文|未央网 GEO集奥聚合
3月29日讯,近年来,政策放开以及人民生活水平不断提升使我国的出国留学人数呈持续总体上升态势。教育部公布数据显示,2016年我国留学总人数达54.45万人,其中自费留学人数49.82万人,占比91.5%。在出国留学火热的同时,境外游也成为居民日常休闲的主要选择之一。国家旅游局数据显示,2016年我国出境游达到1.22亿人次。
对于银行而言,出国留学涉及到外汇、刷卡、存款证明、留学贷款、签证等各类业务。各大银行都设置了出国金融服务中心,专门针对有相关需求的客户办理一站式服务。
商业银行拓展出国金融业务本质在于挖掘高净值客户。尽管出国金融在零售业务板块的占比并不大,利润也不高,但是其高端客户黏性非常强,可以为银行积累更多优质客户,从而开展其它金融服务。
出国金融服务差异化大数据
在各银行纷纷发力零售业务的背景下,出国金融服务已经成为银行最重要的战场之一。对于客户而言,不论中资银行还是外资银行,谁家服务更方便、更贴心、谁能提供更高的价值,成为客户选择银行的出发点。面对庞大的市场及激烈的竞争,各大银行依托自身的能力,从多方面优化出国金融服务,试图依靠差异化服务从市场脱颖而出,取得一席之地。在这个过程中,大数据能够全面发掘、识别客户的各类需求,结合场景化服务应用,从出境的全周期为客户提供精准服务,成为银行差异化的重要利器。
潜在出国人群发掘
潜在的出国人群分布广泛,传统的商业广告并不能让客户有效认知银行的服务。同时,不断上涨的营销费用让商业银行不得不更加慎重,新客获取成本收益难以评判。在这种情况下,商业银行体量可观的存量客户变成了一座尚未被完全发掘的金矿。
在传统的运营模式下,商业银行出于市场分析、内部管理、监管需要,产生并记录了巨量的文本式结构化数据,涉及客户账户资金往来、财务信息等,以及网银浏览、电话、视频等非结构化数据。这些数据虽然具备强大价值,但只能反映客户在本行内的金融行为情况,无法反映客户的其它金融行为以及兴趣爱好、生活习惯、消费倾向等情感数据。
互联网企业一直以来都非常重视跟踪、记录、收集和分析网络使用者在互联网上的行为特征,形成了大量有价值的数据,也探索出了行之有效的大数据分析方法。通过与第三方数据的拼接,对存量人群的兴趣、社交、电商、金融等相关属性关联分析,精准识别客户的潜在出国需求。
某股份制银行在进行出国人群营销时,通过数据的有效拼接,可以有效识别出国人群。
第一类(无需求客户:未使用本行出国金融业务,行外相关行为也不活跃):客户无相关需求。
第二类(临时客户或成熟型客户:使用行内出国金融业务,行外相关行为不活跃):客户存在临时需求或者客户已经习惯使用本行服务,无需互联网获取相关信息。
第三类(挖潜客户:未使用本行出国金融业务,行外活跃度高):客户存在出国金融需求,未找到合作银行或者已在他行使用业务。
第四类(维系客户:使用行内出国金融业务,且行外相关行为活跃):客户存在出国金融需求,且已使用本行出国金融服务,但希望寻求更好的服务。
银行营销的重点放在第三类人群,该行通过电话外呼形式联系客户,确认存在出国需求人群比例高达31%,并向客户进行结售汇及跨境汇出业务推荐,进一步转化率达到30%以上,人均交易金额超过5万元。
境外场景化权益服务
各银行信用卡纷纷与境外机构合作,为境外消费的多个场景提供权益,但境外的权益场景开拓难度大于国内,很难将权益匹配到所有场景。将特定的权益推荐给特定人群能够有效提升客户的境外信用卡消费。
某股份制银行为配合旅游旺季的到来,决定向其某类信用卡客户提供境外某国超额返现奖励。但此类信用卡客户多,向全量客户发送营销信息成本较高。在与外部数据打通后,通过客户的机票、酒店、旅游、保险、签证、境外WiFi等互联网行为,建立预测模型,寻找出两个月内有该国出国需求并有购物需求的人群,精准发送营销短信。
具体建模指标如下:
为比较效果,该行随机抽取了一定数量的内部客户作为测试组,向其发送短信。结果表明,精准短信营销转化效果比测试组效果提升20倍以上。
交叉产品营销
商业银行对出国人群进行交叉营销可以带来更高价值。零售银行的存款、基金、保险等各类理财产品在此类人群中的接受度相对较高,结合大数据进行精准推荐可以取得良好的效果。
某股份制银行与保险公司合作,定制了一款竞争力较强的商旅套餐作为重点产品推广。根据大数据标签关注用户行为,配合行内相关数据筛选出商旅类高潜客群,配合该行的商旅套餐营销权益进行外呼推荐。通过设置实验组与对照组,根据最终转化效果验证外部数据的有效性。
营销测试过程如下:
(1)实验组目标客户筛选
行方营销目标为商旅保险套餐,潜在客户人群为商旅需求较强、频次较高且具有一定经济能力的人群。
通过大数据,筛选出在出行、投资、汽车方面有较高频次的人群,向该行输入并通过数据匹配与行内数据打通。行方选取客户AUM、结构汇行为等行内数据与大数据进行联合建模,选取评分较高的2万人作为实验组。
具体建模指标如下:
(2)对照组目标客户筛选
从银行客户中随机挑选6万人
(3)结果对比
筛选出相关人群后,将相关名单提供给电话外呼部门,设计话术由其向客户推荐产品及权益。最终结果测试组客户的外呼响应率超4%,而对照组客户响应率不到1%,实际效果提升4倍以上。
出国金融客户的重要性已被各大银行认识到,大数据有望作为重要武器,为银行提供差异化竞争能力。
- 蜜度索骥:以跨模态检索技术助力“企宣”向上生长
- 马云现身支付宝20周年纪念日:AI将改变一切,但不意味着决定一切
- 万事达卡推出反欺诈AI模型 金融科技拥抱生成式AI
- OpenAI创始人的世界币悬了?高调收集虹膜数据引来欧洲监管调查
- 华为孟晚舟最新演讲:长风万里鹏正举,勇立潮头智为先
- 华为全球智慧金融峰会2023在上海开幕 携手共建数智金融未来
- 移动支付发展超预期:2022年交易额1.3万亿美元 注册账户16亿
- 定位“敏捷的财务收支管理平台”,合思品牌升级发布会上释放了哪些信号?
- 分贝通商旅+费控+支付一体化战略发布,一个平台管理企业所有费用支出
- IMF经济学家:加密资产背后的技术可以改善支付,增进公益
- 2022年加密货币“杀猪盘”涉案金额超20亿美元 英国银行业祭出限额措施
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。