精准营销案例分析(金融营销精彩案例分析)

临近年底,是银行家一年一度的良好开端。良好的开端是商业银行年度发展的首要任务。如何在短时间内取得良好的营销效果,推动年度业务发展?虽然银行营销人员使用了18种武器,但随着近年来竞争的加剧,这场战斗逐年激烈。别担心,索信达会给你建议的!

一般来说,商业银行营销有三个起点:大厅阵地营销(股票)+增量)、股票客户营销、增量拓展营销。如果银行在人力物力资源相对有限的情况下,索信达建议重点保持自己的地位,维护股票客户,防止损失,通过股票推动增量。目前,股票客户的精准营销已成为商业银行良好开端的主战场。因此,索信达从如何利用数据分析使商业银行开端良好?从这个主题入手,详细说明了商业银行准确营销存量客户的方法论和实践案例。

商业银行开局良好

股票客户营销的困境和挑战

我们总结了商业银行在股票客户营销中面临的共同问题和难点。

01 无统筹

也就是说,打乱战争,没有计划,没有方向。许多机构通常在总行向分行发布评估计划后,直接向分行要求结果。在此过程中,没有具体的路径和方案支持。

02 缺手段

传统的银行营销模式主要是通过电话吸引用户。在这方面,许多机构存在两个误解,一个是良好的开端主要是离线渠道,但实际上在线和离线联动和多渠道接触沟通可以达到最佳效果;第二个误解是有一些春节福利活动,事实上,最终关注客户的真实需求,可以准确匹配客户群体和需求,为客户提供不同的差异化价值。

03 少方法

也就是说,无法从数据中获得价值信息。许多机构积累了大量的数据,但他们不知道如何理解用户,做客户细分,肖像洞察力和营销结果评估?应该使用哪些数据?哪些模型更合适?评估的核心指标是什么?等等,从数据中找到答案来支持决策。

04 难落地

也就是说,最后一公里执行不到位。特别是在线下运营环节,无法实时监控一线员工的执行效果评估或执行评估。关键是要优先考虑一线人员的激励机制。

库存客户精准营销六部曲

帮助商业银行实现产能突破

如何通过数据挖掘支持客户的整体业务策略,在短时间内释放营销效率,实现高效的绩效目标?从多年的实践经验中,我们总结了商业银行股票客户精准营销的六部曲。

1.商业理解和目标设定。从业务需求和场景出发,明确客户细分的目的和业务目标,制定整体营销计划。

2.模型设计和数据准备。根据业务目的确定客户细分的可行性方法和资源,准备所需收据,探索数据业务的意义、可用性和有效性,开发模型。

3.客户细分和客户意见。在系统中,客户在不同层次上进行划分。分组完成后,描述细分客户群的特点,了解客户的真实意愿和需求,可作为营销措施设计的有力决策支持。

4.营销措施的设计。根据客户的洞察力和问题,制定最合适的产品、服务和营销活动,包括营销主题、产品设计、营销机会、营销渠道等。

5.在线和离线实施控制。根据明确的方向和目标,经常跟踪销售过程,有节奏地回顾和总结,及时纠正和纠正营销行动,不断调整营销策略。

6.营销效果评估和模型优化。综合评价营销效果,以回流数据为模型调整的基础。

某银行开门红客户

潜在挖掘和精准营销实践案例

以下是银行开局良好的具体营销案例,介绍了如何在实际工作中应用上述六个流程。

01 商业理解和目标设定

这个案例的背景是,客户在良好的开端工作中遇到了几个关键问题。一是任务繁重,压力大,不知道从哪里开始实现指定目标;二是客户有一批大型财务管理和存款客户已经到期或即将到期。这波客户应该如何承担?第三,客户在高峰期有数亿的财务管理规模,但后来下降到个位数。如何通过良好的营销在良好的开端召回高质量的客户?

基于这样的背景需求,我们锁定了两类客户,并设计了四个营销目标。也就是说,重点是为财务管理和存款签约客户进行有针对性的营销。具体的营销目标设定为:提高客户产品载能力和睡眠激活率,降低客户资产损失率,提高睡眠客户的财务管理余额。

精准营销案例分析(金融营销精彩案例分析)

02 模型设计和数据准备

首先要充分了解业务,深入了解财务管理和客户存储的业务特点,然后收集整理客户特点、产品特点、交易行为等业务特点;

二是探索和处理数据,包括常规缺失值、重复值、数据分布相关性分析等;

三是做各种特色工程,进一步细分客户群,可以通过业务规则或客户群细分;

第四,根据细分客户群体进行整体财务管理和存储客户产品响应模型,可以使用各种机器学习算法,包括决策树随机森林、逻辑回归等;

然后对模型进行调整,获得响应模型的预测分数;最后,根据每个客户推荐的各种产品的最终分数,根据最终有效产品的推荐分数,为每个客户选择当前行业销售的产品个客户选择 Top产品,最后输出客户的具体细分,然后细分每类客户对应的推荐最佳产品。

在数据准备方面,可以考虑客户的基本信息、移动银行行为渠道偏好、金融产品偏好等。这里需要注意的是,在制作机器学习模型时,需要添加一些衍生变量,如一些指标的最大值和最小值,或转移收入的次数,这是不同时间窗口的衍生变量。在此基础上,我们不断丰富特色项目,在机器学习过程中获得更好的预测效果。

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03 客户细分及洞见

在这种情况下,我们采用了行业成熟的理论模型RFM模型,用RFM该模型旨在细分最有价值的用户,利用有限的营销资源专注于投资,从而最大化价值产出。

在RFM在模型的基础上,需要结合实际操作来改进模型。我们做了两个改进:一是M不仅要考虑到期金额,还要考虑客户的整体情况AUM价值;二是不仅仅是价值论。最近到期或即将到期的客户是重要的营销客户群体,先留住客户,然后通过产品和服务的支持不断提高客户资产规模。

还要注意,RFM客户细分模型应与场景强烈结合。如果是财务管理或固定存储的特定产品营销,建议从单个产品中找到人RFM分层分类;如果是一个良好的开端场景,那就是人们寻找产品。建议从客户那里得到全部AUM在客户层面RFM对产品响应模型或协同过滤模型进行分层分类。

客户细分核心需要解决的几个问题是:1。什么是重要的营销客户?2.哪些沉睡的客户需要专注于唤醒, 哪些客户需要重点召回? ?3.如何在时间和资源有限的前提下合理分配?优先级较高的客户群体是什么?

以财务管理到期客户为例:根据到期时间和到期金额,考虑到期金额AUM价值,分为高、中、低优先级。根据业务运营的逻辑,确定营销优先级。最近到期或即将到期的优先级相对较高,资产越高,优先级相对较高。

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我们从实践和数据分析中得出一个关键结论:建议推进营销,即选择最佳的营销时机。在做一些资源倾斜时,我们认为优先营销即将到期的客户,效果远好于到期的客户。

客户细分实际上需要解决两个主要问题:一是战略层面。战略细分还将考虑支持营销组织者、营销策略、服务策略、营销效果和反馈;二是战术层面。战术细分将以组织者、营销和服务策略为指导,结合具体的营销活动进行战术细分。

完成客户细分后,对每一类客户进行全面的肖像,尽可能全面地了解客户,为客户提供个性化的服务。产品推荐策略可以通过产品响应模型输出给每个客户Top最好的产品。

04 设计营销措施

策略设计包括应该选择什么样的客户群体,什么时候触发它?什么是合适的产品和权益?选择什么样的材料?选择哪些渠道?评估标准和触发规则等。在执行层面,包括如何在线和离线执行,以及如何监控过程?如何评估结果?在连续迭代阶段,每个环节都应进行全面的设计和梳理。

在设计过程中,要充分利用线上线下的接触渠道,定制接触内容。特别是产品和活动的亮点要优先考虑。设计和梳理各渠道的流程和接触方式、接触内容、策略脚本和推荐产品。

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有几个关键点:如高资产难以召回客户,依靠定制特色产品作为联系和营销的起点,将根据流动性安排推荐短、中、长期产品规划,从短信预热、活动激励、电话访问、客户分类、标签管理、微信互动等,制定精细的营销流程。对于低资产客户,一般采用批量营销的方式。

简而言之,对于不同的客户群体,不同的场景,每个银行的每个细分客户,都应该做这样一个流程的整体营销措施的设计。

05 线上线下管控

下一步是实施落地环节。重点是及时监测评价效果,建立完善的指标体系。

过去,许多客户可能会关注业务财务、规模、管理、结构等结果性指标,但往往缺乏日常金融交易金额、金融客户承担率、有效通过率等过程性指标。我们认为,除了结果性指标外,通过每回顾过程指标,不断改进整体营销策略设计是非常关键的。

这里有一个离线监控漏斗的例子。线下监控从销售线索生成到客户补充到需求分析,到最终客户购买,再到不断维护客户这样的漏斗,监控各环节的关键指标。在此过程中,应及时了解各指标的性能趋势或问题,并及时诊断各指标的使用率、客户接触率、有效接入率、服务转化率、客户保留率等个环节出现的各种问题,能够利用数据洞察的结果进行有效的营销牵引。

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同样线上也需要根据前面定的大的营销目标,在具体的营销场景关注一些比如注册绑卡交易、客户浏览活动参与的关键指标等。重点根据最终的营销目标关注核心指标,核心指标通过不断的变化,能够及时的进行营销指引,包括营销策略的改进。

06 营销效果评估及模型优化

最后一步就是对整体营销效果的评估,也包括营销数据最终能够回流到模型,从而对模型不断调优。这里一般会进行两种方式的对比,第一是按照营销和不营销两种方式进行对比;第二会进行模型的全群和随机的全群做对比,会分4类象限,最后根据模型评分而选出的客群作为目标组,会观察这部分客群在接受营销活动时的价值提升、增长情况。

总结

最后对商业银行开门红存量客户精准营销六部曲的各个注意要点进行简单总结:

商业理解及目标设定。要全盘规划,统筹安排,制定考核指标,明确目标,要有对目标的充分调研论证。关键要制定好执行方案,细化到物料,层层分工,责任到人。数据也是开门红中的重中之重,要考虑存量数据怎么挖掘、分析、复盘等。

商业设计和数据准备。对RFM模型做了比较重要的改进,也要注意模型要结合具体的场景去做设计,无论是人找产品,还是产品找人,具体模型设计的流程是不同的。数据挖掘不仅能够洞察业务规律和特征,更重要的是能够转化为行动决策的支撑依据。

客户细分及客户洞见。关键是做客户分群和客户洞察之后,能够保证在战略层面具有战略的指导意义,具备长期稳定常态化客群运营策略;在战术层面,能够支撑产品、价格、渠道、 促销等策略,也能让一线的执行团队深入了解细分客群的特征。

营销举措设计。包括细分的客群,具体每一类客群的触达渠道、触达内容、触达时机、多波次营销的设计流程。

线上和线下执行管控。既要重视结果指标,也要重视过程指标。尤其是过程指标,要在每天的复盘中监测它的变化情况,从而为营销提供指引。对线下、线上重点指标要做全面的梳理和监测。

营销效果的整体评估以及模型的优化。不仅包括模型自身效果评价,也包括模型应用的效果评价,数据也要回流回来做模型的动态调优。

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