大數(shù)據(jù)助力銀行代發(fā)薪業(yè)務(wù)，實現(xiàn)高效客戶留存營銷
2022-03-18 14:15:03
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作為日常收入的主要來源，代發(fā)薪業(yè)務(wù)不僅與每個人的日常生活息息相關(guān)，也逐漸成為各大銀行密切關(guān)注的重點業(yè)務(wù)。這是因為隨著銀行業(yè)經(jīng)營模式逐漸從規(guī)模擴張向精細(xì)化管理轉(zhuǎn)變，零售銀行業(yè)務(wù)正在成為銀行穿越周期、打造新增長極的重點。而代發(fā)薪業(yè)務(wù)作為對公與零售業(yè)務(wù)“連接器”，重要性毋庸置疑。
但在實際的業(yè)務(wù)場景中，依靠代發(fā)薪吸引來的大量客戶和存款資金，卻未能給銀行帶來預(yù)期中由大量零售客戶驅(qū)動業(yè)務(wù)實現(xiàn)快速增長的效果，據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，目前金融行業(yè)以代發(fā)薪業(yè)務(wù)吸納的零售存款平均流失率達(dá)20%，且隨著周期波動異常。以Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺曾服務(wù)的某銀行為例，該銀行年代發(fā)工資總額為21.57億，但相應(yīng)的年度資產(chǎn)增量僅為2.86億元，年度工資留存率13.2%。
利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶分群特征分析
一般來說，春節(jié)、季初為資產(chǎn)流出高峰期，需在此段時間開展針對性營銷活動來挽留客戶存續(xù)資金。那么首先我們就要進(jìn)行相關(guān)的客群分析。
這里我們可以使用專業(yè)的BI工具，比如Tempo BI，圍繞銀行已經(jīng)掌握的客戶信息，開展數(shù)據(jù)可視化分析的相關(guān)工作，圍繞留存率的高低，結(jié)合客戶的收入水平、行內(nèi)資產(chǎn)水平、年齡特征、渠道偏好等分析出顯著的差異化特征，并將相關(guān)分析結(jié)果智能化組成數(shù)據(jù)分析報告供相關(guān)營銷人員根據(jù)數(shù)據(jù)反饋靈活調(diào)整相關(guān)客戶運營和營銷手段。
我們還可以利用Tempo AI，利用以往銀行積累的客戶數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)，通過算法構(gòu)建客戶留存營銷模型，精準(zhǔn)預(yù)測客戶流失風(fēng)險。具體來說，我們可以集中使用回歸預(yù)測（代發(fā)量）、關(guān)聯(lián)規(guī)則（渠道及中間業(yè)務(wù)簽約情況）、聚類分群（客戶價值分群，定位目標(biāo)子客群）、協(xié)同過濾（產(chǎn)品推薦、活動適配）等，進(jìn)行代發(fā)薪客戶留存營銷分析。
隨著金融數(shù)字化加速，銀行的各項業(yè)務(wù)都在被不斷解構(gòu)和重構(gòu)，這是行業(yè)發(fā)展的必然。銀行業(yè)應(yīng)該積極通過大數(shù)據(jù)分析，加速業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度，為業(yè)務(wù)增長尋找新的增長極。
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公司專注數(shù)據(jù)價值發(fā)掘、深耕行業(yè)應(yīng)用，以大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)及產(chǎn)品創(chuàng)新應(yīng)用為方向，構(gòu)建企業(yè)核心競爭力，現(xiàn)已形成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)圖譜平臺、商業(yè)智能平臺、人工智能平臺等大數(shù)據(jù)系列產(chǎn)品。依托領(lǐng)先的產(chǎn)品和技術(shù)優(yōu)勢，美林?jǐn)?shù)據(jù)深耕智能制造和智慧能源行業(yè)應(yīng)用，拓展軍工制造、智能電網(wǎng)、家電制造、汽車裝配、智慧石油、智慧水務(wù)、智慧教育等細(xì)分領(lǐng)域，致力于推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)、探索行業(yè)數(shù)據(jù)運營新模式。
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