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4.0 时代,数字银行的转变主要体现在系统支持、数据管理、客户感知三个维度,希望通过改善业务体系、整合业务数据,从而为客户提供更好的服务。
当前,多数银行已经拥有了较好的数据基础,但却并没有形成数据全生命周期的闭环,导致价值化数据占比较低,无法作为关键生产要素为企业注入新动能。在此背景下,数据全生命周期的闭环体系成为银行数字化运营的引擎,发挥数据中台和业务中台相辅相成、相互支撑的作用,构建以客户数据为中心的基础建设、分析洞察、营销运营。
在过去的几年时间里,神策数据已经陆续帮助部分银行客户完成对公业务的数字化运营建设,为对公场景中的客群、活动、产品等提供数据支撑。本文将详细介绍。
神策数据为银行提供以客户为中心的数字化运营架构,围绕线上化率、客户满意度、MAU、AUM、各营收业务/金融生活服务规模五大核心业务目标展开,覆盖数据体系建设、自助式数字化运营、客户旅程编排及运营三大关键场景,全链路赋能银行对公业务的数字化运营,帮助银行打造长效、核心竞争力。
其中,神策 CDP 作为数据体系建设的基础,能够帮助银行构建统一、完善的客户数据资产,支撑线上运营、客户经营、业务运营、客户体验等数据应用需求;神策数据可以帮助银行搭建数字化运营分析平台和数字化运营策略平台,实现自助式的数字化运营;基于客户旅程的不同运营阶段,围绕不同业务部门关注的 KPI,覆盖多个核心场景,包括渠道流量运营、产品体验管理、个性化营销、客户全生命周期运营等。
也就是说,神策数据可以帮助银行围绕“金融资产 + 数据资产” 双因子增长模式,搭建客户经营成长体系,提高存量客群规模活跃和价值,推动线上线下平台生态化运营建设,构建数据驱动的经营战略。
1. 数据基础建设
凭借着多年来服务银行客户的经验,神策数据深入洞察银行客户需求,帮助其梳理客户体验流程和业务需求,形成贯穿业务链的数据分析体系,并基于银行内部各部门需求构建个性化指标体系,满足不同角色的业务需求。
首先,神策数据帮助银行设计以需求场景指标为导向的数据合规采集方案,从根本上保证数据校验的质量和效果。在进行数据合规采集的过程中,神策数据提供安全灵活的行业标准化数据采集工具,通过全埋点、代码埋点、可视化全埋点等多种埋点方式,帮助银行轻松实现快速高效的数据合规采集与整合,为多端、多渠道、多场景客户行为及业务数据的深度洞察与分析提供可靠的数据支撑。
值得强调的是,神策数据的 ID-Mapping 为银行实现全域数据接入与打通提供了强大助力,通过对各个渠道、生态、业务系统中的客户 ID 的关联与统一识别,为全域客户经营和精准触达奠定了基础。
如何构建贴合业务、全面、可落地的对公标签体系呢?针对银行这一诉求,神策数据基于对业务形态和策略的理解,从业务需求反推标签及体系设计,围绕“目标用户是谁”“目标用户喜欢什么”“什么时机触达”三个核心思路,从生命周期、商业价值、用户偏好、触点偏好四个维度做了体系化的标签梳理与构建,为银行提供业务信息、支持业务运营。
2. 数据分析与洞察
通过事件分析、漏斗分析、归因分析、留存分析、分布分析等 10+ 数据分析模型,以及用户分群、用户旅程等分群属性分析,神策数据为银行提供可视化、自助化的数据分析能力,将数据可见、可操作、可预警的能力开放给业务侧人员,大大提升数据从采集到应用的效率,有效助力银行实现数据驱动业务。
在具体实践过程中,神策数据可以帮助银行通过多维度细分及下钻,对客户旅程体验进行精细化分析,了解不同场景中客户体验的情况。
而针对客户体验模型的量化,神策数据可以通过业界典型的 HEART 模型,帮助银行在完整产品或产品中的某个功能模块度量客户体验,进而为银行搭建完善的客户体验管理体系提供数据参考。
3. 智能化客户运营
通过神策数据智能运营能力的加持,银行可以轻松实现人、渠道、内容的深度串联——快速圈选目标客群、全渠道对接与多方式触达、多样/智能化内容管理。
这里我们重点介绍一下神策数据流程画布。
流程画布是银行建设营销自动化场景和业务的典型能力之一,可以帮助银行构建全生命周期的营销旅程,主要包含营销对象筛选、营销策略编排、营销动作触达、目标转化及数据统计等满足营销场景闭环的产品能力。通过神策数据流程画布的能力,银行可以轻松实现实时、精准、自动化营销,满足复杂业务场景中的运营需求,用数据驱动客户生命周期营销旅程的编排设计,以及业务目标的最终达成。
与此同时,银行也可以通过神策数据的 A/B 测试能力,结合流程画布对多个运营策略进行效果评估,从中选择更适合业务需求的策略。
目前,神策数据已服务 50 余家银行客户,TOP50 银行覆盖率超过 40%,并凭借着强大的产品与专业的解决方案和服务能力,持续获得行业、客户认可。接下来,神策数据也将继续发挥自身优势,帮助银行构建以客户为中心的数字化运营工作流,打造核心竞争力!
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