贵阳银行：大数据分析优化客户结构的创新实践

创作时间:

2025-01-22 05:58:17

作者:

@小白创作中心

贵阳银行：大数据分析优化客户结构的创新实践

贵阳银行通过大数据分析优化客户结构，实现了零售客户的精细化运营。该项目利用大数据技术和机器学习算法，对全量零售客户进行生命周期划分，并结合各周期内的客户特性进行细分群，运用人工智能算法搭建各周期客户的营销类模型，最终将生命周期标签、细分客群标签及模型结果传输至零售销售管理平台进行运用展示，并出具配套运营方案指导分支行及线上运营团队通过平台运用标签结果定位目标客户，有效地将金融科技与业务实现融合，发挥数据价值，赋能一线发展。

项目背景与目标

为延伸金融服务半径，践行“全量客户”经营理念，实现存量客户的“精耕细作”，搭建数据赋能全量零售客户精准营销管理体系，为客户提供个性化、数字化、特色化的综合金融服务。从关注客户需求与服务体验出发，构建了从“数据→模型→平台→渠道→线上+线下运营团队”的完整营销链条管理。运用科技手段及机器学习算法进行智能决策，挖掘客户产品偏好，预测客户流失概率及价值提升概率，结合客户业务生命周期进行分层分群，完善客户“360度画像”，实现千人千面，释放数据价值赋能业务发展，将营销动作进行拆解归类，形成精细化的客群经营方案，通过线上+线下团队触达客户，探索出了更有效的全量客户数字化运营模式。

本实践项目是以零售客户管理基础平台（包括客户管理中心、营销管理中心、数据分析中心等）为依托。在获客方面，合理利用多渠道，加强线上线下营销资源协同，积极探索裂变式、场景化营销模式，激活更多金融客户触点，提升规模化获客水平，降低获客成本。在获客方面，运用大数据技术洞察客户行为偏好和需求，在合法合规的基础上智能推送客户偏好金融产品，推动营销服务向智能化转变，提升客户活跃度。在留客方面，基于机器学习、知识图谱等技术打造服务客户全生命周期的营销模式，强化以客户为中心的服务能力及价值创造，提升客群分层分类经营能力，推动客户关系管理数字化、精细化升级，增强客户黏性和忠诚度。

通过对千万级的客户群体进行数据挖掘，运用科技手段及机器学习算法进行智能决策，挖掘客户产品偏好，预测客户流失概率及价值提升概率，结合客户业务生命周期进行分层分群，完善客户“360度画像”，实现千人千面，释放数据价值赋能业务发展，通过“线上+线下”运营模式建立客户关系，将营销动作进行拆解归类，形成精细化的客群经营方案，探索出了更有效的全量客户数字化运营模式。通过平台营销活动策划及销售全流程管理，实现对营销活动的灵活配置、精准投放及全流程跟踪管理，优化业务流程，提升客户体验；结合智能客服应用，打通10余个营销渠道，丰富了客户触达手段，形成了营销管理闭环。解决了客户洞察不深入、产品交叉持有少、销售渠道不联动、营销活动难跟踪、网点服务半径受限、人力资源有限、长尾客户维护难等问题。

创新点

项目由贵阳银行信息科技部、各零售业务部门及4家分支行紧密配合并形成敏捷小组自主研发了基于大数据营销模型、规则决策引擎搭建、客户生命周期管理体系及客户数字化运营体系。作为西南地区城商行，率先践行基于大数据的零售客户关系精细化运营实践，实践全量零售客户按照生命周期进行数字化营销及客户关系运营的探索，实现销售全流程管理与数据挖掘模型深度融合应用。

项目主要内容：

（一）基于零售客户全生命周期下的精细化运营

通过数据挖掘技术及机器学习算法对全量零售客户进行生命周期划分，并结合各周期内的客户特性进行细分群，同时运用人工智能算法搭建各周期客户的营销类模型，最终将生命周期标签、细分客群标签及模型结果传输至零售销售管理平台进行运用展示，并出具配套运营方案指导分支行及线上运营团队通过平台运用标签结果定位目标客户，有效的将金融科技与业务实现融合，发挥数据价值，赋能一线发展。主要内容为：

1.数据层面

围绕客户业务旅程，划分生命周期，进行粗分层、细分群。通过分析千万级客户数据并截取上亿级交易数据，从开户时间、活跃接触、消费行为、资产状况、产品持有、服务种类等方面将全量零售客户划分为引入期、成长期、成熟期、挽留期、衰退期5个生命周期阶段。结合生命周期划分结果与各类业务客群特性，对各生命周期中的人群进行聚类，筛选出每个周期内的重点维护对象，形成了10类细分客群及80余个客群筛选标签。根据细分客群特性及标签特性将客户的业务旅程拆解为促开卡、促绑定、促登录、促交易、产品推荐、裂变留存6个环节，不断提升客户MAU，进而提升AUM，延长客户生命周期，盘活存量客户，做优客户结构，有效提升和释放客户经理产能及潜力，形成长效竞争优势。

2.模型层面

应用大数据+人工智能算法建立机器学习模型实现智能圈客精准营销。依托我行MPP数据中台服务能力的分布式计算引擎MaxCompute，采用Xgboost、逻辑回归、协同过滤、RFM等多类算法进行模型构建。覆盖产品推荐、流失预警、价值提升等多个方面，部分模型简介为：

产品推荐模型：针对有历史购买行为的用户采用协同过滤算法，无购买行为的用户采用K-means聚类算法，预测客户的产品偏好，最终根据客户偏好、渠道偏好等通过线上渠道实现对客户的产品智能推荐；

客户流失预警模型：运用逻辑回归算法挖掘客户流失与流失客户特征之间的关系，对客户的流失概率进行预测，识别流失客户，对易流失客户提前采取预防流失措施或差异化营销策略。

长尾客户提升模型：构建百余个特征变量，运用Xgboost算法对我行低价值客户进行价值提升预测，并结合营销策略筛选出提升概率高的客户，助力分支机构开展长尾客户运营。

（二）零售客户数字化营销应用实践

本实践以零售销售管理平台为依托，平台搭建营销数据集市，建立客户指标和标签体系，为构建360度客户画像和“千人千面”营销场景夯实数据基础。营销活动打造“方案-活动-客群-创意-执行-效果”的全流程活动管理闭环，支持营销活动A/Btest持续优化活动策略，对活动的效益及费用的后评估监控分析，实现营销活动的灵活策划与全生命周期管理。建立线索采集识别机制，涵盖核心、信贷、理财、手机银行等主要业务渠道，建立“线索商机订单评价”的销售全流程自动化追踪管理体系及营销漏斗分析管理，精准分析每个环节转化、流失等情况，实现对营销活动的迭代优化及销售全流程数字化管理。实践的主要内容为：

1.零售客户全生命周期营销生态

零售客户全生命周期下的精细化运营，基于零售销售管理平台，将模型结果、分层分群结果及客户生命周期标签可视化呈现，描绘出全方位的客户画像。线上线下相结合的形式，形成从“智能圈客→营销活动匹配→权益匹配→销售流程管理→渠道整合→活动监控分析”的全流程闭环营销活动管理链路。将客户运营流程线上化，丰富了服务范围与权益活动，对不同客群采用差异化运营方案，增强了用户体验感，极大提升了分支行的维护效率与营销效率。

2.远维运营团队层面客户运营

构建了远程运维团队，专职负责客户运营，扩大网点服务半径，减轻客户经理运营压力。各分支行运用零售销售管理平台开展客户运营模式，平台与模型的结合应用，精准筛选出客户中的潜力价值客户进行建联，实现数据价值释放。同时结合企业微信对客户进行日常关怀、咨询答疑。扩大了客户运营范围，为网点减轻客户运营压力。

3.搭建规则决策引擎

平台中的产品推荐规则决策引擎支持各业务部门根据业务发展及专家经验进行产品推荐规则决策的个性化灵活配置，根据不同客群进行差异化的产品推荐，完善及丰富产品推荐体系。通过建立产品推荐规则决策引擎，实现产品推荐的智能化和个性化，提升客户体验和营销效果。产品推荐规则决策引擎支持各业务部门根据业务发展及专家经验进行产品推荐规则决策的个性化灵活配置，根据不同客群进行差异化的产品推荐，完善及丰富产品推荐体系。通过建立产品推荐规则决策引擎，实现产品推荐的智能化和个性化，提升客户体验和营销效果。