大数据商业银行应用实践案例.PDF

集奥聚合 2017年1月 大数据商业银行应用实践案例 P2 C o n te n ts 目 录 商业银行大数据作用凸显 某商业银行大数据应用实践案例 1 2 集奥提供一站式解决方案3 P3 银行发展大零售业务面临新的业务环境 渠道 业务 ? 移动互联网带来了新型 互联网金融机构的挑战， 新形势下，商业银行一 方面加强自身的线上渠 道建设，一方面试图与 各类机构进行业务合作 ? 如何有效推广线上渠道， 如何选择第三方渠道， 亟待对用户进行深刻洞 察，促进多渠道的融合 转型。 渠道多元化 ? 大零售业务直接面对个人 客户，用户数量庞大，相 对于较为集中的对公业务， 零售业务需求高度碎片化， 商业银行需提供差异化、 精准化的服务满足客户的 金融需求 ? 数据成为银行精细运营的 关键，银行现有数据难以 反映客户的全面金融需求。 需求碎片化 ? 商业银行发展“大零售业务”是大势所趋，普惠金融庞大的长尾市场对银行的运营提出了新的要 求 P4 大数据作用凸显 ?侧重于功能实现，缺少 积分、权益、优惠等满 足客户消费金融需求的 服务。 ?手机银行与信用卡独立 客户端清晰的定位和紧 密协作，是移动端信用 卡业务发展要解决的重 点问题。 问 题 解 决 方 法 用户覆盖范围及数据维度 方面存在欠缺。 电商的交易数据、社交类 数据、网络行为数据等来 自互联网的数据将帮助金 融机构更充分地了解客户， 降低业务风险。 补充 补全用户画像 缺乏洞悉用户消费需求的 能力和手段。 通过大数据合作，采集并 整理旅游、装修、教育等 行业相关数据，发掘客户 实时需求，将消费场景转 化成银行的营销场景。 关联 进行场景化营销 在潜在重要客户的判别 上存在局限性。 外部数据的补充可以辅 助银行全方位判别用户 在其他银行及金融市场 的行为，并通过深度学 习模型，预测用户多元 化的金融需求。 预测 客户价值判定 银行维持客户成本不断攀 升。 银行可借助大数据对某一 业务用户身份、社交、电 商、金融等相关属性进行 关联分析，结合业务特征 交叉营销，增强客户粘性， 减少成本 增值 促进交叉营销 ? 银行引入互联网大数据，与行内数据拼接，具有较大的现实意义 P5 C o n te n ts 目 录 商业银行大数据作用凸显 某商业银行大数据应用实践案例 1 2 集奥一站式解决方案3 P6 A 协同业务发展， 提升客均AUM值 B 手机银行的 获客、促活 C 营销 效率和成本 ? 商业银行内部业务部门（零售、个金、信用卡等）、渠道部门（电子银行部等）都面临各自的 考核压力 ? 在“大零售战略”的要求下，电子银行部在业务协同、渠道发展、营销支持方面的探索可以有 效拓展 实践背景 前端：业务协同 中端：渠道发展 后端：营销支持 P7 2015.8 项目准备 ? 在上述背景下，该行电子银行部与我司进行合作，在场景化营销及名单制营销方向进行积极探 索 ? 派驻数据分析师驻厂 ? 导入我方数据与行方 数据匹配 ? 初步人群洞察，建立 全面人群画像 ? 探索应用方向 场景化营销：精准选择权益合作对象 2015.12 百度外卖 优惠券 2016.3 本来生活 礼品券 2016.5 大众点评电影券 2016.9 国美在线 优惠券 名单制营销 下发精准客户名单 2016.12 借转贷：信用 卡中心协同 2016.10 分行全面推广 2016.5 分行业务试点 效果评估 总分行协同：重点获客名单、重点促活名单、价值客户名单 卡中心协同：信用卡潜客名单 大数据商业银行探索及实践 P8 场景化营销—方案概要 特定用户偏 好挖掘 选择合作 对象 触达用户 场景筛选 权益设计 通过分析用户的APP使用行 为，筛选出高频生活场景 设计营销方案触达用户 根据一定的筛选原则选 择权益营销合作对象 ? 手机银行获客、手机银行促活为场景化营销应用方向 P9 场景化营销—百度外卖案例：补全用户画像 场 景 筛 选 权 益 设 计 通过识别该银行客户手机app使用行为，锁定手机银行注册客户和非注册客户高频生活场景，结 合客户需求、权益吸引力、竞争激烈程度等场景筛选原则，选取客户渗透率高、需求频次高、单 次消费低的餐饮APP作为试点场景 26类app 1300款app 10000+标签 分 析 全量匹配客户各类APP使 用率 其中：未注册手机银行客户各类 APP使用率 其中：已注册手机银行客户 各类APP使用率 社交 工具 综合购物 交通出行 视频 生活服务 游戏 新闻 金融 团购外卖 音乐 阅读 旅游 社交 工具 综合购物 视频 生活服务 交通出行 游戏 新闻 金融 音乐 团购外卖 阅读 旅游 社交 工具 综合购物 交通出行 视频 生活服务 游戏 新闻 金融 团购外卖 音乐 阅读 旅游 P10 场景化营销—百度外卖案例