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知己知彼才能制胜,解读《零售银行大数据驱动营销及管理》

作者:it技术知识网 阅读次数: 时间:2019-07-09 08:38:25

摘要:在企业应用大数据技术已经成为一种普遍的趋势,也有在金融领域有很多的用户数据和交易数据的,有天然的需求,为客户确定为广大市民性,零售银行和金融销售而中小企业是提高数据挖掘的需求赢得了客户的采集效率,从而准确,中奖秘籍“零售银行”“:大数据驱动的营销和管理”在零售银行业务麦肯锡的经验开始探索的核心竞争力和有效的方法实现在中国的零售银行业务大数据驱动的增长。麦肯锡领先国际银行

在企业应用大数据技术已经成为一种普遍的趋势,也有在金融领域有很多的用户数据和交易数据的,有天然的需求,为客户确定为广大市民和小性别,零售银行和金融销售中小企业是提高通过数据挖掘采集(CPA),然后准确地采集(CPA),中奖秘籍“零售银行”,“效率的需要:大数据驱动的营销和管理”麦肯锡的经验,在零售银行业务开始探索核心竞争力,有效的方式来实现在中国的零售银行业务大数据驱动的增长。

麦肯锡在使用大数据进行比较,并带动了五大秘籍大数据的分析,方面领先的国际银行和国内零售银行,给银行建立的五个步骤一个数据驱动的实施方案以获得一个“零售银行”获奖秘籍‘:大数据驱动的营销与管理',本文将解释这个报告。

知彼,大数据价值挖掘出四领先的国际银行

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标准的市场推广:a的值

在当今的消费行为可视化,大数据已经成为关键的可持续发展的银行之一,第一资本是一种投资,融资和资金管理为基础,集国际贸易,项目开发,投资银行业务为一体的企业集团之一,是成立不到30年,从信用卡公司为全美十大商业银行的单一结构快速增长,公司的策略是信息的所有业务领域的合并成一个单一,灵活的决策结构。

花旗银行是在内部个人数据的大量客户信息的行为,和家庭资料库类似于2012年的分析,使性能显著改善(例如,在一个富有的人群中,房贷客户的70%,45%的客户在五年以上,以确保保险,那么银行可以设计相应的房贷险产品和营销策略),资源的客户的最佳利益流。

价值二:良好的管理决策

银行为了实现科学化,规范化的管理决策,与销售管理看板开始运作的经验模式,如汇丰银行,而不是建立一个自下而上的销售管理看板,使用大数据分析管理的角度来看,为我们的客户对症下药提供最有效的决策支持,为此,银行可以实现决策科学化和规范化的流程管理。

三个值:少花钱多办事

如今,越来越广泛地在银行部门利用大数据,银行也经营有较高要求的能力,也有很多大型银行使用的数据,以提高作战能力,美国银行,约59万的小客户,还有近6000名的银行网点,在过去的30年40万个房贷产品的完整数据信息,它需要三个小时,但现在只有十几分钟; 默认计算时间从96-4小时缩短,通过优化以提高显著操作效率数据平台。

价值四:控制风险

银行成功和失败的,其风险管理和控制也有很大的关系,丰富的数据源,可以进行分析,可以增加信用风险评估能力。资本之一,例如,在1600人的数据分析团队的总部大楼,依托数据团队和全面的风险控制模式,提高评估用户模拟控制信用风险的能力,降低监管成本。用户的风险管理和控制,以及汇丰银行,汇丰银行使用大数据技术的建立反欺诈管理系统的全球业务网络,数据处理增加了87%,而30%的计算机资源成本。

回顾,根据麦肯锡的经验,大数据银行的高级分析能够挖掘出前所未有的价值(见图1)。

“大数据”的零售核心工具,很多银行可以提高经营绩效,相对的,中国的零售银行使用大数据目前存在的四大问题,该报告是通过建立营销体系,基本部分来分析图2。

中国的银行普遍面临着客户数据线应用脱节的困境,从数据挖掘和链接四个方面入手,解决三个问题:

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问题一:缺乏能力框架,难以形成高价值的见解

问题二:数据洞察闲置,难以设计措施建议

问题三:表演大打折扣,很难跟踪销售过程

问题四:缺乏反馈系统,它是难以形成自我反馈回路

对销售目标的设定中国的零售银行业务,过分强调分解和缺乏的指标活动分类的过程的结果,见图3。在销售过程中监控,有一个盲区,因为在指导销售业务的上述问题销售过程的关键节点,,效果大大降低指导。

数据驱动器5中奖秘籍

为了帮助中国零售银行市场营销和数据管理功能,实现快速突破,麦肯锡制定的五项秘籍

秘籍:诊断和见解 - 业务痛点和机会点的深入了解。

访问客户洞察的第一步是开展零售银行业务,银行业务深度解读,麦肯锡数字Sprint的定制银行,诊断客户的整个生命周期,洞察用户获取版本的银行发展,提高客户的客户流失,恢复能力,并给出了相应的产品和信道的举措,见图5。

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秘籍二:用例驱动 - 实现数据驱动精准化营销。

诊断后,实现业务相关的见解银行下一步是开发基于洞察力和相关问题的不同策略。麦肯锡被驱赶显示两种情况进行有效的分析。

案例一:通过金融产品的交叉销售,提高现有客户的存储配额

在这种情况下,银行存款的显著损失是通过对客户的储蓄数字冲刺分析阻碍增长的主要原因。

实践表明,有金融产品,以提高人均客户资产比非金融产品的7-8倍更多的客户,增加人数的比例是不是金融产品的1-2倍。

为此,解决这个问题是推荐的金融产品,为客户。销售金融产品,事倍功半传统的地毯式轰炸和弱势客户反感。通过大数据分析和模型的选择,选择客户的意图,精准营销,更有效地匹配合适的金融产品。

案例二:统计聚类分组的产品和营销计划,旨在提高存储卡和信用卡用户量的比例

在这种情况下,银行无法捕捉的高品质和信用卡客户及时还款的高消费。

实践表明,储蓄银行帐号信用卡作为主帐户,可有效增强节约量。

大数据建模和数据可追溯性的使用信用卡的使用,可以准确地描绘了用户的日常行为,获得了客户的社会地位,位置和偏好,从而达到有针对性的营销方案,其次是锁争用源的银行还款,使我们的产品和更具针对性的营销。

秘籍三:线索实施和管理 - 支行和客户营销和管理工具。

数码冲刺发现客户的了解和应用内用例驱动的分析前,银行也需要CRM,帮助销售和管理,又需要分析型CRM数据营销解决方案,其核心功能是建立营销模式,推动营销信息地,图6。在那种除了麦肯锡CRM用户界面,财务经理能够始终以移动终端的优势,了解客户信息,管理客户,推线索(见图7)和基准自己的绩效管理(见图8)等。

秘籍四:销售管理驾驶舱 - 销售管理能力的提升有效的解决方案。

销售管理驾驶舱在产品,客户,渠道和收入车队出发,全方位性能分解,细分由不同的运营商在每个节点的尺寸,使每个团队或个人可以在不同的角度体验的情况定制的产品进行分析, ,从而大大增强了决策一级的效率,在图9中所示。例如,在团队层面,分析发现,超过普通客户保持70%以上的人只有回头客保持在30%以上,或覆盖非财务经理或客户经理的家庭超过30%的数量,它应该是合理的家庭作为下一个关键举措。

秘籍五:数据集成平台 - 实现有效整合数据。

为了有效地发挥“四大秘籍”,麦肯锡提出的银行作为一个大数据基础设施的范围内的综合数据平台的建设,从数据集成平台,包括共有5个一线执行的,在显示图10中,这些层配有相应的组织结构和支持KPL。

构建的五个步骤零售银行的大数据分析能力

构建一个完整的数据驱动的营销和管理系统需要分为五个步骤。

从核心业务的突破,促进了市场数据:第一步。零售银行业务覆盖范围更加广泛,所以在自己的银行的早期阶段应诊断的现状,并在很短的时间定位的机会,数码冲刺,以提高客户的业务,并通过成功的销售管理驾驶舱总行的重视。

步骤二:通过一个闭环的营销和管理运行数据,通过试点迭代优化。这一步的主要目的是,整个银行体系的解决方案,你需要在这个过程中发现,总结和解决问题,总结经验教训,打好全面的后续推广奠定了基础。

步骤三:全面推进方案的形成。银行将继续面临在推广阶段的挑战,就必须有总行,分行和全面合作的支行,并引入标准化和市场推广的经验,项目管理办公室,以确保顺利过渡。

第四步:顶层设计,开发大容量数据银行。第四步是在顶层设计数据管理,核心银行功能来设计,在人员和持续改进,以优化硬件系统各级精梳的组织结构和流程,能力建设。

第五步:继续开发数据驱动的改造实施计划。最后一步是至关重要的一步是开发用于持续营销和管理体系,在图11中所示的数据驱动的转换路线图。一旦路线图不能随意更改,并且需要全方位多层次的宣传,以确保在意义和转型路线图全精通。

技术在近年来出现,大数据,云计算等。,金融业带来了不小的冲击。

在金融行业大型应用程序的财务数据可以有效地帮助金融行业信息化改造,使得金融业作为一个整体更有效。在金融领域的主要应用阶段,大数据是个人信用信息,风险控制方面的大数据,信贷服务。在银行充分利用数据的潜在的好处:

1,依靠数据跟踪技术,对预防和控制资金放贷的实时监控。

2,大数据本身是消费市场的晴雨表。研究大数据分析,梳理出较高量的资金需求行业,企业和个人信息的,深入的数据挖掘和分析的基础上,数据计算的风险概率,实现科学贷款额度。

3,大数据可以是潜在的客户需求水平的多维分析,真正做到最大限度地提高银行准备金的效率。

4,节省人力成本,降低银行运营成本。

可能的风险:

1,缺乏监管和行业标准,很可能会误导庞氏骗局。例如,早期的P2P,P2P比调节危险较低,但具有相同的性质。

2,数据分析,收入较高的行业和领域,银行家可能会导致过多的资金投入到高收益的领域。导致一些重要行业遭遇资产短缺。

例如,中国光大银行的“阳光理财”资产配置平台(APP)的发展,分析客户需求,并设计出匹配的资产配置,以支持市场; 由大数据营销举措,并防止客户的流失定义民生银行的分析; 中国招商银行与小微贷款的大数据发展。

随着互联网金融一体化是一种趋势,大数据可以帮助企业实现财务,网络化,信息堆积,高效率,边界扩展服务等。

在未来,融资将被广泛应用于金融数据驱动的,大数据技术,金融生态和金融形势我国将产生深远的影响,大数据时代催生了一批新的金融服务模式,将推动中国金融业的发展。

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