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信用算力:数字化运营,助力中小银行信贷业务降本增效

2020-06-11 14:26 · 稿源:站长之家用户投稿

在数字化 3. 0 即“数据驱动业务”的阶段,基于数据应用体系,业务方围绕组织架构和业务流程,建立全方位的监控体系及模型体系,做到数据采集、加工、使用和共享的循环机制,充分利用数据和模型能力来实现业务的降本增效。聚焦到中小银行数字化建设层面,数据与业务的关系则更加紧密,数据对组织和业务的驱动作用也更加明显。

信用算力CEO张建梁认为,建立以数据为基础,以客户为中心,构建“数据+洞察+场景+渠道/内容”多位一体的运营赋能业务闭环链路十分重要。“数据+洞察+场景+渠道/内容”多位一体的运营赋能业务闭环链路,具体来说包括几个重点:

(1)树立数字化思维,加强银行数据治理与数据互联协同。信用算力通过查看公开数据发现,银行数据使用率仅10%左右,银行各部门间数据未打通,跨部门数据未互联,在业务实施过程中往往出现营销节奏缓慢、运营收效甚微等问题,也因为这种高度的数据壁垒,业务部门无法进行深度的客户洞察与需求挖掘。

信用算力CEO张建梁强调,在具体策略上,中小银行需要搭建和优化大数据中台,打通内部数据,挖掘底层数据价值。同时,积极对接各类合规数据源或联合三方进行数据建模,加强内外部数据协同与互联,并根据现有数据进行有效的数据补全和标签补全,快速响应产品迭代、营销运营策略,让数据能力真正释放到各个业务系统与环节。

(2)全方位洞察客户,构建数字化运营闭环。在前期整合线上+线下、内部+外部数据的基础上,中小银行需要对客户需求进行全方位洞察,如制定360度客户视图、客户成熟度模型、贡献度模型、客户价值分层等,聚焦和筛选出真正能为业务贡献价值的优质客户,持续驱动高价值客户的参与度和忠诚度。

关于3 60 度客户视图这个环节,信用算力CEO张建梁特别指出,中小银行需要基于业务与产品需求,建立包含客户特征属性、偏好情况及金融行为等数据在内的年龄、性别、地域、学历、资讯、泛娱乐、电商、金融、生活等3 60 度用户画像体系,为后续营销投放环节的精确性和覆盖度打好基础。

同时,基于对客户的全方位洞察,结合客户获取-激活-留存-转化-召回的营销法则,辅助运营人员制定集活动创建-执行-管理-反馈-迭代为一体的数字化运营策略,最终为全渠道客户数据管理、跨渠道客户行为管理、客户全生命周期管理、完善客户价值成长体系做支撑。

(3)全链路跨渠道触点运营,打造极致的客户体验。高效的数字化运营能力,中小银行还需要解决两个问题。从渠道建设层面,解决全链路、跨渠道触点触达问题,激活长尾流量,在合适的渠道和客户旅程节点,向客户推送最为匹配的产品活动、会员权益信息。从内容送达层面来看,需要建立丰富运营策略库及素材库,引导客户进行金融活动,并根据运营目标,定制个性化创意和素材,持续对创意和内容的曝光率、点击率、使用率、挽留效果进行准实时数据分析反馈,持续迭代优化数据模型、策略模型及触达场景。

(4)强化场景挖掘与场景融合,打造个性化客户体验。中小银行结合实际业务需求与客群特点,引入高频生活场景和区域特色场景,如市民卡,社保卡,交通卡,加油卡等,将金融产品属性与不同细分场景对应的客户群体属性有效结合,改变以往传统运营模式中难以精准捕获有效客户,客户转化率低的问题。

举例来说,可以通过对接电商购物、外卖生鲜、餐饮、出行、教育、体育、影音娱乐等场景权益服务商,优化涵盖实物礼品、优惠券、虚拟权益等多样化营销权益运营。具体到营销和运营层面,更要加强场景化分类及细化。

信用算力作为金融科技智能解决方案提供商,连续 6 年专注金融科技服务领域,为银行、消费金融、信托、保险等金融机构合作方提供智能营销、智能风控、智能运营服务。在数字化运营层面,信用算力希望整合数据、产品与技术,输出一体化科技服务,深化科技与金融的深度融合,帮助中小银行扩大优质资产规模,盘活和深耕存量客户,提升和释放网点与业务人员的产能和潜力。

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