原创《大数据驱动零售银行精益化营销》：本论文主要论述了零售银行论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
零售银行营销业务面临的挑战
银行零售业务是和银行对公业务、同业业务并列的三大核心业务,在经济“三期叠加”、金融市场改革不断深化、利率市场化加快推进以及企业融资成本和风险不断加剧的大背景下,零售银行业务因其资本消耗低,发展迅猛,价值回报丰厚,被众多银行视为业务转型的重点发展方向.而营销管理作为零售银行获客、活客和粘客的重要抓手,和客户管理、产品管理、渠道管理充分结合,形成零售业务发展的基础性的核心能力,它在推动零售理财、零售信贷、财富管理和信用卡业务发展起到了非常关键的作用.近些年,无论四大国有银行、股份制商业银行还是城商行都不断加大资源投入,纷纷掀起一波以营销转型或精准营销为主题的项目建设,内容涵盖零售业务体系设计、组织设计、流程梳理和优化、数据分析模型、营销一体化平台建设等,使得营销管理在零售银行发展战略中重要位置越发突显.
随着互联网金融和电子商务的崛起,商业银行倍感压力,银行零售业务的不仅需要面临同业的竞争,也要面对来自互联网金融和非金融机构的冲击,银行营销管理正面临着严峻的挑战,这突出表现在以下几个方面.第一,在营销产品上,各个产品团队独立营销产品,尚不能站在客户角度提供综合化金融服务,产品组合营销少；第二,在营销客户上,对客户分群不够细致,缺乏对客户完整、立体、动态的画像,客户洞察深度有限；第三,在营销手法上,一味强调销售产品,没有营销和场景思维,缺乏对客户投其所好的个性化产品推荐；第四,在营销渠道上,线上线下渠道无法协同,营销线索转介不畅,导致丧失很多营销机会；第五,在营销规划上,无专门牵头部门负责营销整体规划,缺乏长远体系化考虑,基本上是“走一步算一步”；第六,在营销设计上,无法做到考虑客户、产品、渠道匹配的最优化,容易造成“重复营销、过度营销”,导致营销资源浪费,客户体验差,收益无法最大化；第七,在营销过程上,碎片化严重,人工干预多,营销效率低下；第八,在营销评估上,缺乏对营销过程的完整记录,无法做到效果的定量化评估；第九,在营销管控上,没有多层次的营销管控体系,上级无法监控、指导、督促下级营销工作；最后,在营销经验上,只是个别人有丰富营销经验,营销团队培养慢,不能做到系统化营销话术提示和优秀经验分享.
大数据驱动精益化营销的发展趋势
在大数据时代背景下,零售银行要赢得持续发展的空间,需要建立起符合现代金融竞争要求的营销体系,伴随着大数据技术的逐渐成熟,零售银行的营销理念也得到了加速发展,营销被赋予了新的时代特征,主要表现为以下几个方面.
营销决策数据化
精益化营销的核心在于营销的精准性,精准的客户需求分析、精准的市场细分和定位、精准的产品及服务组合以及精确的营销控制和考核.精准的本质在于营销决策用数据说话,例如领先银行通过建立客户细分、交叉销售、关联分析、流失预警、资金流向、客户关系网络等主题的分析,对客户进行深入洞察,通过决策模型的建立提高对营销决策的前瞻性、预见性和创造性,改变营销决策依靠专家经验或人为直觉,提升营销决策的科学性和有效性.
满足全量客群的全生命周期需求
运用客户细分和客户画像技术,建立不同特征的客群,对全量客群进行统筹经营管理他们的全生命周期需求,包括衣、食、住、行、游、医、玩等；转变银行“二八定律”传统的经营理念,只服务于20%的中高端客户；对于银行而言,既要服务好中高端客户,更要运用大数据的理念、依托强大科技能力服务好大众基础客户,更加关注“长尾”客户,通过提供差异化的综合金融服务进行全量客户的经营.
营销介入时机不断前移
按照消费者决策机制理论,客户对产品购买通常经历需求创造、需求认知引导、寻找信息、评估选择、交易行动和体验评价这几个过程.传统上大部分银行介入营销时机多为评估选择和交易行动的阶段,采用数据库营销、事件式营销或是实时互动营销方式进行营销.随着场景金融时代的来临,领先银行通过打造泛金融生态圈或和场景入口的公司合作,开展异业联盟方式,在需求创造、需求引导、需求认知、寻找信息的阶段开展营销,使得营销介入时机更加前置化,营销变得更加生活化、场景化和有很强的代入感.
营销渠道全天候立体化
互联网时代下,满足客户“体验式、碎片化”要求的营销模式成为赢得客户的关键.商业银行通过全渠道营销,将传统线下渠道和线上电子渠道进行无缝衔接,构建“线上+线下、人工+电子、推送+互动”的立体化营销服务体系,实现全客户、全渠道、全产业的营销协作,以满足顾客理财、咨询和社交的综合体验,客户对商业银行服务的需求将不被时间和空间限制,客户可以享受全程及时响应的全天候金融服务.
转型的致胜之道
为了抓住大数据时代给银行精益化营销带来的诸多创新机会,零售银行需要深化“以客户为中心”的战略,借助创新的技术和先进工具,配备专业化资源以实现营销转型.
全面深入的客户洞察
多样性客户信息的整合是客户洞察的前提,客户多维度细分和立体生动的客户画像是客户洞察的基础,客户分析模型是客户洞察的核心,它们彼此之间相互关联、相互依赖,是一个密不可分的整体.
多样性客户信息的整合是指在保证数据质量的前提下,银行除自身拥有的客户人口特征数据、交易数据外,尽可能多地采集客户在各个渠道和银行交互的数据,包括客户在银行网站、手机银行的浏览、点击数据,*中心的客户交互数据等,适时引入外部数据包括社交媒体、电商平台、运营商数据,以获取客户更多消费、社交和生活信息.
多维度客户分群按照分群目的和数量的不同,通常分为战略分群、策略分群、战术分群和一对一分群.例如战略分群多以客户价值、客户生命周期或辅之以地域维度进行划分,分群数量控制在6～20个之间；策略分群基于行业经验和业务分析经验划分,数量一般在15～100个之间,例如 客群、 养老金客群、纯信用卡客群、跨境客群、海淘妈妈客群等；战术分群基于数据聚类方法及客户标签库,通常针对特定的营销活动或具体业务场景专门划分,数量通常较多,如沉默存款群、成熟高端投资群、积极投资理财群等；而一对一分群是指把每个客户为一个群,通过实时分析每个客户的特征,做到“千人千面”的个性化推荐的效果,达到最优的客户体验.再通过对细分客群进行人物画像,让业务人员更加直观、生动的理解分群结果,更有利于进行市场营销策略设计和用户体验设计.
零售银行论文参考资料：
结论：大数据驱动零售银行精益化营销为关于零售银行方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关零售系统论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
