零售银行精准营销案例

『壹』 银行怎么做精准营销活动

这个就应该给用户点礼物了，为了礼物也就会参加活动了。

『贰』 如何运用大数据开展银行业精准营销

在运营商大数据精准获客弥漫的今天，我们仿佛看见了眼前影影绰绰的都是客户，但当伸手去抓，却发现寥寥无几，什么原因？让我们的客户变成了镜花水月，主要原因，还在于对客户的把握不够精准。

未来，营销人才的数量越来越少，门槛越来越高。除了懂营销，营销从业者必须更加了解技术发展的趋势，包括现阶段炙手可热的移动营销和跨屏营销。以后，网络推广的成本越来越高。无论是甲方还是乙方的营销人员，或者中间商，都需要更有服务意识，运营商大数据精准获客对媒体更为了解，掌握如何根据不同的产品或者广告去选择合适的终端、人群进行传播，仅靠传统营销根本不能满足。

可以这么说，只要客户浏览过公司的网站，甚至相关行业的网站或者APP，大数据系统便可以准确的获取到相关访客的信息，这时候公司的业务可以直接面对意向非常之高的用户，成功实现跨越诸多环节实现精准营销！
举个例子，你是希望男性或女性更青睐你的产品？还是年轻人或中青年有兴趣？什么职业的客户更对你产品的路子…如果你将行业的网站或者APP提供给我，我这边将会利用最新的网络抓取技术获取这些访客的信息，欢迎大家与我一同讨论交流大数据相关知识哦。

『叁』 互联网时代的客户数据分析与精准营销

互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。
单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：
不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；
客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；
不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；
不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；
……
那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
［案例一］客户数据清理分析与分类
首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：
其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。
那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。
界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。
排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。
［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。
在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

『肆』 金融业如何利用大数据进行精准营销

如果说做销售找客户资源是个难题
那么金融行业想找到精准客户做营销则是难上加难
许多初入金融行业的新人根本毫无头绪、无从下手
但转念想来又有诸多的金融高手做的风生水起
于是金融行业如何找到精准客户成为迫切需要解答的问题
通常这时业务员会介绍我们参加理财课程
好处很多啊
首先可以了解产品、学习话术
还能根据现场气氛判断意向客户
最重要的是能够接触到精准的客户
除此之外银行也是个不错的选择
主要目的不是为了办业务
而是观察哪些客户关注理财产品
这些就是你的潜在客户
说这么多其实就是获取精准客户做的诸多行动
利用互联网也可以做到
并且省时高效、不必大费周章
例如云速数据挖掘
输入行业关键字
就能够指定区域采集到有效客户信息
快速获得精准客户完成营销目的

『伍』 存量客户精准营销四必做是什么

摘要 确定营销对象，时间，地点和方式。

『陆』 精准营销的典型案例有哪些

非常的多，像很多巧克力棒，零食的营销案例，电视上的广告都一大堆，不过据我所知，现今的精准营销都离不开里德助手来去进行相关的辅助，那些还是较为实在

『柒』 银行如何加快推进大零售战略，促进零售业务快速发展

今年以来，工行大同分行以省分行提出的大个金战略为指导，加快推进“大零售”战略落地,促进全辖大零售业务协同发展，全力完成2015年省分行对“大零售”营业贡献提出的任务目标。
一、积极构建高效联动、整合发展一体化经营格局。认真贯彻总分行要求，充分利用“大零售”试点行契机，先行先试，积极开展公私联动、私私联动的创新和探索，通过强化宣传引导力度，引导基层行及员工主动适应转变，将思想统一到贯彻落实到“大零售”战略上来，通过零售业务营销模型转型，实现零售业务发展规模、质量、结构、效益的有机统一。
二、重点做好大零售业务发展落后行的帮扶力度。大零售推进委员会强化组织推动力度，以大零售贡献数据为切入点，认真分析辖属支行大零售业务落后问题及原因，加大对零售板块营业贡献占比下降行的督导力度，通过采取有针对性的帮扶措施，切实发挥大零售业务对于全辖转型发展的推进作用。
三、强化储蓄存款的支撑作用。深化对于储蓄存款在经营发展和营业贡献提升中基础性作用的认识，通过扩大存款市场份额来应对利率市场化对存款贡献度下降的影响：一是培育储蓄业务新的增长点，从源头上抓好增存揽储工作，通过增加产品黏合度，实现代发工资客户在我行留存资金最大化；二是做好储蓄存款流动情况监测分析，重点把握大额及异常资金变动，重视结构性存款产品对存款的稳定作用，防止重要客户重要时点出现存款流失；三是开展储蓄与理财的良性互动，确保客户资金在我行体内封闭运行，同时依托高收益产品对存款的拉动作用，积极竞争行外客户和资金到行，实现储蓄存款稳步增长；四是整合业务资源，为客户储蓄、投资、消费、支付等各个环节提供全流程管理，通过细分客户分类，开展精准营销，实现客户资金在我行体系内闭环运作。
四、抓好个贷市场营销。一是推进金融资产自助质押贷款业务的精准营销活动工作,力争在最短时间内迅速做出规模,并做好营销效果的数据统计;二是要重点围绕高价值、低杠杆住房核心资产，以办理最高额抵押为基础拓展个人资产综合服务目标客户；要加大相关产品服务整合创新，将个人资产综合服务打造成面向高资产客户提供融资、理财及各类增值服务的平台;三是完善竞争策略，充分发挥我行规模优势，通过利率差异化定价、住房贷款自动化审批等举措，不断提高住房贷款精细化管理水平，多储备优质项目资源，提升我行在当地住房贷款市场议价能力，进一步提高个人贷款营业贡献。
五、强化个金条线增收推动。发挥净值型产品表现稳健、中收水平高、创收能力强和增利尊利稳利等产品交易便捷、支持预约、支持质押等特点，进一步提升个人理财产品销售收入；加大借记卡发卡力度，推动商圈建设，开展各类刷卡促销活动，促进发卡量和消费额的快速增长；加强个人外汇业务宣传，借助第三方机构资源开展专题营销活动，充分发挥我行本外币一体化服务优势开展境内外联动，促进外汇业务发展；密切关注资本市场行情变化，甄选高收益、业绩好的优质基金产品，做好客户分层营销；强化重点健康险、意外险、养老年金险产品的精准营销，快速扩大保障型保险产品销售规模，提高收益型保险产品在网上银行、自助终端等新渠道的销售占比。

『捌』 移动营销如何实现精准营销,案例,优缺点

移动营销随着智能手机的普及成为了一个必不可少的营销模式。这已是不争的事实，品牌主知道移动营销对于他们意味着什么，得手机用户者得天下。于是，各大品牌开始攻城略地，纷纷开始布局移动营销，大有逐鹿中原，谁主沉浮的阵势。从这样一组数据可以看出端倪：截止2018年底，我国智能手机用户已经突破11.3亿，手机APP数量已经达到415万个左右。2018年移动营销的关键词是增长，裂变，新人类，边界，下沉及粉丝经济。增长方面体现在智能家居，生鲜O2O，即时应用，短视频，生活服务等；裂变主要体现在社交媒体的裂变营销；新人类体现在Z世代（95后及千禧一代）的崛起，已经占到30%左右；下沉体现在手机APP下载量向三，四线城市下沉，已经占到54.7%；粉丝经济成为了移动营销中一个新崛起的经济体。


移动营销催生出新营销模式，场景化，IP化，社群化及裂变传播化的特征。O2O模式的实现；移动支付改变了购物场景，所见即所得；移动搜索APP成为了快速查询信息的好帮手，为用户进行购物对比提高了便利性；社交APP成为了熟人，陌生人，圈层等具有社交属性的即时通信，沟通，互动及个性化的社群营销。一切的营销随着智能手机的移动呈现出流媒体的特征。由于移动技术融合营销，移动营销的SOLOMO特性，使得营销出现了大变革：产品即营销，营销即服务，广告即销售，服务即互动。

『玖』 开展精准营销 银行怎样做到精准营销

金融产复品精准营销可通过向客户提制供一整套产品或服务的解决方案,达到降低营销成本、扩大销售业绩、增加企业利润、增强客户忠诚度的目的。但是,由于金融领域的数据分析具有量大、不确定因素多等特点,导致当前的精准营销策略大多是在缺乏对客户和产品进行科学分析的情况下制定的,缺乏针对性,实际应用价值不高。