零售銀行精準營銷案例

『壹』 銀行怎麼做精準營銷活動

這個就應該給用戶點禮物了，為了禮物也就會參加活動了。

『貳』 如何運用大數據開展銀行業精準營銷

在運營商大數據精準獲客彌漫的今天，我們彷彿看見了眼前影影綽綽的都是客戶，但當伸手去抓，卻發現寥寥無幾，什麼原因？讓我們的客戶變成了鏡花水月，主要原因，還在於對客戶的把握不夠精準。

未來，營銷人才的數量越來越少，門檻越來越高。除了懂營銷，營銷從業者必須更加了解技術發展的趨勢，包括現階段炙手可熱的移動營銷和跨屏營銷。以後，網路推廣的成本越來越高。無論是甲方還是乙方的營銷人員，或者中間商，都需要更有服務意識，運營商大數據精準獲客對媒體更為了解，掌握如何根據不同的產品或者廣告去選擇合適的終端、人群進行傳播，僅靠傳統營銷根本不能滿足。

可以這么說，只要客戶瀏覽過公司的網站，甚至相關行業的網站或者APP，大數據系統便可以准確的獲取到相關訪客的信息，這時候公司的業務可以直接面對意向非常之高的用戶，成功實現跨越諸多環節實現精準營銷！
舉個例子，你是希望男性或女性更青睞你的產品？還是年輕人或中青年有興趣？什麼職業的客戶更對你產品的路子…如果你將行業的網站或者APP提供給我，我這邊將會利用最新的網路抓取技術獲取這些訪客的信息，歡迎大家與我一同討論交流大數據相關知識哦。

『叄』 互聯網時代的客戶數據分析與精準營銷

互聯網時代的客戶數據分析與精準營銷
隨著互聯網金融和大數據時代的到來，銀行在IT建設、數據採集方面都投入了大量的人力、物力和財力，CRM系統已普遍建立，基礎建設初步完成。然而從整體來說，中國銀行業由於在數據分析（analytics）領域經驗的缺乏，戰略上誤將此項工作狹義化為IT工作，數據與客戶仍然是隔離的，數據應用主要集中在後端，數據文化尚未形成，數據分析手段仍然比較原始，實際投入產出比不高。
單從客戶細分而言，幾乎所有銀行都在做客戶群分層工作，有的銀行只是粗略分層，有的銀行根據風險與客戶生命周期進行客戶分層，但幾乎很少有銀行能夠從數據挖掘與分析角度精細化地進行客戶細分與決策，而真正懂得如何科學運用數據與模型進行客戶行為分析預判，特別對流失客戶的分析與預判，實施精準營銷的更是寥寥無幾，這必然導致銀行在以客戶為中心的轉型發展過程中，會遇到一系列與客戶發展目標相關的瓶頸，諸如我們常常聽到的如下頭疼問題：
不知道哪些客群應該重視、哪些應該放棄；
客戶流失率很高卻不知其原因，不知道如何進行客戶流失分析與預判；
不知道如何進行客戶預見性營銷與精準營銷；
不知道如何通過數據分析與模型工具促發客戶；
……
那麼，如何解決以上問題呢？我們認為，銀行首先必須要在客戶數據分析這項重要工作里投入必要的資源、人力和物力，並願意採用專業科學的管理方法與指導，從而使數據分析能夠為銀行帶來實質性的效益。本文我們將通過兩個案例的分享助您領悟這項工作的實施要領。
［案例一］客戶數據清理分析與分類
首先，將客戶數據按照邏輯關系、層層深入劃分、清理與分析。先運用數據分析方法將無效客戶界定與排除，隨後開展有效客戶與潛在客戶分析、有效客戶精細化細分、潛在客戶中分離出休眠客戶分析等，通過層層分析與剝離，結合銀行實際情況，得出對銀行有終身價值的客戶群。客戶數據細分示例如下圖：
其次，為了能真正理解客戶，需要挖掘更多目標客戶的內心深處的需求和行為特徵。必須在超越客戶身份、年齡類別、資產數字、交易數據等表象洞察客戶的需求動因和價值觀念，許多洞察客戶對於產品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易時間的偏好等等。為此，要對分層後的客戶進行深入的人文洞察與分析，分析結果用於輔助客戶營銷策略制定。
那麼，什麼才是無效客戶呢？例如，某零售銀行帳戶多達350萬，暫無精確的客戶數，賬戶金額0-100元達250萬（占總賬戶的71％，可能為無效客戶），100-1000元達40多萬戶，擁有龐大的代發賬戶。在項目實施之前，該行並沒有認識到，中低端賬戶金額並不等於中低端客戶。銀行也不知代發客戶如何使用其賬戶資金，不知為什麼代發客戶資金流出銀行。
界定無效客戶，需要將數據分析方法與銀行實際情況相結合考慮。
在本項目中，由於考慮到零售業務團隊、IT團隊與財務部門對無效客戶定義不一致，首道資深顧問在數據清理之前,與銀行相關團隊共同協商與定義「什麼樣的客戶在該行算無效客戶」。根據第一輪協商，確定以行內資產(AUM)100元(包括100元)以下，並且過去12個月所有賬戶沒有任何動作（如:存儲提取和匯入）的客戶為無效客戶。後又採用統計分析方法與實戰經驗結合，得出銀行各部門均可接受之分類切點。按此方法切除無效客戶之後，便獲得有效客戶數據。
排除無效客戶之後，重點對有效客戶和潛在客戶進行深入挖掘與分析。
在潛在客戶中，一部分為有效客戶，一部分為休眠客戶。對休眠客戶，採用相關策略進行營銷，觀測效果，根據效果為改進銀行產品提供相關建議。對於有效客戶細分，則可按客戶的消費行為、按客戶在銀行資產額、按客戶與銀行關系長短、按銀行收入貢獻度等進行細分，尤其是對於在本行有低資產額的有效客戶，需估測客戶行外資產，協助進行交叉銷售，對本行客戶產品擁有情況做精細化分析，將零售客戶總客戶數，按照產品條線進行細分。通過數據分析，確定客戶價值。
［案例二］代發客戶流失率分析、客戶維護與精準營銷
客戶流失嚴重是某銀行非常頭痛的難題，如何對銀行的客戶做好維護是該行重點關心的話題。仍然回到之前的問題，該行擁有大量的代發客戶，但不知為何代發客戶資金流出銀行金額較大？針對這個問題，我們的解決方案是：首先對該行代發流失客戶進行相關數據細分與分析，確定流失客戶特徵和屬性，同時分析影響客戶流失的各因素及各因素之間的相互關系。在此基礎上，對流失客戶在流失過程中所處時間段，進行數據分析，確定流失客戶時空特徵，並對流失客戶資產特徵進行深入分析與判斷，進而幫助銀行對已經流失或者有流失預警的客戶，提供相關流失客戶挽留策略。
在項目中我們幫助該行建立了客戶維護率模型，以此做好客戶流失預判和保留，大幅降低了該行的客戶維護成本。通過開發和不斷調試，該模型能夠幫助該行確定客戶流失預期（如預計客戶將在3個月或者5個月流失）與營銷客戶群（如年齡在20-30歲的女性客戶群），並給該行提供與設計相關客戶維護與吸引策略。例如：若要維護這些客戶，避免在預計內流失到他行，則需要配備哪些產品進行營銷？需要採取哪些營銷活動？通過哪些渠道接觸客戶？在什麼時間段最為適合進行客戶挽留？決定哪些客戶值得該行團隊花費成本進行維護挽留？……為該行大幅降低了客戶維護成本，提升了維護效率。客戶維護率模型原理示意如下圖所示。
除了做好客戶流失預判和保留，為了提升該行客戶精準營銷之預見性,並將精準營銷與該行產品(如信用卡)相掛鉤，我們在項目中對該行營銷數據進行收集與分析，並建立客戶反應率模型。首先對該行現有全員營銷數據進行收集，按照不同產品條線細分營銷數據。與此同時，收集營銷客戶屬性數據，將產品營銷數據與客戶屬性數據相匹配，開發與調試反應率模型。反應率模型用以為營銷目標客戶群進行系統評分，並根據實際情況設定界定臨界分值，剔除分值低於該臨界分值的目標客戶群，對符合分值之目標客戶群提供相關營銷策略與產品建議，由此致該行銷售成本大幅下降，客戶對產品反映率明顯提高。客戶反應率模型原理示意如下圖所示。
總之，大數據時代，「一切從數據出發」應該演變為零售銀行日常工作的思維和工作文化。銀行需要努力將大數據推向前台，要以客戶為中心，深刻洞察客戶需求，從而打造個性化的客戶體驗。因此，應該採用傳統數據分析，結合客戶需求深入洞察，找出客戶行為背後的規律。同時運用大數據技術，得出細分群體的行為特徵，從而有目的、有計劃地開展精準營銷和服務。

『肆』 金融業如何利用大數據進行精準營銷

如果說做銷售找客戶資源是個難題
那麼金融行業想找到精準客戶做營銷則是難上加難
許多初入金融行業的新人根本毫無頭緒、無從下手
但轉念想來又有諸多的金融高手做的風生水起
於是金融行業如何找到精準客戶成為迫切需要解答的問題
通常這時業務員會介紹我們參加理財課程
好處很多啊
首先可以了解產品、學習話術
還能根據現場氣氛判斷意向客戶
最重要的是能夠接觸到精準的客戶
除此之外銀行也是個不錯的選擇
主要目的不是為了辦業務
而是觀察哪些客戶關注理財產品
這些就是你的潛在客戶
說這么多其實就是獲取精準客戶做的諸多行動
利用互聯網也可以做到
並且省時高效、不必大費周章
例如雲速數據挖掘
輸入行業關鍵字
就能夠指定區域採集到有效客戶信息
快速獲得精準客戶完成營銷目的

『伍』 存量客戶精準營銷四必做是什麼

摘要 確定營銷對象，時間，地點和方式。

『陸』 精準營銷的典型案例有哪些

非常的多，像很多巧克力棒，零食的營銷案例，電視上的廣告都一大堆，不過據我所知，現今的精準營銷都離不開里德助手來去進行相關的輔助，那些還是較為實在

『柒』 銀行如何加快推進大零售戰略，促進零售業務快速發展

今年以來，工行大同分行以省分行提出的大個金戰略為指導，加快推進「大零售」戰略落地,促進全轄大零售業務協同發展，全力完成2015年省分行對「大零售」營業貢獻提出的任務目標。
一、積極構建高效聯動、整合發展一體化經營格局。認真貫徹總分行要求，充分利用「大零售」試點行契機，先行先試，積極開展公私聯動、私私聯動的創新和探索，通過強化宣傳引導力度，引導基層行及員工主動適應轉變，將思想統一到貫徹落實到「大零售」戰略上來，通過零售業務營銷模型轉型，實現零售業務發展規模、質量、結構、效益的有機統一。
二、重點做好大零售業務發展落後行的幫扶力度。大零售推進委員會強化組織推動力度，以大零售貢獻數據為切入點，認真分析轄屬支行大零售業務落後問題及原因，加大對零售板塊營業貢獻佔比下降行的督導力度，通過採取有針對性的幫扶措施，切實發揮大零售業務對於全轄轉型發展的推進作用。
三、強化儲蓄存款的支撐作用。深化對於儲蓄存款在經營發展和營業貢獻提升中基礎性作用的認識，通過擴大存款市場份額來應對利率市場化對存款貢獻度下降的影響：一是培育儲蓄業務新的增長點，從源頭上抓好增存攬儲工作，通過增加產品黏合度，實現代發工資客戶在我行留存資金最大化；二是做好儲蓄存款流動情況監測分析，重點把握大額及異常資金變動，重視結構性存款產品對存款的穩定作用，防止重要客戶重要時點出現存款流失；三是開展儲蓄與理財的良性互動，確保客戶資金在我行體內封閉運行，同時依託高收益產品對存款的拉動作用，積極競爭行外客戶和資金到行，實現儲蓄存款穩步增長；四是整合業務資源，為客戶儲蓄、投資、消費、支付等各個環節提供全流程管理，通過細分客戶分類，開展精準營銷，實現客戶資金在我行體系內閉環運作。
四、抓好個貸市場營銷。一是推進金融資產自助質押貸款業務的精準營銷活動工作,力爭在最短時間內迅速做出規模,並做好營銷效果的數據統計;二是要重點圍繞高價值、低杠桿住房核心資產，以辦理最高額抵押為基礎拓展個人資產綜合服務目標客戶；要加大相關產品服務整合創新，將個人資產綜合服務打造成面向高資產客戶提供融資、理財及各類增值服務的平台;三是完善競爭策略，充分發揮我行規模優勢，通過利率差異化定價、住房貸款自動化審批等舉措，不斷提高住房貸款精細化管理水平，多儲備優質項目資源，提升我行在當地住房貸款市場議價能力，進一步提高個人貸款營業貢獻。
五、強化個金條線增收推動。發揮凈值型產品表現穩健、中收水平高、創收能力強和增利尊利穩利等產品交易便捷、支持預約、支持質押等特點，進一步提升個人理財產品銷售收入；加大借記卡發卡力度，推動商圈建設，開展各類刷卡促銷活動，促進發卡量和消費額的快速增長；加強個人外匯業務宣傳，藉助第三方機構資源開展專題營銷活動，充分發揮我行本外幣一體化服務優勢開展境內外聯動，促進外匯業務發展；密切關注資本市場行情變化，甄選高收益、業績好的優質基金產品，做好客戶分層營銷；強化重點健康險、意外險、養老年金險產品的精準營銷，快速擴大保障型保險產品銷售規模，提高收益型保險產品在網上銀行、自助終端等新渠道的銷售佔比。

『捌』 移動營銷如何實現精準營銷,案例,優缺點

移動營銷隨著智能手機的普及成為了一個必不可少的營銷模式。這已是不爭的事實，品牌主知道移動營銷對於他們意味著什麼，得手機用戶者得天下。於是，各大品牌開始攻城略地，紛紛開始布局移動營銷，大有逐鹿中原，誰主沉浮的陣勢。從這樣一組數據可以看出端倪：截止2018年底，我國智能手機用戶已經突破11.3億，手機APP數量已經達到415萬個左右。2018年移動營銷的關鍵詞是增長，裂變，新人類，邊界，下沉及粉絲經濟。增長方面體現在智能家居，生鮮O2O，即時應用，短視頻，生活服務等；裂變主要體現在社交媒體的裂變營銷；新人類體現在Z世代（95後及千禧一代）的崛起，已經佔到30%左右；下沉體現在手機APP下載量向三，四線城市下沉，已經佔到54.7%；粉絲經濟成為了移動營銷中一個新崛起的經濟體。


移動營銷催生出新營銷模式，場景化，IP化，社群化及裂變傳播化的特徵。O2O模式的實現；移動支付改變了購物場景，所見即所得；移動搜索APP成為了快速查詢信息的好幫手，為用戶進行購物對比提高了便利性；社交APP成為了熟人，陌生人，圈層等具有社交屬性的即時通信，溝通，互動及個性化的社群營銷。一切的營銷隨著智能手機的移動呈現出流媒體的特徵。由於移動技術融合營銷，移動營銷的SOLOMO特性，使得營銷出現了大變革：產品即營銷，營銷即服務，廣告即銷售，服務即互動。

『玖』 開展精準營銷 銀行怎樣做到精準營銷

金融產復品精準營銷可通過向客戶提制供一整套產品或服務的解決方案,達到降低營銷成本、擴大銷售業績、增加企業利潤、增強客戶忠誠度的目的。但是,由於金融領域的數據分析具有量大、不確定因素多等特點,導致當前的精準營銷策略大多是在缺乏對客戶和產品進行科學分析的情況下制定的,缺乏針對性,實際應用價值不高。