银行营销案例分享（银行营销心得经验分享）

临近年底，又到了银行人一年一度的“开门红战役”。开门红是商业银行全年发展的重中之重，首季营销的必备战役，如何在短时间取得良好的营销效果，带动全年的业务发展？尽管各位银行营销人已经使出了十八般武器，但随着这几年竞争的加剧，这场战役打的是一年比一年激烈。别担心，索信达来为大家出谋划策了！

通常来说，商业银行开门红营销有三大抓手：厅堂阵地营销（存量+增量）、存量客户营销、增量外拓营销。如果银行在人力物力资源相对有限的情况下，索信达建议还是把重点放在守好自有阵地上，维护好存量客户，做好防流失，从而通过存量带动增量。目前存量客户精准营销已成为商业银行开门红战役的主战场，因此索信达这次从“如何运用数据分析赋能商业银行开门红战役？”这一主题切入，详解商业银行开门红存量客户精准营销的方法论和实践案例。

商业银行开门红

存量客户营销的困境及挑战

我们将商业银行开门红在存量客户营销中面临的共性问题和难点总结为四点。

01 无统筹

即打乱仗，无计划无方向。很多机构通常是总行下发考核方案给到分行之后，直接去向分支行要结果，在这个过程中没有任何的具体路径以及方案的支撑。

02 缺手段

传统的银行营销模式是以活动吸引用户，以电话触达为主。在这方面很多机构存在两大误区，一是认为开门红主要是线下的渠道，但实际上线上和线下联动和多渠道的触达沟通能达到最佳的效果；第二个误区是仅靠一些春节福利活动等拉动，实际上最终还是要聚焦客户的真实需求，能够把客群和需求精准的匹配起来，从而为客户提供不同的差异化价值。

03 少方法

即无法从数据中获取价值信息。很多机构有了大量的积累数据，却不知道如何通过数据去理解用户、做客户细分、画像洞察以及营销结果评估？应该用哪些数据？用哪些模型比较合适？考核的核心指标是什么？等等问题，都要从数据中去寻找答案来支撑决策。

04 难落地

即最后一公里执行不到位。尤其是线下运营环节，到一线员工的执行度效果评估，或是执行度考核，其实是无法实时监控的。关键点还是要优先考虑一线人员的激励机制。

存量客户精准营销六部曲

助力商业银行开门红实现产能突破

如何通过数据挖掘支撑客户的整体经营策略，在短时间释放营销效能，达到高效的业绩目标？我们从多年的实践经验中总结了商业银行开门红期间存量客户精准营销的整体解决方案和方法论——精准营销的六部曲。

1.商业理解及目标设定。从业务需求和场景出发，明确客户细分的目的和经营目标，制定整体营销方案。

2.模型设计及数据准备。根据商业目的确定客户细分的可行性方法和资源，并准备所需收据，对数据业务含义、可用性、有效性等进行探查，做好模型的开发落地。

3.客户细分及客户洞见。系统中客户进行不同层级的切分，完成分群后，描述细分客户群体的特征，了解客户的真实意愿和需求，能够作为营销举措设计的有力决策支撑。

4.营销举措设计。根据客户洞见和问题制定相关策略，为客户匹配最合适的产品、服务和营销活动等，包括营销主题、产品设计、营销时机、营销渠道等。

5.线上和线下执行管控。基于设定的清晰的方向和目标，频繁对销售过程进行追踪，有节奏的复盘总结，适时纠正和指正营销行动，不断调整营销策略。

6.营销效果评估及模型优化。对营销效果进行综合评估，同时把回流数据作为模型调优的基础。

某银行开门红存量客户

潜力挖掘与精准营销实践案例

下面以某银行开门红存量挖潜具体营销案例，介绍如何在实际工作中运用上述六大流程？

01 商业理解及目标设定

这一案例的背景是，客户在开门红工作中遇到几大重点问题，第一是任务重、压力大，不知从哪里着手完成指定目标；第二是客户有一批规模较大的理财和定存客户已经到期或即将到期，这波客户该如何承接？第三是客户高峰期有两位数的上亿理财规模，但是后来又下降到个位数字，如何在开门红期间通过好的营销把高质量客户进行召回？

基于这样的背景需求，我们锁定两类客群，设计了4大营销目标。即重点是针对理财和定存的签约客户做定向营销，具体营销目标设定为:提升客户产品承接率和睡眠激活率，降低客户资产流失率，提升睡眠客户理财余额。

02 模型设计及数据准备

首先要对业务充分了解，深入了解理财和定存客户的经营特点，然后通过相关数据，收集并整理客户特征、产品特征、交易行为等业务特征；

第二是做数据的探索和处理，包括常规的缺失值、重复值，数据分布相关性分析等；

第三是做各种的特征工程，对客群进行进一步细分，可以通过业务规则进行细分，也可以通过客户聚类分群等进行细分；

第四是按照细分的客群做整体的理财和定存客户的产品响应模型，这里可以用多种的机器学习算法，包括决策树随机森林，逻辑回归等；

然后是模型调优，得到响应模型的预测得分；最后基于每一个客户的各类产品推荐的最终得分，匹配当前行业正在售卖的产品，或是匹配每一类产品购买资格要求，按照最终有效产品推荐得分，为每一个客户选出 Top产品，最后输出客户的具体细分，然后细分每一类客群所对应的推荐最佳产品。

数据准备方面，可以从客户的基本信息、手机银行行为渠道偏好，金融产品偏好等去做考虑。这里需要注意，在做机器学习模型时，需要加入一些衍生变量，比如一些指标最大值最小值，或是转账收入次数等，这属于不同时间窗口的衍生变量。我们不断的丰富特征工程，在这基础上做机器学习的过程中能够得到更好预测效果。

03 客户细分及洞见

在这个案例中我们采用了业界比较成熟的理论模型RFM模型，用RFM模型是为了细分出最有价值的用户，利用有限的营销资源重点投入，从而价值产出最大化。

在RFM模型基础上，需要结合实际运营对模型进行改进。我们做了两点改进：第一是M除了考虑到期金额，还要综合考虑客户的整体AUM值；第二是不唯价值论。最近到期或即将到期的客户都为重要营销客群，先留客，再通过产品和服务的加持，不断提升客户资产规模。

同时也需要注意，RFM客户细分模型要与场景强结合。如果是理财或定存的特定产品营销，是产品找人，建议可从单个产品的RFM来分层分类；如果是开门红的场景，是人找产品，建议从客户全量AUM和客户层面的RFM来分层分类，在此基础上做产品响应模型或协同过滤模型。

客户细分核心要解决的几个问题是：1.哪些是重要营销客户？2.哪些沉睡客户需要重点唤醒， 哪些流失客户需要重点召回 ？3.在时间、资源有限的前提下，如何合理分配？哪些是优先级较高的客群？

以理财到期客户为例：根据到期时间和到期金额考虑理财的到期金额，也考虑了AUM值，去分高中低的优先级。按照业务运营的逻辑去确定营销的优先级，最近到期或者是即将到期的认为优先级比较高，资产越高的认为优先级比较高。

我们从实践和数据分析中得出了一个关键结论：建议要营销前置，就是选择最佳的营销时机。在做一些资源倾斜时，我们认为优先对即将到期的客户进行营销，效果要远远好于已到期的客户。

客户细分实际上要解决两大问题：第一是战略层面。战略层面细分也会考虑战术层面的针对营销的配套组织人员、营销策略、服务策略等，以及营销效果及反馈；第二是战术层面。战术层面细分会以战略层面细分的组织人员、营销、服务策略为指导，结合特定营销活动进行战术层面细分。

做完客户细分之后，要对每一类客群进行全面的画像，客户画像尽可能全面了解客户，以便为客户提供个性化的服务。产品推荐策略可以通过产品响应模型，为每个客户输出Top的最佳的产品。

04 营销举措设计

策略设计包括应该选什么样的客群，什么时候触发它？适配的产品和权益是什么？选什么样的素材？选哪些渠道？评估准则和触发的规则等。在执行层面，包括线上和线下怎么执行，过程怎么监测？结果怎么评估？到不断的迭代阶段，每一个环节都要全面的设计、梳理。

在设计过程中要充分利用线上和线下的触达渠道，要量身定制触达内容。尤其是产品和活动亮点要优先提炼。要将各个渠道的流程和触达方式、触达内容、策略话术、推荐产品，针对每一类客群都要做设计和梳理。

有几个关键点：比如针对高资产难召回的客户，依靠定制型的特色产品作为接触和营销的抓手，会根据流动性安排推荐短中长期的产品规划，对客户从“短信预热、活动激励、电访加微，到客户分类、标签管理、微信互动”等，要制定精细的营销流程。对于低资产的客户，一般就会采用批量营销的方式。

总之，针对不同的客群，不同的场景，每家银行每一类细分的客户，都要做这样流程化的整体营销举措的设计。

05 线上和线下执行管控

接下来是执行落地环节。关键点是要及时监测评估效果，建立完善的指标体系。

以往很多客户可能重点关注结果性的指标，比如业务财务类、规模类、管理类、结构类的指标，但往往缺少过程类的指标，比如每天的理财交易金额，理财客户的承接率、有效接通率等。我们认为除了结果类指标，通过对过程类指标做每日复盘，不断改进整体的营销策略设计，是非常关键的。

这里举一个线下监测漏斗的例子。线下要监测从销售线索生成到客户补充再到需求分析，到最后客户购买，再到不断的去维系客户这样一个漏斗，各环节的重点指标都要监测。在这个过程中，线索的使用率、客户触达率、有效接通率，服务转化率到客户的留存率等，每个指标的表现趋势或者问题都要及时洞察，及时诊断出每个环节出现的各种问题，能够利用数据洞察的结果进行有效的营销牵引。

同样线上也需要根据前面定的大的营销目标，在具体的营销场景关注一些比如注册绑卡交易、客户浏览活动参与的关键指标等。重点根据最终的营销目标关注核心指标，核心指标通过不断的变化，能够及时的进行营销指引，包括营销策略的改进。

06 营销效果评估及模型优化

最后一步就是对整体营销效果的评估，也包括营销数据最终能够回流到模型，从而对模型不断调优。这里一般会进行两种方式的对比，第一是按照营销和不营销两种方式进行对比；第二会进行模型的全群和随机的全群做对比，会分4类象限，最后根据模型评分而选出的客群作为目标组，会观察这部分客群在接受营销活动时的价值提升、增长情况。

总结

最后对商业银行开门红存量客户精准营销六部曲的各个注意要点进行简单总结：

商业理解及目标设定。要全盘规划，统筹安排，制定考核指标，明确目标，要有对目标的充分调研论证。关键要制定好执行方案，细化到物料，层层分工，责任到人。数据也是开门红中的重中之重，要考虑存量数据怎么挖掘、分析、复盘等。

商业设计和数据准备。对RFM模型做了比较重要的改进，也要注意模型要结合具体的场景去做设计，无论是人找产品，还是产品找人，具体模型设计的流程是不同的。数据挖掘不仅能够洞察业务规律和特征，更重要的是能够转化为行动决策的支撑依据。

客户细分及客户洞见。关键是做客户分群和客户洞察之后，能够保证在战略层面具有战略的指导意义，具备长期稳定常态化客群运营策略；在战术层面，能够支撑产品、价格、渠道、 促销等策略，也能让一线的执行团队深入了解细分客群的特征。

营销举措设计。包括细分的客群，具体每一类客群的触达渠道、触达内容、触达时机、多波次营销的设计流程。

线上和线下执行管控。既要重视结果指标，也要重视过程指标。尤其是过程指标，要在每天的复盘中监测它的变化情况，从而为营销提供指引。对线下、线上重点指标要做全面的梳理和监测。

营销效果的整体评估以及模型的优化。不仅包括模型自身效果评价，也包括模型应用的效果评价，数据也要回流回来做模型的动态调优。