(zhì)量。二是向管理人員提供跨板塊的全局?jǐn)?shù)據(jù)，有助于領(lǐng)導(dǎo)層站在更高維度進(jìn)行戰(zhàn)略決策。此外收集數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中產(chǎn)生的評(píng)價(jià)信息，如客戶產(chǎn)品營(yíng)銷成效，短信營(yíng)銷、外呼營(yíng)銷、外拓活動(dòng)、客服電話記錄等，通過(guò)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)中臺(tái)服務(wù)，形成數(shù)據(jù)服務(wù)閉環(huán)。

2.構(gòu)建標(biāo)簽體系

源數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)整合后，需要結(jié)合業(yè)務(wù)需求，在數(shù)據(jù)中臺(tái)中建立起客戶標(biāo)簽體系。業(yè)務(wù)需求需要經(jīng)過(guò)專家高度精煉，深度結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，持續(xù)的收集整理?？蛻魳?biāo)簽體系，是基于商業(yè)銀行已建設(shè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)、個(gè)人、對(duì)公以及分行集市等已有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將總分行、各業(yè)務(wù)條線所需客戶數(shù)據(jù)以標(biāo)簽形式進(jìn)行集中管理、統(tǒng)籌建設(shè)，構(gòu)建全行級(jí)的客戶標(biāo)簽中心?？纱蛲l線壁壘、加速標(biāo)簽查詢與定位，全行標(biāo)簽資產(chǎn)集中在數(shù)據(jù)中臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)與管理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖。依托條線內(nèi)業(yè)務(wù)人員對(duì)條線內(nèi)事務(wù)的敏感性、專業(yè)性、前瞻性，各條線標(biāo)簽由該條線業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)分析師共同開(kāi)發(fā)建設(shè)。各業(yè)務(wù)條線產(chǎn)出的全行級(jí)共性標(biāo)簽，供全行共享使用，最大化標(biāo)簽利用與復(fù)用價(jià)值。數(shù)據(jù)中臺(tái)對(duì)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，保證標(biāo)簽的時(shí)效性和有效性。

客戶標(biāo)簽需要分級(jí)分類管理，以銀行零售業(yè)務(wù)為例，零售客戶標(biāo)簽從資產(chǎn)、負(fù)債、產(chǎn)品、交易、價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)、自然屬性七個(gè)方面對(duì)銀行零售客戶特征進(jìn)行抽象與總結(jié)，構(gòu)建一級(jí)主題；再對(duì)一級(jí)主題進(jìn)一步細(xì)分，從銀行零售業(yè)務(wù)場(chǎng)景維度出發(fā)，按照不同產(chǎn)品進(jìn)行劃分，以業(yè)務(wù)視角形成二級(jí)主題，便于各業(yè)務(wù)線開(kāi)展標(biāo)簽管理與應(yīng)用，有助于將客戶標(biāo)簽與業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行有效對(duì)應(yīng)，開(kāi)展客戶畫像與原有業(yè)務(wù)流程嵌入，開(kāi)展特定業(yè)務(wù)客群劃分，增加標(biāo)簽實(shí)用性，最終形成如下圖2所示的商業(yè)銀行零售客戶智能標(biāo)簽體系。統(tǒng)一的客戶標(biāo)簽體系，解決了指標(biāo)含義理解不同、數(shù)據(jù)口徑不同導(dǎo)致的數(shù)據(jù)偏差問(wèn)題，形成固定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)效率，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀能力。

圖2 商業(yè)銀行零售客戶智能標(biāo)簽體系

3.數(shù)據(jù)中臺(tái)資產(chǎn)應(yīng)用

在完成零售客戶、對(duì)公客戶、商戶客戶等數(shù)據(jù)對(duì)象的標(biāo)簽構(gòu)建后，業(yè)務(wù)管理人員可更高效地開(kāi)展基于業(yè)務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景的設(shè)計(jì)，以發(fā)揮標(biāo)簽的價(jià)值。以基于零售業(yè)務(wù)客戶構(gòu)建的智能標(biāo)簽為例，通過(guò)對(duì)客戶自然屬性、行為數(shù)據(jù)、客戶分級(jí)分類的標(biāo)簽化處理和探索，按照業(yè)務(wù)需求圈定群體范圍，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜群體數(shù)據(jù)的智能化統(tǒng)計(jì)、篩選、加工、沉淀，建立單一客戶的360°個(gè)性化標(biāo)簽全景視圖，通過(guò)關(guān)系圖譜展示、可視化線索分析、相似人員智能化推薦等來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)人員對(duì)于目標(biāo)群體的精準(zhǔn)定位，支撐精準(zhǔn)營(yíng)銷、差異化營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)防控等相關(guān)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的建設(shè)，使得數(shù)據(jù)充分發(fā)揮業(yè)務(wù)價(jià)值，提升整體經(jīng)營(yíng)服務(wù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)的反哺。

客戶標(biāo)簽的各類應(yīng)用，是數(shù)據(jù)中臺(tái)支撐數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的最佳體現(xiàn)，通過(guò)對(duì)沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深入洞察分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)一線客戶經(jīng)理經(jīng)營(yíng)服務(wù)的進(jìn)階探索：

（1）精準(zhǔn)營(yíng)銷：傳統(tǒng)的廳堂營(yíng)銷逐漸無(wú)法適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大環(huán)境，盲目的電子渠道營(yíng)銷不能精準(zhǔn)識(shí)別客戶、精確針對(duì)客戶需求，而且可能導(dǎo)致客戶的抵觸，產(chǎn)生客戶投訴。數(shù)據(jù)中臺(tái)基于用戶分類標(biāo)簽、行為與資產(chǎn)標(biāo)簽，通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)客群劃分與產(chǎn)品推薦，精準(zhǔn)識(shí)別用戶需求，及時(shí)向用戶推送可能感興趣或需要的產(chǎn)品，刺激用戶購(gòu)買?？s小營(yíng)銷范圍，提高營(yíng)銷成功率，跟蹤營(yíng)銷效果標(biāo)簽，可為營(yíng)銷決策提供依據(jù)，不斷推進(jìn)精準(zhǔn)高效的產(chǎn)品營(yíng)銷工作。

（2）風(fēng)險(xiǎn)防控：通過(guò)對(duì)客戶歷史逾期情況、資金流水分析、工商司法處置信息等標(biāo)簽，可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)，區(qū)分出信貸違約、反洗錢、反電信欺詐等方面的高風(fēng)險(xiǎn)客戶，及時(shí)向相關(guān)客戶經(jīng)理發(fā)起預(yù)警，以達(dá)到減少損失，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的。

（3）決策支撐：傳統(tǒng)的商業(yè)銀行業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)，多基于機(jī)構(gòu)與指標(biāo)，雖然能夠提供趨勢(shì)分析，但難以對(duì)指標(biāo)的變化進(jìn)行解釋與進(jìn)一步分析。基于客戶標(biāo)簽的業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)，能夠從客戶類型、所屬產(chǎn)行業(yè)、所屬部門等多種維度，描述社會(huì)資金輪動(dòng)邏輯，精準(zhǔn)定位指標(biāo)變化深層次原因，為領(lǐng)導(dǎo)層決策提供精準(zhǔn)可靠的依據(jù)。

本課題按照零售客戶與對(duì)公客戶兩大領(lǐng)域，分別從資產(chǎn)、負(fù)債、產(chǎn)品、交易、價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)角度，整合加工各維度客戶標(biāo)簽共計(jì)1468個(gè)，構(gòu)建了較為完善的客戶標(biāo)簽體系。數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，同時(shí)面向業(yè)務(wù)管理人員、數(shù)據(jù)分析師、客戶經(jīng)理，多管齊下提升數(shù)據(jù)價(jià)值。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略背景下，應(yīng)持續(xù)深入研究數(shù)據(jù)中臺(tái)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合，不斷提高數(shù)據(jù)推進(jìn)業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值的能力。

（二）智能化營(yíng)銷中臺(tái)

課題組圍繞客戶服務(wù)全生命周期，以數(shù)據(jù)中臺(tái)為基礎(chǔ)，探索“模塊化、組件化、服務(wù)化”的營(yíng)銷中臺(tái)架構(gòu)搭建方法。通過(guò)建立豐富客戶畫像、多渠道營(yíng)銷方式、線上線下協(xié)同營(yíng)銷、多維度業(yè)績(jī)監(jiān)測(cè)，為客戶經(jīng)理及各級(jí)行管理層提供智能營(yíng)銷引擎。營(yíng)銷中臺(tái)不僅僅把之前不同系統(tǒng)相似的營(yíng)銷功能服務(wù)集成融合在一起，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的一致性、功能接口的統(tǒng)一性；還能通過(guò)模塊化組件化的整合從而做到資源與服務(wù)能力的共享，滿足新應(yīng)用新系統(tǒng)的敏捷開(kāi)發(fā)和迭代，迅速響應(yīng)基層業(yè)務(wù)的營(yíng)銷需求。營(yíng)銷中臺(tái)主要由數(shù)字化客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、智能化客戶管理系統(tǒng)和多功能移動(dòng)營(yíng)銷平臺(tái)構(gòu)成；基于可彈性伸縮擴(kuò)展的PaaS云平臺(tái)構(gòu)建了為零售和對(duì)公客戶經(jīng)理提供了PC及移動(dòng)端營(yíng)銷的數(shù)據(jù)服務(wù)，涵蓋了統(tǒng)一的資產(chǎn)視圖、豐富的客戶畫像、多渠道的智能化產(chǎn)品推薦、多功能的營(yíng)銷方式、多維度的客戶業(yè)績(jī)監(jiān)測(cè)、靈活的搜客尋客引擎等數(shù)字化營(yíng)銷功能。

1.營(yíng)銷中臺(tái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

基于數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的模塊化、業(yè)務(wù)化的數(shù)據(jù)服務(wù)，營(yíng)銷中臺(tái)繼承個(gè)人數(shù)據(jù)集市、對(duì)公數(shù)據(jù)集市、分行數(shù)據(jù)集市、信貸系統(tǒng)、第三方外部數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)等多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，通過(guò)客戶標(biāo)簽體系形成客戶畫像，并為客戶經(jīng)理提供了客戶查詢、搜客引擎、資產(chǎn)視圖等服務(wù)。豐富的客戶畫像涵蓋了個(gè)金、個(gè)貸、信用卡、私行、公司、普惠等多個(gè)條線；上千個(gè)靈活可擴(kuò)展的客戶標(biāo)簽為客戶經(jīng)理提供了豐富的搜客組合，直通基層，讓客戶經(jīng)理了解客戶、定位客戶、自主選擇適合營(yíng)銷的客戶。同時(shí)，省市支行管理層也可以通過(guò)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)將預(yù)設(shè)的標(biāo)簽組合作為特定客群，分發(fā)到網(wǎng)點(diǎn)客戶經(jīng)理作為營(yíng)銷商機(jī)。

圖3 營(yíng)銷中臺(tái)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)構(gòu)成圖

營(yíng)銷中臺(tái)作為商業(yè)銀行營(yíng)銷領(lǐng)域的決策、管理、執(zhí)行中樞，與數(shù)據(jù)中臺(tái)緊密銜接，依托數(shù)據(jù)中臺(tái)提供大數(shù)據(jù)分析支持，并將營(yíng)銷過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)回流至數(shù)據(jù)中臺(tái)供后評(píng)價(jià)指標(biāo)加工。

2.營(yíng)銷中臺(tái)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

為了能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化精準(zhǔn)識(shí)別營(yíng)銷模式，給對(duì)的客戶在正確的時(shí)間通過(guò)恰當(dāng)?shù)那劳扑瓦m合的產(chǎn)品，營(yíng)銷中臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷模型驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷業(yè)務(wù)場(chǎng)景。營(yíng)銷中臺(tái)的營(yíng)銷模型可分為固態(tài)模型、自定義模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型三類。

固態(tài)模型由分行數(shù)據(jù)集市基于專家經(jīng)驗(yàn)制定的規(guī)則將每日批量加工標(biāo)記預(yù)設(shè)的客群作為營(yíng)銷中臺(tái)的客群標(biāo)簽基礎(chǔ)，另有按事件觸發(fā)的實(shí)時(shí)商機(jī)標(biāo)簽提示比如實(shí)時(shí)大額資金變動(dòng)等；自定義模型可以由營(yíng)銷人員通過(guò)搜客引擎在線簡(jiǎn)易建模，按用戶的資產(chǎn)情況、歷史產(chǎn)品偏好、生日信息等篩選規(guī)則定制客群；機(jī)器學(xué)習(xí)模型依托數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)提供的數(shù)據(jù)標(biāo)簽、數(shù)據(jù)寬表二次加工衍生，通過(guò)聚類、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)算法篩選出重要性較高的特征寬表，代入邏輯回歸、隨機(jī)森林、Xgboost等預(yù)測(cè)算法，挖掘潛力客戶，預(yù)測(cè)流失客戶，產(chǎn)品推薦預(yù)測(cè)，模型預(yù)測(cè)的結(jié)果可定期對(duì)接至營(yíng)銷中臺(tái)，為基層營(yíng)銷人員提供營(yíng)銷切入點(diǎn)。

圖4 營(yíng)銷中臺(tái)模型示意圖

目前各業(yè)務(wù)條線固態(tài)模型的使用率最高，通過(guò)搜客建群和導(dǎo)入建群的在用客群有兩千多個(gè)；機(jī)器學(xué)習(xí)模型可通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升營(yíng)銷的精準(zhǔn)度；自定義模型則可降低開(kāi)發(fā)周期，讓業(yè)務(wù)人員能靈活、快速的進(jìn)行營(yíng)銷分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

3.營(yíng)銷中臺(tái)的觸客渠道

營(yíng)銷中臺(tái)集成對(duì)接了總分行覆蓋線上、線下、遠(yuǎn)程共計(jì)10余個(gè)營(yíng)銷渠道，隨著新興營(yíng)銷渠道以及分行特色營(yíng)銷渠道的快速增加，豐富渠道成為營(yíng)銷系統(tǒng)的主流選擇。

圖5 營(yíng)銷中臺(tái)渠道分類圖

線上方面，營(yíng)銷中臺(tái)為客戶經(jīng)理提供了向目標(biāo)客群批量發(fā)送營(yíng)銷短信，給對(duì)應(yīng)客戶的掌銀推送小信封消息，虛擬電話一鍵外呼等線上引流營(yíng)銷功能，網(wǎng)點(diǎn)線下方面可通過(guò)營(yíng)銷中臺(tái)對(duì)接至超柜的終端精靈、智迎客、微信等渠道進(jìn)行營(yíng)銷。另外客戶經(jīng)理可在營(yíng)銷日志頁(yè)面查看或新增營(yíng)銷日志：記錄營(yíng)銷時(shí)間、營(yíng)銷方式、日志狀態(tài)、意愿產(chǎn)品、意愿情況、營(yíng)銷人、要點(diǎn)記錄等關(guān)鍵信息協(xié)助后續(xù)跟蹤。

4.營(yíng)銷中臺(tái)的后評(píng)價(jià)系統(tǒng)支持

營(yíng)銷中臺(tái)對(duì)標(biāo)簽使用及篩選規(guī)則進(jìn)行埋點(diǎn)，同時(shí)收集客戶經(jīng)理營(yíng)銷渠道功能使用情況、營(yíng)銷日志反饋，對(duì)營(yíng)銷過(guò)程進(jìn)行了監(jiān)測(cè)；同時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)加工了營(yíng)銷前后的目標(biāo)客戶產(chǎn)品持有情況、資產(chǎn)變化、推薦產(chǎn)品購(gòu)買情況等營(yíng)銷后業(yè)績(jī)情況，并且按客戶經(jīng)理、按機(jī)構(gòu)、按客群生成了營(yíng)銷過(guò)程統(tǒng)計(jì)、營(yíng)銷前后業(yè)績(jī)統(tǒng)計(jì)、待辦業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)、智能外呼營(yíng)銷統(tǒng)計(jì)等十余張客群業(yè)績(jī)監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)表。

營(yíng)銷中臺(tái)完成了營(yíng)銷全流程的跟蹤，記錄、整合營(yíng)銷過(guò)程數(shù)據(jù)，為營(yíng)銷管理工作積累數(shù)據(jù)沉淀，支持下階段進(jìn)行營(yíng)銷效果分析和管理，形成數(shù)據(jù)鏈路閉環(huán)。

圖6 營(yíng)銷中臺(tái)營(yíng)銷監(jiān)測(cè)示意圖

（三）數(shù)字化營(yíng)銷模式

零售金融行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀：存量客戶體量巨大，客戶經(jīng)理人力不足，每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)2-4名理財(cái)經(jīng)理和客戶經(jīng)理，主要服務(wù)高凈值客戶，大量潛在高凈值客戶無(wú)人維護(hù)，并且客戶經(jīng)理進(jìn)行單點(diǎn)觸達(dá)和營(yíng)銷，服務(wù)效率較低，銀行亟需數(shù)字化精準(zhǔn)營(yíng)銷的轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，而零售的海量客戶數(shù)據(jù)，本就非常適合通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的數(shù)字化經(jīng)營(yíng)模式。

銀行的數(shù)字化營(yíng)銷模式轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在如下三個(gè)方面：一是業(yè)務(wù)交易的線上化，減少對(duì)線下網(wǎng)點(diǎn)到店?duì)I銷的依賴；二是經(jīng)營(yíng)管理的智能化，精準(zhǔn)識(shí)別精準(zhǔn)投放，提升效率避免大海撈針；三是閉環(huán)營(yíng)銷，迭代優(yōu)化。營(yíng)銷中臺(tái)將流程分解為營(yíng)銷活動(dòng)創(chuàng)建、營(yíng)銷執(zhí)行、交易實(shí)現(xiàn)、業(yè)績(jī)登記、業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)、模型調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了閉環(huán)營(yíng)銷，打通斷點(diǎn)，拉通多個(gè)線上線下場(chǎng)景，提高了業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)、營(yíng)銷獲客的效率，不斷豐富接入的產(chǎn)品，提升用戶體驗(yàn)，全面支持了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

1.營(yíng)銷中臺(tái)全面提升線上化獲客能力

線上渠道交易量劇增，快捷支付的普及，后疫情時(shí)代的諸多限制，銀行如何適應(yīng)客戶的線上化、離行化趨勢(shì)？營(yíng)銷中臺(tái)實(shí)現(xiàn)了線上客戶觸達(dá)，支持電話、短信、產(chǎn)品卡片、二維碼、短鏈接等多種客戶觸達(dá)形式，基本涵蓋目前主流的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷推薦方式；客戶在多功能移動(dòng)營(yíng)銷平臺(tái)上可通過(guò)企業(yè)微信添加客戶的個(gè)人微信實(shí)現(xiàn)即時(shí)通訊交流，便于隨時(shí)開(kāi)展對(duì)客營(yíng)銷和服務(wù)。

圖7 多功能移動(dòng)營(yíng)銷平臺(tái)與客戶微信即時(shí)通訊示意圖

營(yíng)銷中臺(tái)支持多渠道開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)，客戶收到營(yíng)銷推送后，通過(guò)短網(wǎng)址或購(gòu)買鏈接，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的一鍵跳轉(zhuǎn)購(gòu)買，真正做到移動(dòng)營(yíng)銷，無(wú)需線下網(wǎng)點(diǎn)到店，線上全流程。并且在購(gòu)買前，系統(tǒng)事先預(yù)判客戶是否持有卡及風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)、產(chǎn)品簽約等情況，提前引導(dǎo)客戶做好購(gòu)買前準(zhǔn)備工作，提升產(chǎn)品購(gòu)買順暢度。

2.營(yíng)銷中臺(tái)客戶需求為導(dǎo)向，精準(zhǔn)營(yíng)銷

（1）大數(shù)據(jù)定向客群挖掘：營(yíng)銷中臺(tái)采取可優(yōu)化迭代的機(jī)器學(xué)習(xí)建模架構(gòu)，構(gòu)建“數(shù)據(jù)+算法”雙輪驅(qū)動(dòng)，打造智能“尋客”引擎，針對(duì)潛力高凈值、代發(fā)工資客群、ETC車主客群、私行易流失客群等多個(gè)重點(diǎn)業(yè)務(wù)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，讓營(yíng)銷人員一眼明白客戶是誰(shuí)、什么特點(diǎn)、可能需要什么樣的產(chǎn)品或服務(wù)。

（2）個(gè)性化產(chǎn)品推薦：借鑒總行敏捷建模方式，結(jié)合客戶歷史交易行為、產(chǎn)品偏好，構(gòu)建了定期、理財(cái)、基金和貴金屬等5個(gè)產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷模型，打造智能產(chǎn)品推薦體系，完成對(duì)客戶偏好金融產(chǎn)品的個(gè)性化匹配，并排定推薦優(yōu)先級(jí)，進(jìn)而為客戶經(jīng)理推送差異化的金融服務(wù)方案，助其高效地開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷活動(dòng)。

圖8 數(shù)據(jù)分析挖掘特征選取

3.監(jiān)測(cè)與優(yōu)化改進(jìn)，正負(fù)反饋螺旋前進(jìn)

營(yíng)銷中臺(tái)提供豐富的業(yè)績(jī)監(jiān)測(cè)功能。一是客戶營(yíng)銷后業(yè)績(jī)情況，包括客戶營(yíng)銷后重要指標(biāo)增長(zhǎng)情況、AUM、存款等產(chǎn)品在營(yíng)銷節(jié)點(diǎn)后的變化情況、營(yíng)銷后產(chǎn)品購(gòu)買明細(xì)等。二是客群業(yè)績(jī)監(jiān)測(cè)情況，包括客群觸達(dá)客戶情況、觸達(dá)前后以及營(yíng)銷前后主要指標(biāo)增長(zhǎng)情況、推薦產(chǎn)品購(gòu)買情況、渠道及交易購(gòu)買情況等。三是對(duì)營(yíng)銷過(guò)程監(jiān)測(cè)。營(yíng)銷中臺(tái)將營(yíng)銷結(jié)果和監(jiān)測(cè)結(jié)果作為模型迭代的重要輸入源，不斷調(diào)整特征、參數(shù)及樣本、輸出結(jié)果，形成模型迭代優(yōu)化閉環(huán)。同時(shí)使用模型融合等多種技術(shù)手段，提升產(chǎn)品健壯性和敏捷迭代能力。營(yíng)銷中臺(tái)的高效閉環(huán)式營(yíng)銷，打通了“建模→推薦→營(yíng)銷→交易→監(jiān)測(cè)→優(yōu)化”的營(yíng)銷閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)一站式客戶營(yíng)銷監(jiān)測(cè)管理。

四、數(shù)字化營(yíng)銷模式建設(shè)前景

（一）豐富數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提高智慧挖掘能力

進(jìn)一步建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，形成豐富的標(biāo)簽庫(kù)、模型庫(kù)、指標(biāo)庫(kù)。進(jìn)一步接入第三方數(shù)據(jù)源，快速響應(yīng)行內(nèi)外數(shù)據(jù)綜合分析的需求，進(jìn)一步沉淀營(yíng)銷行為分析、營(yíng)銷結(jié)果類數(shù)據(jù)，為行為精準(zhǔn)化分析提供數(shù)據(jù)支持。

（二）構(gòu)建營(yíng)銷與風(fēng)控模型體系，加強(qiáng)業(yè)務(wù)監(jiān)控

在客戶營(yíng)銷過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)一環(huán)的重要性日益凸顯。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的控制能力決定銀行等金融機(jī)構(gòu)在未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)是否處于優(yōu)勢(shì)地位的核心能力。營(yíng)銷中臺(tái)可從客戶及客戶經(jīng)理兩方面進(jìn)行行為分析，基于數(shù)據(jù)中臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)中客戶、行為、交易、風(fēng)險(xiǎn)等基礎(chǔ)標(biāo)簽，機(jī)器學(xué)習(xí)分析挖掘客戶異常操作構(gòu)建反欺詐模型，進(jìn)一步結(jié)合規(guī)則引擎、實(shí)時(shí)流計(jì)算等技術(shù)，最終構(gòu)建事前、事中、事后全生命周期的風(fēng)控模型，提升客戶經(jīng)營(yíng)管理效能的同時(shí)降低風(fēng)險(xiǎn)。

（三）積極推動(dòng)人工智能新技術(shù)落地應(yīng)用

積極探索生物識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，加大AI人工智能在營(yíng)銷工具上的使用。針對(duì)線上客戶服務(wù)、外呼等營(yíng)銷渠道，上線對(duì)應(yīng)的自動(dòng)化運(yùn)行流程。引入語(yǔ)音機(jī)器人，通過(guò)“人機(jī)協(xié)作”創(chuàng)新智能客戶服務(wù)模式；挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，推動(dòng)OCR技術(shù)落地，推動(dòng)智能語(yǔ)音技術(shù)在營(yíng)銷和客服領(lǐng)域應(yīng)用；引進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，使用前沿機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建更加全面有效的營(yíng)銷推薦模型。

五、小結(jié)

本文針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下?tīng)I(yíng)銷模式轉(zhuǎn)型的問(wèn)題，從搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)基礎(chǔ)、構(gòu)建智能化營(yíng)銷中臺(tái)及數(shù)字化營(yíng)銷模式探索三個(gè)方向提出了解決方案，研究大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景中金融機(jī)構(gòu)與客戶關(guān)系及營(yíng)銷模式的轉(zhuǎn)型，對(duì)未來(lái)數(shù)字化營(yíng)銷模式建設(shè)的前景進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下創(chuàng)新數(shù)智化營(yíng)銷新模式提供了借鑒意義。