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鄞州银行:数字化营销中台_每日信息

文章来源:中国电子银行网  发布时间: 2023-04-19 16:13:13  责任编辑:cfenews.com
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案例名称

鄞州银行数字化营销中台

案例简介


【资料图】

鄞州银行数字化营销中台贯彻客户全生命周期管理的理念,以客户为中心,贯通线上、线下渠道,结合大数据服务,使用机器学习算法与标签工厂进行推导预测,通过整合客户资源、强化特色产品、高效流程、精准营销、渠道的协同与联动,以提升综合服务和价值创造能力。实施以客户为中心、主动出击的营销方案,实现营销活动模板化、业务流程配置自动化,加以数据驱动营销场景相结合的营销模式,逐步提升营销业务的数字化管理运营能力。

图1 数字化营销中台技术架构

图2 数字化营销中台逻辑架构

创新技术/模式应用

客户精准画像及价值体系模型

数字化营销中台对客户的投资偏好、业务往来、支付结算等金融活动建立常用的300+维度的精准画像,并针对客户贡献度、活跃度和忠诚度的相关行为指标进行分析和综合,根据其特有的金融特征,通过CART决策树、KMeans聚类等机器学习算法将客户分为5类价值体系客群,为制定全面客户关系管理方案提供客群分类的数据支持。

分布式微服务和数据存储技术

基于Spring Cloud 微服务架构进行设计,通过缓存组件、加密组件、工作流组件、消息组件等基础组件,同时提供文件服务、流水号服务、消息服务、认证服务、流程服务等基础服务,避免基础服务重复开发,提高系统使用率,降低系统建设复杂度。数据存储方面,利用ElasticSearch实现数据快速存储和查询,在低延时的要求下保证高可用,并且具有良好的可扩展性和弹性。

低代码技术

数字化营销中台建设了基于BitMap位图算法和前端拖拽方式的低代码平台,通过可视化拖拽和配置的开发方式,降低技术门槛,使得业务人员在简单培训后可进行自助的营销活动流程开发,提高了流程编排和营销活动发布效率。

智能分配引擎

通过自研的智能分配引擎,实现了动态配置不同场景下任务分配的节点、流程、步骤等功能,同时预留了特殊场景任务分配的扩展。

实时计算引擎

数字化营销中台通过分析客户行为,在传统批处理的基础上拓展流式计算引擎,实时监测客户的行为数据,洞察客户需求,对客户开展实时交互与营销决策,在大大缩短营销周期的基础上,提高了对客户的快速响应和营销成功率。完成 “以产品为中心”向“以客户为中心”的转变。

图3 实时流式计算逻辑架构

项目效果评估

数字化营销中台通过分析客户行为,在传统批处理的基础上拓展流式计算引擎,实时监测客户的行为数据,洞察客户需求,对客户开展实时交互与营销决策,在大大缩短营销周期的基础上,提高了对客户的快速响应和营销成功率。完成 “以产品为中心”向“以客户为中心”的转变。

数字化营销中台支持行内全条线的营销经营,围绕客户进行全流程跟踪的数字化智能营销,向客户提供真正的个性化服务。项目实例效果包括以下各方面:

提升营销决策

精准客户画像及客户价值体系模型给业务管理人员及客户经理提供营销目标的决策数据支持,可以简单高效地从百万级客户中筛选目标客户。

提升营销执行

营销中台的建设完善了线上、线下渠道的执行流转,渠道信息反馈的整合;通过批处理和实时计算引擎及时捕获营销契机,极大地提高了响应速度,提升了营销的时效性与精准性。

营销监测及评估

营销中台对执行端进行监测,可对营销流程的各环节进行可视化、定量分析,持续迭代优化原有营销活动。另外存在营销后评估机制,对营销效果进行量化,能够进一步反馈一线人员的营销效果,优化其后续的营销策略。

满足个性化需求

依托大数据,平台基于决策树、神经网络等多种机器学习算法,结合专家规则,通过离线、在线模型的计算,实现了千人千面的个性化智能营销。如对于养老社保客群,为老年客群推出助老扶老功能,多维度满足适老化需求。

赋能中小银行

数字化营销中台围绕智能营销构建了“两中心、两中台”,探索出中小银行数字化转型之路,实现由业务数字化到数字业务化的转变,沉淀出一套可复用的建设方法论。我行将其产品化,推广到村镇银行和其他行社,帮助中小银行突破无法高效应用数据价值的局限。

项目收益

数字化营销中台作为低门槛、智能的营销工具,业务人员经过简单培训后就能快速上手并开展营销活动。具体的业务提升如下:

自平台上线以来,我行零售贷款增幅明显,精细化营销取得了丰富的成果。去年零售业务利息收入同比增加1.1亿余元,增幅为3.73%。

财富条线使用效果同样显著,自主建立各种营销场景及活动50余个,对理财基金客户的交易跟踪成功率达到99%以上,各线上线下渠道触达客户近百万次,我行高价值客户量提升9%,星级客户总量提升5%,其户均资产为30.46万元,比上线前增加升1.16万元,我行财富业务稳步上升。

项目牵头人

周均鄞州银行科技信息部总经理

项目团队成员

许晓杰、郑嘎、李丽君、陈晓锋、陈书学、毛杰

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