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解决方案-预测营销云
银行行业
协助银行业为用户提供创新的金融服务,精准预测推荐产品,提高用户活跃度及转化率。提供服务于银行业新老用户活跃度、价值度等运营目标的智能用户运营方案。
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产品介绍
行业背景
银行业需探索更深入的数字化重塑,大数据与人工智能的科技应用,将为银行业带来的新的变革与转机,科技赋能可以有效降低运营成本,加速银行业数字化创新转型的步伐。
打造全新运营模式
发展新业务增长点
智能运营转型
当今银行业重视社交网络营销及熟客营销,但大多数银行未构建线上用户运营机制,无法满足用户的个性化需求,随着网络入口的增多,用户随之更为分散,数字营销的难度不断加大,流量红利趋向“消失殆尽”。对于陷入数字化创新转型窘境的银行业而言,确保持续盈利的姿态势必困难重重。
毕马威某项报告显示:2018年二季度银行业净利润增速较2017年度,较为缓慢。
*适用范围:五大行及储蓄银行总行、全国性股份制银行总行、城商行总行、农商行总行等。
展开行业图表
银行行业运营痛点
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运营面临的问题
用户基数较大,但大多数银行却未构建线上运营机制。
渠道覆盖范围广、流量大,但营销渠道管理分散,响应慢,成本高。
开发依托科技部门,IT成本耗资巨大。
运营流程断点,从营销-培育-转化-跟进-分析-再营销的流程存在断点。
缺少科学的运营方法论管理,缺少跟踪监测的数据,营销执行相对分散。
获客难、转化难,产品同质性严重,转化路径深,转化变量多,营销周期长。
智能用户运营解决方案
《某全国性股份制银行》
某全国性股份制银行是中国改革开放中最早成立的新兴商业银行之一,也是中国最早参与国内外金融市场融资的商业银行,近年来,该行坚定了进一步推进零售业务转型的立场,携手DATATIST共同推动以公、零售和金融市场业务为重心的银行智能运营结构体系。
2018年的报告显示,该行集团零售银行业务实现营业净收入500多亿元,同比上年增长5%,占营业净收入的34.6%,这主要得益于:
银行数字化运营中台体系构建
市场运营构建立体式流量来源
内容运营构建常规内容库承接流量
产品运营跨渠道的协同与融合,全渠道运营
用户运营精细化分层分群,差异化经营
长尾用户运营:价值度运营、活跃度运营
银行互联网平台的个性化运营
“引流-获客-价值转化”的一体化运营闭环
为该行构建的数字化运营中台,运用了我们科学的运营理论及科学的方法论,有数百种AI预测模型作为技术支撑,自动化进行符合该银行业务场景的全渠道运营,最终可以达到提高其零售银行业务增长的效果。
AI赋能个性化运营,降低用户流失率
该行信用卡中心已经初步完成多渠道互联网化,我们通过大数据技术采集和融合互联网行为数据和交易数据挖掘用户消费习惯,构建了Ai驱动的个性化推荐系统来达到个性化和智能化运营目的。
个性化的访问落地页可以有效降低用户流失率20%,运营途径为个性化推荐、交叉销售或捆绑销售,比如通过关联规则、相似度算法等为客户推荐感兴趣的金融产品和服务。
模式效果:开户转化率提升3.36倍
长尾用户运营,促进长尾客户的价值提升
相比头部客户,长尾客户的有较低的留存率和较高的流失率,因此在运营中更注重提高客户的留存(尤其是新客户的留存)和对流失客户的唤醒。
银行的长尾客户是低频用户,活跃度不高,可以利用AI预测模型通过对长尾客户的持续运营,将长尾客户升级到头部客户,方法有很多,比如:绑定工资卡提升账户活跃度、刺激客户申请信用额度、建立客户奖励机制和会员制、区分长尾客户的当前价值和未来价值(CVP模型)等。
我们通过对客户的线上线下的行为和交易数据的分析,进行完整的客户画像,并根据画像特征建立相应的AI模型,逐步实现:
增加新用户人数
增加客户层级的正向迁移
增加客户层级的负向前移
减少客户流失
长尾客户的价值提升
模式效果:活跃转化率提升4.79倍
A/B测试,提高运营效果
在每次的运营活动中,设计A/B测试流程,通过对比持续优化营销时间、目标人群、触达渠道、推送内容等运营策略。
开展多轮活动,循环优化活动效果
根据运营目标,选取评价营销效果的主从指标;主指标评价活动是否实现预期目标,从指标指导持续优化的方向,不只做短期或者一次性的活动,多用长期的市场营销活动,持续多轮
产品价值
提高转化率
降低运营成本
加速数字转型
行业客户
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