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易观分析:银行零售业务实现智能化营销还需突破七大关键点

2022-08-11 11:34:00 InfoQ

易观分析:
智能营销和数字化经营都是银行业大势所趋,而疫情无疑加速了这一进程,用户行为习惯的改变和市场环境的变化正在从根本上重塑数字营销。总体上而言,底层数据的互联互通、数据价值的充分利用、全渠道运营的协同统一、营销策略的闭环管理与评估,仍是银行数字化智能营销面临的突出挑战。

智能营销和数字化经营都是银行业大势所趋,而疫情无疑加速了这一进程,用户行为习惯的改变和市场环境的变化正在从根本上重塑数字营销。有些银行仅仅将线下打法搬到了线上,缺乏一套有效的整体规划和有落地性的实施方案,暴露出银行智能化营销和数字化经营能力的不足。

具体而言,易观分析认为,银行在智能营销上还需在客户体验、渠道协同、数据互通方面突破以下
七大痛点

银行缺少全行级营销体系的数字化规划设计,尚未真正建立“以客户为中心”的智能营销体系


传统的营销主要利用客户经理的个性化服务围绕高端用户展开,但互联网的发展,让银行注意到了大量长尾客群的价值。因此,“以客户为中心”的精细化营销体系的建设必不可少。目前,头部银行的发展重点都从以产品为中心的战略有所转移,但还没有真正实现“以客户为中心”,未能在多渠道的基础上打造线上线下整合的全渠道发展模式。

传播式大众营销仍然占据营销方式主体,银行零售业务基于不同客群分层的个性化营销与运营策略仍然处于“成长”阶段


商业银行零售业务的客户资源多为个人,资源分散,且具有多样性和不确定性。同时,零售业务的客户需求以及消费行为也逐渐趋于复杂化和个性化,个人对于产品和服务的高标准要求也日益凸显。但银行同质化的金融产品和传播式的大众营销方式,既无法适应用户多样性需求,又难以实现销售转化。

同时,用户信息的滞后性导致用户标签迭代不及时,从而使基于用户标签进行的个性化营销和运营策略无法贴合用户的真实需求和属性,转化率较低。

营销策划遵循行内流程与规范,虽然计划性强,但是敏捷性与实时性不足


营销策划是一个高度追求时效性和变化性的业务,需要及时的按照市场、环境以及一些热点来变化营销的内容和主题,因此,营销活动的管理和策划需要敏捷实时。

在营销内容的制作和营销策略创意上,银行一般会和外部广告公司进行合作。此类合作内容一般需要与行内进行数据的回传,以此来不断优化营销内容和投放方式。但是银行的用户数据和信息较为敏感,在遵循行内流程和规范的同时,很难实现营销策略的敏捷性和实时性。

营销动作与业务发展KPI归因关联度不足,营销效果评估体系尚未实现PDCA闭环


银行现有的组织架构体系导致了行内各个业务部门和渠道各自为战分别营销的现状,比如网络金融部关注手机银行MAU,而零售业务部更关注长尾客群的提升和转化,这导致各个业务部门彼此之间很难产生协同联动效应。

另一方面,技术团队等业务支持部门注重提升效率与技术应用安全,业务团队更在乎市场需求与客户体验,两者之间的连接和协作成为难题,营销动作与业务部门KPI、职能部门的核心作用归因关联度不足。

此外,当银行业机构在第三方广告平台投放广告时,银行需要向广告平台尽可能多的回传后端转化数据来优化广告投放的效果。但是在个保法的规定下,银行机构与第三方平台不能直接使用用户明细数据,而银行机构本身对于客户数据回传也非常谨慎,这导致营销效果评估体系尚未实现PDCA闭环。

营销系统建设是智能营销的起点,但是行内专业人才与营销资源配套仍然严重不足


近年来,银行通过自建或者与外部技术厂商合作,已经完成营销系统的建设。但是,营销系统要释放业务价值,还需要同步建立配套的运营机制、人才体系并投入相应的营销资源。

银行在搭建完善的零售人才战略体系的过程中也会遇到诸多挑战。一方面懂得业务机理和技术应用的复合型人才严重不足,难以满足市场需求;另一方面培养复合型人才需要较长的时间周期,且多维健全的人才培养机制很难搭建和实施。因此,复合型人才的短缺银行在短期内难以解决。

银行普遍意识到全渠道协同联动营销的重要性,但是渠道割裂的现状仍然存在


在银行营销系统中,线下网点、线上App等营销场景和触达渠道之间相互孤立,难以按照客户旅程传递价值,完成客户转化与运营。而渠道间协同运营则需要银行基于统一的范式和标准通过多个渠道全方位接触客户,并且各个渠道间协同联动,形成统一的客户营销流程,拉动客户的沉淀和活跃。此外,银行在面对流量市场结构和成本变化时,一方面缺乏全域思维,割裂地看待渠道流量转化成本,忽视流量质量与经营;另一方面,缺乏全链路的动态视角,公域、私域未能有效联动,测算流量成本时忽视了私域的转化效果与用户的全生命周期价值。

银行内部数据形成“孤岛困境”,而外部数据引入合规挑战大,营销系统冷启动困难


银行间各个业务部门之间数据难以互联互通,形成统一的数据基础。但是,各个银行业务进行个性推荐都需要收集用户在消费偏好、风险承受能力、财务水平等多维度信息,以此来最大程度地挖掘客户潜在需求,达到促活的效果。

银行内部数据只包含了存款、贷款、定投等单一金融业务数据,同时又由于机构间数据合规问题和个保法的出台,银行机构与电商、社交平台等三方机构间的数据无法打通,导致银行机构无法获取更多维度的用户偏好来进行个性推荐等。

银行业机构的内部数据质量存在着数据准确性和完整性欠缺,时效性和适用性不足等问题。因此,不管是产品推荐、个性推送还是私域运营,都面临着营销系统冷启动困难的挑战,用户营销系统难以根据内部数据画出全景实时的用户画像来预测用户行为。

总体上而言
,底层数据的互联互通、数据价值的充分利用、全渠道运营的协同统一、营销策略的闭环管理与评估,仍是银行数字化智能营销面临的突出挑战。

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