跨渠道营销平台建设

ZDNET至顶网CIO与应用频道 07月22日 北京消息：随着中国金融市场的快速发展，金融行业竞争形态的持续演化，以及监管力度的不断加强，IT咨询服务公司对金融企业的商业智能解决方案，也面临着不断的创新。

在主题为“乘数据之舟，达价值彼岸”的文思海辉商业智能解决方案研讨会上文思海辉金融事业群客户关系管理业务线方案中心金融营销首席顾问邵钟飞在客户管理之道分论坛分享了跨渠道营销平台的建设。

以下为演讲实录：

我今天演讲的题目是跨渠道的营销活动管理平台，之前叶先生用广发的案例已经证明了闭环的营销是非常重要的，然后Apama的专家帮助我证明了在整个的营销活动中时间管理操作层面是非常重要的。

我们在建设闭环的营销活动管理平台的时候要解决三个问题：第一个问题，在一个股份制银行中他有3千万个上帝，每个人的需求可能都不一样，但你只有8千个客户经理，在一定程度上不管你怎样去投入你的成本都是有限的，那么你怎么让你的上帝满意呢？精准营销就是个非常大的问题。第二个银行要摆脱的窘境，银行的各个业务部门都是以产品业绩为导向，这样就已经让我们执行以机构为导向的业务，作为一个全国性的银行，他又没有办法把这个资源给足机构。对于一个全国性的银行，把这个资源分到一定层次以后，他的资源还不如一个城商行得到的支持那么大，这是我们在一个全国的股份制银行会碰到的问题，最糟糕的就是弱总行、强机构的状态，总行就相当于一个家境不太好的父母，这种情况下他的儿女自主性不会很强。一个金融营销团队要打造强大的总行，都要以一个金融品牌、一个团队的形象出现。

早上开始我们就谈到大数据、时间管理、数据挖掘，这些理念和实际业务会脱节吗？它不能只是在天空上飘，如果这些实现的很好会有很多美好的景象会出现，但它为什么没有出现呢？今天的渠道已经渗透到生活的方方面面，但是你对这个渠道智慧的支持，仍然是非常贫乏的。我要说的，为了解决这三个问题，你必须要做的事情就是要把这些东西落地。

在我们的营销活动管理平台当中做到了什么呢？把原来所谓的多渠道营销变成跨渠道营销，最根本的区别就在于，我们把后台打通。也就是说，在营销战略以及数据层面，我们把它们作为一个整体为前端的渠道提供智慧的支持，这是一个渠道要达到的最根本的目的。

这个平台建设之后，我们分三步给银行去提供营销能力。我们说，即使银行用了我们这样的体系规划和平台，也不会马上把营销提高到多少倍，比如我们说现在传统的营销叫乱枪打鸟，也就是由我们的业务人员去设想自己的idea，然后根据自己的数据库去做营销。像叶先生之前在广发，主要是靠业务人员设想idea，这种情况下如果不做数据挖掘，100个里面有1-2个，我这里写到3%已经相当给面子了。如果我们发起精准性营销，第一阶段进行充分的数据挖掘，安全客户需求营销，能提高到差不多10%，在原有的基础上能提高2-3倍营销效果。而在事件营销上面，我们在这个基础上可能又会有进一步的提升，能够达到20%的营销能力。

在这个基础上，是不是还有更好的办法呢？因为每一种方式都有它的极限，在这种方式之下如果能进行实时性的交互，我们打个比方说，如果我们在这些系统后面有机器人，对你推的A产品如果不感兴趣，那么向你推一个B产品，像刚才Apama专家提供的时间管理工具，如果用CEP的方式去运算，就可以达到这样的目的。

这个架构之前沈经理也提到过，我们这个架构实际从数据的整合到数据分析，营销活动管理和渠道协同，在洞察力上，我们主要是提供比如说数据挖掘，在渠道层面我们主要提供的是阵地的社交媒体，还有搜索引擎、电子渠道，打通这些渠道的体验。在这里面跨渠道的营销平台起到了什么作用呢？第一，我们把主动式的营销和由决策引擎去指导的时间管理被动式的实时营销，两个能整合起来，能够同时为我们行内营销使用。同时，又能够把每个渠道的反馈，通过实时或者同时加异步的方式反馈到后面我们的营销形式中来，这样在数据层面形成了一个大的闭环，同时在前端又能够给客户非常好的一次性体验，这是我们在架构方面达到的目的。

在这张图片来看，营销活动的价值我们是这样来解释的，我们要改变以往通过产品和渠道的营销模式，变成一个按照客户群去细分的模式，不仅仅是支持银行业务，还可以支持混业，比如在这张图里，如果我们按照客户群进行细分，然后通过和客户的浅关系，也就是刚刚接触这个客户，到和客户建立深关系，在这套生存流程中，从信用卡、房贷、寿险、证券、财富管理，逐步的去推荐，当客户信任你的时候，你甚至可以推信托、年金，类似一些这样需要很高投入的产品。我们要说的是什么呢？整个过程中你利用了精准营销主要达到的目的是改变了你的营销思路，通过客户细分、客户群的方式成为一个客户一生信赖的伙伴，主要是达到信赖的目的，并只是仅仅提供服务那么简单。

再介绍一下在实际案例中我们是怎么做的，客户拿这样的平台建设成功之后做什么。还是以一个全国性的股份制银行为例，在这个银行当中我们主要是体现大零售，这个大零售是指零售客户、信用卡客户和小微客户，这么一个大的体系中所谓的大零售。关健词是海量客户、数据挖掘，还有在人的方面要改变传统的营销理念，这个营销理念是什么呢？我们搭建了一个数据挖掘的系统，主要是提供智慧，然后又建设了一个营销活动管理系统，管理营销活动的前中后，是一个流程管理，能够让我们把这个智慧的过程和用流程的方式应用到前端的协同给客户一致体验，因为我们一直强调给用户一致的体验。所谓以前中国人说营销偏重销售多一点，现在我们要求把市场和数据分析完全分开，有个清晰的概念。

在这个行当中我们用这样一套系统做这两类的客户细分式的营销：第一类是数据分析建模，用借发贷卖信用卡，通过给客户打分，其中包括随机抓出来的用户，然后对比一下用户之间的区别。我们在系统中用一个功能把客户后台提炼出来，前端能够直接的使用，并且把它切分成随机的对照组，概率最大的是前20%。我们这三个名单都用同样的渠道，实际我们屏蔽了渠道所带来的影响。在这种情况下，确实达到了概率最大的20%客户产生了80%的效应，这是采用的数据挖掘的模式。

这是系统中实际的页面，这里用到的是数据挖掘模型，对用户进行细分，我们做不到实时的出评估报告，但我们能做到每天及时提供活动中的评估报告。第二个场景就是我们传统的经常用到的营销场景，由业务人员设想idea。比如在这个案例当中，我们用6个月前持有理财产品的客户，按照存款余额的高低去切分客户，切分出两类好客户，一种是明显的好客户，第二种是钱不是很多他可能有这个偏好，他确实想买，我们把这个视为好客户。差客户有营销的价值，但是应价值不大，最后一种是完全没有营销价值的，干脆就抛弃掉。当我们有了这样的设想之后，在我们的系统当中就是这样的方式，把两类好客户由好的渠道或由昂贵的渠道去营销。差一点的客户，也就是营销价值低一点的用店销的方式去营销，再差一点的用户用短信的方式去营销。也就是说，最昂贵的成本用在成功率最高的客户去营销，从成本和价值最大化两方面，我们能够达到最佳。从这点上来看，看这些报表，实际每天都是会产生的。

刚才我们讲了在整个案例中的应用，后面是我们对整个产品浮光掠影式的过一遍，过程中到底有什么东西。首先，在整个营销活动的管理平台中，我们能够抽象出一个标准的营销管理流程，这个流程覆盖了营销活动的准备，主要是做一些计划和战术上的策划，这里包括了两方面：一种是战略的分解，今年要在理财产品上达到10亿的战略，如果给到具体的营销经理的时候，我希望他每个月各种不同的办法去足够达成我的目标。所以，在第一步就涉及到战略和战术的设计，在活动执行层面，因为刚才说到整个平台会考虑到混业经营和全量客户的营销，如何避免过度打扰客户？这是在活动执行中必须关注的一点。

最后重点要说的是营销监控，刚才也听到了很多新的理解，如果这个客户每次都是等我们做完营销活动，比如十天半个月之后才知道营销效果基本上是没什么大用的，我们做的话基本都会从每天到当天业务累计值做评估，如果我们的活动做的并不好当中也会终止，这是我们做活动的策略。通过即时的图表看到客户的轮廓，为我们的营销经理筛选客户，或者证明他的idea起到一定作用。

还有，我们能支持和数据挖掘无缝的整合，以往的数据挖掘模型，都是要会统计学的SAAS专家去用，我们把它布局到我们的两个系统中，进行融合，像刚才的信用卡建模案例那样所演示的直接使用。刚才我们一直说要改变传统营销的思路，以产品导向，就像这个例子所说的，往往有一个产品或者有一个业绩压力，那么我去找适合卖这款产品的客户去做营销。这样的话，人的脑袋是有极限的，你绞尽脑汁会想到的idea是有限的。

如果我们把客户进行进一步的细分，通过细分产品、Offers和渠道，能够做出更多的产品创意来，然后我们通过这种可视化界面，能够通过产品可视化界面把它部署成功。然后对混业经营或者大规模的做营销活动的时候，比如我们是总行发起的，或者是由分行发起的，而不是由客户经理发起的营销活动的时候，我们在客户资源的使用计划，控制方法，以及制定管理控制接触频率的流程。我们能够做所有渠道的监控，就是刚才说的全渠道监控，包括社交媒体、呼叫中心，都能做这样的监控。

特别重要的一点，我们能够做非常及时的在活动当中的响应监控，还能做活动当中的业绩指标监控。这个我就不细讲了，就是我们通过两大方面的提升和高技术的整合，解决了在营销当中的客户不能细分、营销过程不能监控，等等所有的营销问题。

在这个平台建设中我们关注的最重要的就是两点：第一点，我们把飘在太空的理念和技术变成一个业务人员落地。另外，针对国内的特点，我们只是专注金融业务和银行业务，和国外的产品相比。第二点，我们在技术理念和施展的使用易用性方面找到一个平衡点，我们的功能和国外产品不相上下，但我们的易用性方面一定会占据优势，我们会尽量根据国内银行的体验把这个做到极致。

最后，这个东西是不是有数据库的支持？国内银行要使用什么时机去用？这套体系的搭建，主要是针对怎样使用大数据，整合智能，我们不依赖数据仓库的建设。然后，我们希望银行做好这样的准备：第一，充分理由已有的数据。第二，开放渠道的接口。第三，有改变的意愿。最后，在这样的系统部署过程中，我们会有咨询团队去对接前面的问题。