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西太平洋银行:大数据提升产品接受度达50%


关峰

西太平洋银行整合线上、线下数据进行实时营销,使其向客户推荐的个性化产品接受度达到50%。
 
Westpac(西太平洋银行)是澳大利亚一家拥有一千万客户的零售商业银行,其客户包括普通消费者、小企业主和拥有5000万以上资产的商业企业,可以提供日常的银行业务、储蓄、信用卡/借记卡、借贷、保险、投资和退休计划、在线投资等业务。

最近两年,西太平洋银行通过实施KnowMe项目,整合传统营业网点、呼叫中心、网站、手机、PDA、ATM等渠道的数据,可以为80%的客户提供一对一的个性化营销,从而使客户满意度超过竞争对手,从中等水平跃升为行业第一;其个性化产品推荐的接受度也高达50%,过去,这个数字只有20%左右。

KnowMe背后的数据整合

随着移动互联网的快速发展,来自客户的数据也在飞速增长,不仅包括交易数据,还有信用卡消费数据、在线点击数据、社交网络反馈以及客户反馈等。银行与客户的互动也越来越频繁、越来越快。据西太平洋银行的数据统计,在西太平洋银行,每一秒发生15笔信用卡交易;客户越来越多地使用手机和平板电脑做银行业务,客户每周两次登录平板电脑端的网上银行,而每天登录一次手机银行;2011年,西太平洋银行每月与客户的接触次数是1000万次;2014年则达到每月6000万次。

“客户数据的增长、与客户接触次数的增多,意味着我们能够更清楚地了解客户的需求,” 西太平洋银行集团关系管理与数字化部负责人凯伦·甘朔对媒体表示,“过去,我们通过某个单一的产品营销活动,获取客户响应并促使我们增加2000张信用卡的发放量,过去的营销模式更多是从产品角度出发。而现在我们更加了解客户,因此,我们更关注客户的需求是什么?下一个可以提供给客户的产品是什么?营销方式从‘以产品为中心’转向‘以客户为中心’。目的是与客户建立更长久的关系,保持客户的忠诚度。”

如何整合多个渠道的数据,形成一个统一的客户识别体系,是西太平洋银行“以客户为中心”营销模式转型所面临的挑战。目前,大多数银行的营销体系或者按照产品线进行划分,如按信用卡、储蓄卡、借记卡等产品进行营销;或者按照渠道划分,如电子银行、电子商务、手机银行、微信银行等,因此信息孤岛严重,营销数据缺乏有效整合。当客户在twitter上提出一个服务需求时,大多数银行无法及时提供解答,因为银行没有把twitter纳入客服渠道之中;有些银行把twitter纳入客服渠道,但服务却并不能让客户满意,比如客户想通过twitter了解一套房子的房贷情况,而银行twitter部门对其他渠道的客户信息一无所知,无法提供针对性的房贷信息。

2012年,西太平洋银行决定实施KnowMe项目,引入SAS的数据分析技术,把来自线上、线下的大量客户数据,通过一定的规则整合,自动转换成一套完整而统一的客户识别信息,并实时地反馈给各渠道。当客户从任何一个渠道接入银行时,银行客服人员可以获得所有渠道的客户信息,提供针对性的服务。

如今,当消费者在某个汽车网站上浏览汽车信息时, 西太平洋银行可以在页面上方根据消费者的资产情况、还贷能力等信息,推出有针对性的汽车贷款广告;在消费者请求在线客服时,服务页面的一角也会实时地推出针对性的产品广告;当消费者在twitter或facebook上留言,想知道某房屋的贷款以及还款情况,西太平洋银行的客服人员也会及时提供房贷信息。

抓住客户最容易买单的点

建立一个虚拟的客户决策中心是KnowMe项目中数据分析技术的核心,它整合了银行所有营销资源。对外部客户来说,客户决策中心能够提供呼叫接入和客户服务;在银行内部,客户决策中心可以从洞察、行动和规则三个层面指导营销活动。

据介绍,洞察,包含各种分析模型如消费者能力分析模型和风险模型,还有触发路径,如当消费者刚刚满18岁,可以有自己的银行账户,这个关键时间触发之后,银行需要跟进;还有交易数据、历史数据,银行也要进行分析,从当中发现价值;行动,指的是每家金融机构的营销宣传计划,有一些是他们自己的推销活动,有一部分是政策规定必须汇报的,如利率下浮的时候要与消费者沟通,银行会向消费者进行邮件推送,可消费者过几天要通过网银与银行沟通,银行也要在网银上再次重复相关宣传信息,体现信息的一致性。只有洞察和行动是没有办法驱动所有的市场营销行为,关键要有规则;规则,包含银行与客户沟通的相关制度,比如说多长时间沟通一次,以什么样的形式沟通,每小时发多少封邮件,或者呼叫中心最多能接打多少电话等,需要根据不同的要素制定出规则。

客户决策中心如何实时识别客户行为,并推荐给客户最优产品?一般来说,每一家银行对客户有一个首选的产品推荐列表,但是,当客户在浏览其他银行的条款时(通常客户不想续约银行服务的时候,可能会研读其他银行的条款),一旦客户出现这种行为,银行需要重新评估客户,重新为他设计产品,甚至重新改变原来的首选产品名单,根据新的情况实时改变营销策略。

“传统交易数据的储存一般需要隔一天,现在事件流处理(Event Stream Processing)技术,可以在线获取数据,比如销售数据、信用卡交易数据等,客户决策中心在整合各渠道数据之后,一旦发现客户有浏览其他银行的行为,就可以形成一个触发事件,进行实时营销。再比如,借记卡和信用卡一般是分开运作的,当客户的信用卡额度快用完了,通常要等到月末再付款。建立客户决策中心之后,现在银行可以立刻提醒客户,并及时向客户建议“是否要借贷短期借款”。

与次同时,一线员工的参与也是实时营销的关键,“行动率和接受率”是两个考核指标。

 

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