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1.4.4 数字化营销:场景驱动的智能营销,精准互动交易

营销环节是距离消费者最近的环节,也是数字化、智能化程度最高的环节。过去的消费者,对于金融企业来说是一个陌生的黑箱,即使拥有“会员体系”的银行,也难以实现与消费者的实时互动,难以与消费者共创价值。而在智能化、数字化的环境下,随着消费者数据的不断沉淀,消费者的概念也正在由“客户”变成“用户”,并进一步地变成“产消合一”视角下的“价值共创者”,在银行与用户的实时、持续互动中,智能化营销也已经越来越无所不在了。

传统银行习惯服务于高端的企业客户和个人客户(2:8法则),但数字化时代打破了客户边界,可以通过数字化渠道触达所有客户群体(长尾法则)。在Bank 4.0时代,长尾客群需要更加精细化数字化的营销能力:数字化的渠道获客、精准的客户洞察、千人千面的营销、智能化的客户体验等。

基于数据智能和自动化的精准营销模式将替代传统粗放的营销模式,以收获更多社会主力军和新生代客户。具备用户画像、数据标签、营销策略、决策引擎的开放式渠道的智能营销体系,可计划性与事件驱动,实时通过渠道协同实时联动,实现精准、高效、联动的场景驱动营销。并通过建设丰富的营销运营组件快速组合营销流程,实时监控营销成果并快速试错。数字化营销如图1-4-4所示。

图1-4-4 数字化营销

数字化营销的核心是基于庞大的客户行为数据,通过机器学习、客户画像、关联分析等举措,进行客户细分,划分不同群体。根据群体的属性制定差异化营销策略,推送定制化服务信息,从而达到“千人千面”展示方式,以低成本促进营销转化率提升,从普众营销过渡到精准营销,演化为场景营销,最终实现智能营销。

如今,部分银行正在尝试将精益化营销手段应用于日常营销工作中,在客群定位、产品营销、渠道服务等领域做出了多项创新。在客群定位方面,银行使用大数据机器学习模型、客户画像、客户标签库等工具精准定位;在产品营销方面,采用数字化品牌营销与精准营销结合、线上渠道与线下渠道协同的方针,实施以客户为中心、主动出击的营销方案,同时对营销效果加以回收分析,形成营销闭环体系;在渠道服务方面,实行营销与服务线索的全渠道转介,打通行内外服务渠道。

例如,上海银行利用机器学习和大数据分析等新技术手段,建立了批量获客模式,实施客户群体的分层管理。通过多维度客户数据,形成多样化的用户画像,预测客户行为,实现精准营销。并借助新型交互设备等应用,结合非金融元素的引入,形成新型营销工具使营销业务推广更加精准,打造了符合客户需求的特色化产品推广体系,实现定制化推荐和精准营销。目前上海银行已在网点试点手机银行扫码特惠购、自助售货体验、智慧健康体验等。 qF2zDsCO948rf7LkFRrkg76R+ugVEbFv4+oI8C71WNw0zKRgZ5/KuOFkcBUcJuf2

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