案例名稱
鄞州銀行數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)
(資料圖片)
案例簡(jiǎn)介
鄞州銀行數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)貫徹客戶全生命周期管理的理念，以客戶為中心，貫通線上、線下渠道，結(jié)合大數(shù)據(jù)服務(wù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法與標(biāo)簽工廠進(jìn)行推導(dǎo)預(yù)測(cè)，通過(guò)整合客戶資源、強(qiáng)化特色產(chǎn)品、高效流程、精準(zhǔn)營(yíng)銷、渠道的協(xié)同與聯(lián)動(dòng)，以提升綜合服務(wù)和價(jià)值創(chuàng)造能力。實(shí)施以客戶為中心、主動(dòng)出擊的營(yíng)銷方案，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷活動(dòng)模板化、業(yè)務(wù)流程配置自動(dòng)化，加以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷場(chǎng)景相結(jié)合的營(yíng)銷模式，逐步提升營(yíng)銷業(yè)務(wù)的數(shù)字化管理運(yùn)營(yíng)能力。
圖1 數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)技術(shù)架構(gòu)
圖2 數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)邏輯架構(gòu)
創(chuàng)新技術(shù)/模式應(yīng)用
客戶精準(zhǔn)畫像及價(jià)值體系模型
數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)對(duì)客戶的投資偏好、業(yè)務(wù)往來(lái)、支付結(jié)算等金融活動(dòng)建立常用的300+維度的精準(zhǔn)畫像，并針對(duì)客戶貢獻(xiàn)度、活躍度和忠誠(chéng)度的相關(guān)行為指標(biāo)進(jìn)行分析和綜合，根據(jù)其特有的金融特征，通過(guò)CART決策樹(shù)、KMeans聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法將客戶分為5類價(jià)值體系客群，為制定全面客戶關(guān)系管理方案提供客群分類的數(shù)據(jù)支持。
分布式微服務(wù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
基于Spring Cloud 微服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過(guò)緩存組件、加密組件、工作流組件、消息組件等基礎(chǔ)組件，同時(shí)提供文件服務(wù)、流水號(hào)服務(wù)、消息服務(wù)、認(rèn)證服務(wù)、流程服務(wù)等基礎(chǔ)服務(wù)，避免基礎(chǔ)服務(wù)重復(fù)開(kāi)發(fā)，提高系統(tǒng)使用率，降低系統(tǒng)建設(shè)復(fù)雜度。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，利用ElasticSearch實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速存儲(chǔ)和查詢，在低延時(shí)的要求下保證高可用，并且具有良好的可擴(kuò)展性和彈性。
低代碼技術(shù)
數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)建設(shè)了基于BitMap位圖算法和前端拖拽方式的低代碼平臺(tái)，通過(guò)可視化拖拽和配置的開(kāi)發(fā)方式，降低技術(shù)門檻，使得業(yè)務(wù)人員在簡(jiǎn)單培訓(xùn)后可進(jìn)行自助的營(yíng)銷活動(dòng)流程開(kāi)發(fā)，提高了流程編排和營(yíng)銷活動(dòng)發(fā)布效率。
智能分配引擎
通過(guò)自研的智能分配引擎，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)配置不同場(chǎng)景下任務(wù)分配的節(jié)點(diǎn)、流程、步驟等功能，同時(shí)預(yù)留了特殊場(chǎng)景任務(wù)分配的擴(kuò)展。
實(shí)時(shí)計(jì)算引擎
數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)通過(guò)分析客戶行為，在傳統(tǒng)批處理的基礎(chǔ)上拓展流式計(jì)算引擎，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶的行為數(shù)據(jù)，洞察客戶需求，對(duì)客戶開(kāi)展實(shí)時(shí)交互與營(yíng)銷決策，在大大縮短營(yíng)銷周期的基礎(chǔ)上，提高了對(duì)客戶的快速響應(yīng)和營(yíng)銷成功率。完成 “以產(chǎn)品為中心”向“以客戶為中心”的轉(zhuǎn)變。
圖3 實(shí)時(shí)流式計(jì)算邏輯架構(gòu)
項(xiàng)目效果評(píng)估
數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)通過(guò)分析客戶行為，在傳統(tǒng)批處理的基礎(chǔ)上拓展流式計(jì)算引擎，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶的行為數(shù)據(jù)，洞察客戶需求，對(duì)客戶開(kāi)展實(shí)時(shí)交互與營(yíng)銷決策，在大大縮短營(yíng)銷周期的基礎(chǔ)上，提高了對(duì)客戶的快速響應(yīng)和營(yíng)銷成功率。完成 “以產(chǎn)品為中心”向“以客戶為中心”的轉(zhuǎn)變。
數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)支持行內(nèi)全條線的營(yíng)銷經(jīng)營(yíng)，圍繞客戶進(jìn)行全流程跟蹤的數(shù)字化智能營(yíng)銷，向客戶提供真正的個(gè)性化服務(wù)。項(xiàng)目實(shí)例效果包括以下各方面：
提升營(yíng)銷決策
精準(zhǔn)客戶畫像及客戶價(jià)值體系模型給業(yè)務(wù)管理人員及客戶經(jīng)理提供營(yíng)銷目標(biāo)的決策數(shù)據(jù)支持，可以簡(jiǎn)單高效地從百萬(wàn)級(jí)客戶中篩選目標(biāo)客戶。
提升營(yíng)銷執(zhí)行
營(yíng)銷中臺(tái)的建設(shè)完善了線上、線下渠道的執(zhí)行流轉(zhuǎn)，渠道信息反饋的整合；通過(guò)批處理和實(shí)時(shí)計(jì)算引擎及時(shí)捕獲營(yíng)銷契機(jī)，極大地提高了響應(yīng)速度，提升了營(yíng)銷的時(shí)效性與精準(zhǔn)性。
營(yíng)銷監(jiān)測(cè)及評(píng)估
營(yíng)銷中臺(tái)對(duì)執(zhí)行端進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可對(duì)營(yíng)銷流程的各環(huán)節(jié)進(jìn)行可視化、定量分析，持續(xù)迭代優(yōu)化原有營(yíng)銷活動(dòng)。另外存在營(yíng)銷后評(píng)估機(jī)制，對(duì)營(yíng)銷效果進(jìn)行量化，能夠進(jìn)一步反饋一線人員的營(yíng)銷效果，優(yōu)化其后續(xù)的營(yíng)銷策略。
滿足個(gè)性化需求
依托大數(shù)據(jù)，平臺(tái)基于決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合專家規(guī)則，通過(guò)離線、在線模型的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了千人千面的個(gè)性化智能營(yíng)銷。如對(duì)于養(yǎng)老社保客群，為老年客群推出助老扶老功能，多維度滿足適老化需求。
賦能中小銀行
數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)圍繞智能營(yíng)銷構(gòu)建了“兩中心、兩中臺(tái)”，探索出中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，實(shí)現(xiàn)由業(yè)務(wù)數(shù)字化到數(shù)字業(yè)務(wù)化的轉(zhuǎn)變，沉淀出一套可復(fù)用的建設(shè)方法論。我行將其產(chǎn)品化，推廣到村鎮(zhèn)銀行和其他行社，幫助中小銀行突破無(wú)法高效應(yīng)用數(shù)據(jù)價(jià)值的局限。
項(xiàng)目收益
數(shù)字化營(yíng)銷中臺(tái)作為低門檻、智能的營(yíng)銷工具，業(yè)務(wù)人員經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單培訓(xùn)后就能快速上手并開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)。具體的業(yè)務(wù)提升如下：
自平臺(tái)上線以來(lái)，我行零售貸款增幅明顯，精細(xì)化營(yíng)銷取得了豐富的成果。去年零售業(yè)務(wù)利息收入同比增加1.1億余元，增幅為3.73%。
財(cái)富條線使用效果同樣顯著，自主建立各種營(yíng)銷場(chǎng)景及活動(dòng)50余個(gè)，對(duì)理財(cái)基金客戶的交易跟蹤成功率達(dá)到99%以上，各線上線下渠道觸達(dá)客戶近百萬(wàn)次，我行高價(jià)值客戶量提升9%，星級(jí)客戶總量提升5%，其戶均資產(chǎn)為30.46萬(wàn)元，比上線前增加升1.16萬(wàn)元，我行財(cái)富業(yè)務(wù)穩(wěn)步上升。
項(xiàng)目牽頭人
周均鄞州銀行科技信息部總經(jīng)理
項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員
許曉杰、鄭嘎、李麗君、陳曉鋒、陳書學(xué)、毛杰
關(guān)鍵詞：
