零售銀行營銷業務面臨的挑戰

銀行零售業務是與銀行對公業務、同業業務并列的三大核心業務，在經濟“三期疊加”、金融市場改革不斷深化、利率市場化加快推進以及企業融資成本與風險不斷加劇的大背景下，零售銀行業務因其資本消耗低，發展迅猛，價值回報豐厚，被眾多銀行視為業務轉型的重點發展方向。而營銷管理作為零售銀行獲客、活客和粘客的重要抓手，與客戶管理、產品管理、渠道管理充分結合，形成零售業務發展的基礎性的核心能力，它在推動零售理財、零售信貸、財富管理和信用卡業務發展起到了非常關鍵的作用。近些年，無論四大國有銀行、股份制商業銀行還是城商行都不斷加大資源投入，紛紛掀起一波以營銷轉型或精準營銷為主題的項目建設，內容涵蓋零售業務體系設計、組織設計、流程梳理與優化、數據分析模型、營銷一體化平臺建設等，使得營銷管理在零售銀行發展戰略中重要位置越發突顯。

隨著互聯網金融和電子商務的崛起，商業銀行倍感壓力，銀行零售業務的不僅需要面臨同業的競爭，也要面對來自互聯網金融和非金融機構的沖擊，銀行營銷管理正面臨著嚴峻的挑戰，這突出表現在以下幾個方面。第一，在營銷產品上，各個產品團隊獨立營銷產品，尚不能站在客戶角度提供綜合化金融服務，產品組合營銷少；第二，在營銷客戶上，對客戶分群不夠細致，缺乏對客戶完整、立體、動態的畫像，客戶洞察深度有限；第三，在營銷手法上，一味強調銷售產品，沒有營銷和場景思維，缺乏對客戶投其所好的個性化產品推薦；第四，在營銷渠道上，線上線下渠道無法協同，營銷線索轉介不暢，導致喪失很多營銷機會；第五，在營銷規劃上，無專門牽頭部門負責營銷整體規劃，缺乏長遠體系化考慮，基本上是“走一步算一步”；第六，在營銷設計上，無法做到考慮客戶、產品、渠道匹配的最優化，容易造成“重復營銷、過度營銷”，導致營銷資源浪費，客戶體驗差，收益無法最大化；第七，在營銷過程上，碎片化嚴重，人工干預多，營銷效率低下；第八，在營銷評估上，缺乏對營銷過程的完整記錄，無法做到效果的定量化評估；第九，在營銷管控上，沒有多層次的營銷管控體系，上級無法監控、指導、督促下級營銷工作；最后，在營銷經驗上，只是個別人有豐富營銷經驗，營銷團隊培養慢，不能做到系統化營銷話術提示和優秀經驗分享。

大數據驅動精益化營銷的發展趨勢

在大數據時代背景下，零售銀行要贏得持續發展的空間，需要建立起符合現代金融競爭要求的營銷體系，伴隨著大數據技術的逐漸成熟，零售銀行的營銷理念也得到了加速發展，營銷被賦予了新的時代特征，主要表現為以下幾個方面。

營銷決策數據化

精益化營銷的核心在于營銷的精準性，精準的客戶需求分析、精準的市場細分與定位、精準的產品及服務組合以及精確的營銷控制與考核。精準的本質在于營銷決策用數據說話，例如領先銀行通過建立客戶細分、交叉銷售、關聯分析、流失預警、資金流向、客戶關系網絡等主題的分析，對客戶進行深入洞察，通過決策模型的建立提高對營銷決策的前瞻性、預見性和創造性，改變營銷決策依靠專家經驗或人為直覺，提升營銷決策的科學性和有效性。

滿足全量客群的全生命周期需求

運用客戶細分和客戶畫像技術，建立不同特征的客群，對全量客群進行統籌經營管理他們的全生命周期需求，包括衣、食、住、行、游、醫、玩等；轉變銀行“二八定律”傳統的經營理念，只服務于20%的中高端客戶；對于銀行而言，既要服務好中高端客戶，更要運用大數據的理念、依托強大科技能力服務好大眾基礎客戶，更加關注“長尾”客戶，通過提供差異化的綜合金融服務進行全量客戶的經營。

營銷介入時機不斷前移

按照消費者決策機制理論，客戶對產品購買通常經歷需求創造、需求認知引導、尋找信息、評估選擇、交易行動和體驗評價這幾個過程。傳統上大部分銀行介入營銷時機多為評估選擇和交易行動的階段，采用數據庫營銷、事件式營銷或是實時互動營銷方式進行營銷。隨著場景金融時代的來臨，領先銀行通過打造泛金融生態圈或與場景入口的公司合作，開展異業聯盟方式，在需求創造、需求引導、需求認知、尋找信息的階段開展營銷，使得營銷介入時機更加前置化，營銷變得更加生活化、場景化和有很強的代入感。

營銷渠道全天候立體化

互聯網時代下，滿足客戶“體驗式、碎片化”要求的營銷模式成為贏得客戶的關鍵。商業銀行通過全渠道營銷，將傳統線下渠道和線上電子渠道進行無縫銜接，構建“線上+線下、人工+電子、推送+互動”的立體化營銷服務體系，實現全客戶、全渠道、全產業的營銷協作，以滿足顧客理財、咨詢和社交的綜合體驗，客戶對商業銀行服務的需求將不被時間和空間限制，客戶可以享受全程及時響應的全天候金融服務。

轉型的致勝之道

為了抓住大數據時代給銀行精益化營銷帶來的諸多創新機會，零售銀行需要深化“以客戶為中心”的戰略，借助創新的技術和先進工具，配備專業化資源以實現營銷轉型。

全面深入的客戶洞察

多樣性客戶信息的整合是客戶洞察的前提，客戶多維度細分與立體生動的客戶畫像是客戶洞察的基礎，客戶分析模型是客戶洞察的核心，它們彼此之間相互關聯、相互依賴，是一個密不可分的整體。

多樣性客戶信息的整合是指在保證數據質量的前提下，銀行除自身擁有的客戶人口特征數據、交易數據外，盡可能多地采集客戶在各個渠道與銀行交互的數據，包括客戶在銀行網站、手機銀行的瀏覽、點擊數據，客服中心的客戶交互數據等，適時引入外部數據包括社交媒體、電商平臺、運營商數據，以獲取客戶更多消費、社交和生活信息。

多維度客戶分群按照分群目的和數量的不同，通常分為戰略分群、策略分群、戰術分群和一對一分群。例如戰略分群多以客戶價值、客戶生命周期或輔之以地域維度進行劃分，分群數量控制在6～20個之間；策略分群基于行業經驗和業務分析經驗劃分，數量一般在15～100個之間，例如代發客群、代發養老金客群、純信用卡客群、跨境客群、海淘媽媽客群等；戰術分群基于數據聚類方法及客戶標簽庫，通常針對特定的營銷活動或具體業務場景專門劃分，數量通常較多，如沉默存款群、成熟高端投資群、積極投資理財群等；而一對一分群是指把每個客戶為一個群，通過實時分析每個客戶的特征，做到“千人千面”的個性化推薦的效果，達到最優的客戶體驗。再通過對細分客群進行人物畫像，讓業務人員更加直觀、生動的理解分群結果，更有利于進行市場營銷策略設計和用戶體驗設計。

客戶分析模型是對客戶信息的深度運用，利用專業的分析平臺或模型實驗室構建面向特定客群特定場景的分析主題，包括：高比例存款高價值客戶流失預測分析、代發客群留存率提升分析、ETC客戶獲客分析、資金凈流出客戶的資金流向分析、電子支付交易行為路徑分析、零資產客戶激活分析、特定產品響應率分析、客戶關系網絡分析等。舉例來說凈流出客戶資金流向分析，其分析方法是通過梳理出客戶資金獲取的不同場景，如高存款、基金贖回、代發工資流入等，對流出客戶進行多維度畫像，抓取到群體特征；同時建立客戶交易關系圈，將不同業務場景下的資金流出情況進行分析，識別資金回流強弱關系，找到潛在的高流失高價值流失客戶進行精準營銷。再比如ETC獲客分析，其分析方法是通過分析客戶針對車的消費行為如加油、保養，再結合運營商的數據分析用車情況，有針對性做營銷活動精準獲取ETC客戶。

高效自動化的營銷閉環

構建高效自動化的營銷閉環一方面解決了大規模部署多渠道營銷活動的效率問題，另一方面將營銷策劃人員從大量的多方溝通中解脫出來，將工作重心轉移到營銷活動設計以及活動過程和結果的跟蹤評估上。營銷閉環包含分析洞察，活動設計，渠道執行和反饋評估四大環節，其難點在于實時地反饋渠道執行信息并進行多渠道的協同，以及對營銷活動的過程和結果進行反饋評估。

零售銀行在營銷閉環上面的投入將在四個方面獲得卓越的提升，第一，營銷活動數量。3～5人的營銷團隊每年手工完成大約30個營銷活動，以一次性的臨時活動居多；而營銷自動化帶來的效率提升能幫助團隊完成100個以上的營銷活動，并且大部分是周期性的固定活動。第二，營銷活動部署時間。一個活動的設計部署周期從以往5～10天縮短到2～5天。第三，營銷活動轉化率。將客戶洞察結果融合到營銷中，通過不斷優化，將客戶轉化率由過去的0.2%～4.8%提升到6.2%～18.7%。

增強銀行全渠道的營銷體驗

在互聯網時代下，用戶營銷體驗對于營銷效果的提升起到越來越關鍵的作用，目前銀行在渠道建設方面正由多渠道到全渠道方向發展，如何增強銀行全渠道的營銷體驗是擺在銀行急需解決的重要問題。其中個性化互動式觸點營銷、統一接觸優化、O2O協同營銷是提升全渠道營銷體驗的關鍵。

實現個性化互動式觸點營銷需要銀行把握好每一次與客戶接觸的機會，如客戶在網銀登錄，在手機銀行上進行貸款計算器試算，向客服或大堂經理咨詢產品情況等。根據客戶接觸銀行各類渠道的特點，客戶特征、接觸歷史、最新行為軌跡等，實時推薦適合最能滿足客戶需求的產品與金融服務，讓客戶感覺“知我所知”甚至是“替我所想”。

銀行優質客戶往往是各個業務條線爭相營銷的對象，過于頻繁的信息推送會讓客戶感覺到過度打擾，這就需要對全渠道下所有活動進行統一管理，建立客戶接觸優化機制，包括建立對接觸頻次、免打擾規則、活動優先級、容量控制規則、客戶渠道偏好、產品最適化等規則的設定，采用優化算法選取最適合營銷信息傳遞給客戶，同時保證銀行整體利益最大化。

一旦客戶對營銷的反饋信息在相應的渠道被獲取，抽取其中的有效的反饋作為營銷線索，使得營銷線索在柜面、網銀、電話銀行、手機銀行、微信銀行等之間無損轉介，實現O2O協同營銷，為客戶提供統一的接觸體驗，讓客戶感受到在與同一個銀行而不是多個銀行進行互動。

營銷系統生態圈建設

在大數據驅動精益化營銷中，客戶數據的可靠性、分析數據的精準度、營銷方案的合理性、用戶接觸優化能力以及渠道的執行力都影響著最終營銷效果。成功的營銷活動背后一定是由一套完整的“營銷系統生態圈”來支撐，它主要包括大數據整合平臺、營銷數據集市、大數據分析引擎、營銷流程自動化引擎、營銷實時決策引擎、事件偵測引擎。營銷生態一體化系統并非孤立存在的，它必須與銀行現有的數據倉庫、ECIF、ACRM、OCRM、ESB、各渠道系統、核心系統等相關系統在整體架構層面進行定位、分工、整合和銜接，發揮銀行營銷一體化生態的協同效應。

同時應不斷汲取和整合創新的數字化營銷方式，包括采用DMP技術實現數字化精準廣告投放、優化搜索引擎（SEO）營銷、社交媒體營銷、社群營銷等技術實現方式，形成一套完整數字化營銷生態體系，達到“營銷無所不在”直至“化營銷為無形”的效果。

集約化的營銷運營團隊

目前國內多數零售銀行以產品銷售為導向，在總行、分行、支行的三級組織架構下，營銷相關資源都下放到分支行層面，分支行承擔營銷考核指標，總行主要把握營銷政策、營銷考核指標的制定和營銷資源的投放。按此模式開展營銷業務暴露出諸多弊端，如分支行業務與數據分析結合的人才嚴重缺失，營銷以個人經驗為主導，分析人員在獲得數據和信息受限，無法利用總行全面數據資源和分析資源等。

因此，總行應構建靈活、敏捷的營銷分析和營銷設計團隊，在人才培養方面注重數據分析專業技能和業務的結合能力。通過“小前臺，大后臺”的營銷運營模式，發揮總行數據集中和分析能力優勢，集約化管理零售客戶數據、對客戶深入洞察，并不斷進行迭代和優化，全面提升營銷效率和營銷精準度。針對分支行的特色需求，在流程和系統功能上提供“綠色通道”，允許特色數據的導入和分析。

轉型的路徑選擇

零售銀行營銷轉型是一個復雜的系統工程，需要志在高遠、科學規劃、合理布局、分階段分步驟地實施營銷轉型。不能一味地追求先進大數據分析技術，而忽略銀行自身基礎條件和業務價值釋放的匹配程度，可以將零售銀行營銷轉型劃分為三個階段。

營銷轉型發展期

發展期注重營銷轉型體系基礎性工作建設，體現在業務層面開展營銷轉型戰略規劃，在行里形成營銷轉型方向與思路的統一認識；在數據層面搭建營銷數據集市，客戶標簽庫和事件庫的落地；在客戶洞察層面，對客戶進行多維度細分，對核心客群進行用戶畫像，選擇有典型意義的主題進行深入客戶分析；系統層面建設自動化營銷平臺，打通典型幾個營銷渠道，開展營銷方案試點工作將分析結果應用到營銷當中評估營銷活動的成效。

營銷轉型創新期

營銷轉型創新期在數據層面考慮營銷數據集市的數據多樣性整合能力的增強，補充行內非結構化數據；在客戶洞察層面，對更多客群畫像，對更多業務主題進行分析，持續滿足零售銀行對客戶數據價值的深入挖掘；在系統建設上，將更多的線上和線下的渠道打通，形成立體化的全渠道營銷網絡，引入實時決策引擎技術，實現個性化互動式營銷，引入營銷優化模塊，實現客戶統一接觸優化，給客戶帶來更為優質體驗；在組織建設上，實現專人對特定客群進行全生命周期管理，比如養老客群、出國客群等。

營銷轉型超越期

進入營銷轉型超越期，打造開放營銷生態圈，建立數字營銷一體化體系是這一階段的重點工作。引入DMP技術，實現精準的廣告投放，引入社群營銷、搜索引擎優化營銷等，擴大零售銀行的觸角；加強建設銀行API開放和管理能力，建立與第三方企業、社團等廣泛的B端資源合作體系，將金融業務無縫嫁接在生活場景中；建立全渠道積分體系，將客戶忠誠度管理與營銷生態圈結合，增強客戶粘性，實現“外接流量、內建平臺、經營流量”的管理模式。