精准营销在商业银行的应用
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[摘 要]随着互联网金融的冲击、客户金融行为的电子化和不断增大的客群数量，传统商业银行纷纷借助大数据手段开展精准营销活动。分析现在商业银行精准营销研究的主要情况，结合对J银行基层机构精准营销的实践分析，相应提出完善其精准营销系统的建议，在促进J银行精准营销效果的同时为商业银行精准营销提供一定的借鉴。
[关键词]大数据;精准营销;商业银行
[中图分类号]F830
[文献标识码]A
[文章编号]2095-3283（2019）06-0083-03
Abstract： With the impact of Internet finance， the electronicization of customer financial behavior and the increasing number of customers， traditional commercial banks have used big data to carry out precise marketing activities. This paper analyzes the main situation of the current precision banking research of commercial banks， combines the practice analysis of the accurate marketing of J Bank’s grassroots organizations， and proposes suggestions for perfecting its precise marketing system.
Keywords： Big Data; Precision Marketing; Commercial Bank
[作者简介]瞿晓强（1982-），男，陕西南郑人，经济学硕士，研究方向：金融。
近年来，面对日益激烈的同业竞争和互联网金融的冲击，传统银行业正面临着前所未有的挑战，各商业银行都开始积极尝试利用金融科技和自身掌握的数据信息开展精准营销活动，以期实现精细管理、精准营销，从而降低成本、提高效益。作为国有四大行之一的J银行，在其强大金融科技支撑下，探索使用精准营销服务其巨大的个人客户群体，其在精准捕捉客户的需求差异、量身定制产品、满足客户的金融需求、提升竞争力等方面发挥了较大作用。
一、商业银行精准营销文献综述
近年来，学术界和实务界对大数据的重要性逐步形成共识，王文硕（2010）从竞争加剧、盈利能力提升压力、持续提升服务水平需求等方面提出国内大型商业银行开展精准营销的必要性;接婧（2014）等认为精准营销一是可以提升商业银行经营管理水平和核心竞争力;二是可以提升商业银行精细化管理水平;三是提升商业银行核心竞争力。同时，近年来各商业银行客户数量，尤其是个人客户数量激增，例如截至2016年一季度末工行个人客户已经达到5.05亿，这么多客户及相应的账户和由此产生的海量交易数据，为大数据精准营销提供充足的数据支撑。
蔚赵春、凌鸿（2013）进一步认为基于大数据的精准营销在银行实践中具体包括精确定位目标客户、选择合适的传播途径、分析营销活动执行情况、分析营销活动效果和评估市场效果六个方面。王波、吴子玉（2013）在研究精准营销的具体模式时指出实现精准营销需要营销策略、精准营销管理流程与数据分析和数据挖掘技术三大要素的有机配合。徐菡（2013）则进一步通过实证对商业银行信用卡客户精准营销进行了探讨，她认为深度的数据挖掘能够发现潜在的需求，为精准营销提供有力的支撑。史恃民（2017）认为商业银行精准营销就是通过分析客户特征形成客群特征库，找出相同特征客户作为目标客群，按照目标客户群主要特征向其提供金融产品和服务。邓典雅（2018）认为商业银行精准营销系统包括决策支持、数据采集、客户画像和个性化推荐四个系统的有机统一。
现有研究重点在于论述精准营销对商业银行的必要性和重要性，以及精准营销模式，但是在建立数据仓库和客户画像后，基层机构的具体营销模型应该如何建立，以及营销过程注意什么问题均未有清晰阐述。笔者结合已有的研究和建设银行基层机构基于大数据精准营销的实践中存在的问题，提出一个操作性较强的精准营销流程。
二、J银行大数据精准营销实践
2017年6月25日，J银行举全行之力，耗时六年时间打造的“新一代核心系统”建设全面竣工并成功上线。“新一代”系统组件按照企业级的原则，将全行104个应用和系统共计1716套参数进行集中管控，全部集中统一，实现“一点维护、全局生效”，避免了重复建设，实现资源集约共享。具体在精准营销方面，“新一代核心系统”将原来J银行分散的十几个系统进行了整合，形成个人客户数据分析与精准营销应用平台。该平台统一了业务视图，优化了业务流程，对客户按照7个方面，1000多个维度进行画像，提供目标市场探索、模型生产、精细营销商机发布、过程管控和反馈等，极大提升了大数据精准营销的效率。
三、J银行大数据精准营销运行中存在的不足
J银行建立了非常详细的数据仓库，实现了全行统一客户视图，也提供基于客户、渠道和产品的数据挖掘、并实现了包括营销计划管理、营销活动管理、营销执行管理和营销评估管理四个步骤的全过程精准营销管理系统。该系统可以说处于行业领先地位，给一线员工的营销工作提供了极大的便利，促进了业绩的快速提升。但是，在实际运行中依然存在一些不足。
1.数据不完整。客户数据的完整性直接决定了客户画像的质量，这是精准营销的基础。現在J银行精准营销系统使用的客户数据主要有以下五类数据：一是客户的属性数据。该类信息主要包括客户的性别、年龄、收入以及客户的职业等。这些数据是客户在开户或者购买产品时留下来的属性数据，通过这几个属性基本上可以描述客户的大概情况，比如收入水平、资产状况等;二是客户的账户数据。该类信息主要包括客户的账户余额、账户类型以及账户状态等数据。客户的账户信息记录了客户当前的一种资产状态，对分析客户以及挖掘客户起到了重要作用;三是客户的交易数据。该类信息主要包括了客户交易的日期和时间，交易的金额以及交易的类型等数据。通过这些我们可以知道客户交易的频度及总额，由此可以推断出客户的交易喜好以及资产能力;四是客户的渠道信息。渠道信息是指客户是偏好去银行柜台办理业务，还是通过互联网客户端或者移动互联网客户端来办理业务。客户的渠道信息对客户的管理及拓展至关重要;五是客户的行为信息。客户的网银日志和手机银行日志信息，这些日志记录了客户办理业务的行为信息。相对于前几个方面的数据信息，网银日志和手机银行日志信息是一种非结构化的数据信息。以上五类数据主要是基于客户在J银行系统内提供或发生的数据，这些信息都是基于交易侧的数据。但是，客户的特征和行为不仅仅是金融行为能够概括的，客户社会交往方面的数据、客户日常兴趣爱好方面的数据才真实全面反映客户现在的状态和特征，而这些数据银行是欠缺的。 2.精细营销系统不提供客群、产品和客群—产品关联数据，基层机构发布精准营销方案时主要依靠发布人经验进行判断，从而选择相关指标，造成精准度不够，也难以复制。现在，发布精准营销商机的基本流程是发布人按照业务发展需求，选择目标产品，再根据发布人经验或常识进行市场探索，筛选出合适的目标客户名单并发布。在此过程中，对该产品或服务前期购买或使用客户的特征是根据发布人经验或认识进行判断确定的，系统没有提供可供参考的客户相似度、产品—产品、客户—产品相关数据进行支撑，造成筛选科学性值得商榷，同时也没有统一的标准可以遵循，不利于复制借鉴。
3.发布的商机过多，造成一线员工较大的压力，影响商机处理的真实性。现在总行、省分行、二级行以及支行都在系统发布精准营销任务，每一个精准营销任务的目标客户很多，经常出现员工个人名下有几百上千个商机需要处理的情况，在一线员工原本繁忙的日常工作和上级行考核商机处理率的压力下，极易出现精准营销商机没有真实处理。
4.精准商机结果分析过于简单。系统精准营销商机分析只有处理率，成功率等几个指标。但是不能反映销售实现是那些客户（新客户还是老客户）实现的，也不能反映销售实现与精准营销的因果关系，不能体现精准营销的实际作用到底有多大。
四、完善J银行精准营销的意见建议
1.进一步完善客户数据，实现客户360度画像。
一是进一步加强对银行自身数据的完善和利用，一方面继续加强在客户申请办理账户开立等业务时收集客户充足真实的基础信息;另一方面，进一步强化客户在银行自身系统内通过诸如网点、手机、网银、银行微信公众号、银行自有购物网站等渠道产生的结算、交易、关注浏览等行为数据分析。二是通过战略合作对接诸如公积金、购物网站、社交媒体、电信等第三方系统获取客户信息;三是通过互联网数据定向爬取获得客户社交媒体等客户兴趣爱好数据。
2.完善数据挖掘支持数据。
一是建议系统增加客户行为特征分析、产品历史购买者特征分析等数据;二是增加客户—客户、产品—产品、客户—产品数据，为一线提供指导和支持。这样一方面系统提供主要客户和产品之间产品—产品、客户—产品相关数据，可以供一线参考使用;另一方面，系统增加定制客户聚类分析、产品—产品、客户—产品关联数据可以提供数据挖掘的竞争性，为营销提供更精确的支持。
3. 建议系统限制每一个员工名下商机分配的最大数量，减轻员工压力。
4.优化精准营销商机反馈模块。
一是细化员工营销与客户购买之间的关系。将原来只要员工不在系统中反馈客户拒绝，其他实现的销售均视为员工营销成果，细化为系统未处理商机或商机反馈一定时间内客户购买行为可以视为员工营销成果;二是增加员工名下商机成功率，让员工感受到精准营销系统对他工作的帮助情况，增加员工认真使用精准营销的主动性和积极性。
[参考文献]
[1]王文硕.中国大型商业银行精准营销管理机制研究[J].金融论坛，2011（1）.
[2]接婧.浅析大数据对商业银行的影响[J].统计与管理， 2014 （5）.
[3]蔚赵春，凌鸿.商业银行大数据应用的理论、实践与影响[J].上海金融，2013（9）.
[4]李宏博.商业银行大数据时代的 SWOT 分析及战略探讨[J].时代金融，2013（6）.
[5]王波，吳子玉.大数据时代精准营销模式研究[J].经济师，2013（5）：14-16.
[6]吴勇毅.“大数据”成就“智慧营销”[J].上海信息化，2013（2）.
[7]徐菡.数据挖掘在信用卡客户精准营销中的应用[J].经济与法，2013（10）.
[8]李秀媛.运用数据挖掘推进精准营销[J].金融电子化，2012（6）.
[9]肖春悦.浅议精准营销体系[J].商场现代，2010（8）.
[10]徐海亮.论精准营销的体系及理论[N].中国邮政报，2006：914-916.
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[12]杨涌滨.论精准营销的实现[J].河南社会科学，2014（4）.
[13]曾卓莹.精准营销在商业银行中的应用[J].科学与财富.2010（10）.
[14]史恃民.A商业银行精准营销策略研究——基于客户特征的大数据分析[D].郑州大学，2017.
[15]邓典雅.大数据背景下商业银行精准营销的设计与应用[D].华南理工大学，2018.
（责任编辑：张彤彤）
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