金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用課件

金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用2024/3/14金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用內(nèi)容我國(guó)商業(yè)銀行營(yíng)銷環(huán)境產(chǎn)品盈利分析交叉銷售精準(zhǔn)營(yíng)銷綜合案例分析金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用我國(guó)商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)環(huán)境2006年我國(guó)金融業(yè)全面對(duì)外資開(kāi)放，商業(yè)銀行開(kāi)始應(yīng)對(duì)來(lái)自外資銀行多方面的競(jìng)爭(zhēng)。近幾年，我國(guó)股份制商業(yè)銀行加快全國(guó)擴(kuò)張步伐，城市商業(yè)銀行經(jīng)過(guò)重組改制也開(kāi)始效仿股份制商業(yè)銀行向全國(guó)或跨區(qū)域擴(kuò)張。金融業(yè)的混業(yè)經(jīng)營(yíng)逐漸發(fā)展。居民和企業(yè)投資意識(shí)不斷增強(qiáng)，金融脫媒現(xiàn)象出現(xiàn)。電子商務(wù)的發(fā)展促使第三方支付的快速發(fā)展。 傳統(tǒng)商業(yè)銀行不僅要面對(duì)來(lái)自國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行和外資銀行的競(jìng)爭(zhēng)壓力，與非銀行金融機(jī)構(gòu)甚至是非金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)也在加劇。在這種環(huán)境下，金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)普遍關(guān)注客戶流失率的問(wèn)題。如果商業(yè)銀行依然采取粗放經(jīng)營(yíng)，以及粗略的數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)判斷，將無(wú)法與資本雄厚、管理先進(jìn)、數(shù)據(jù)集中的外資銀行進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用金融營(yíng)銷從銀行角度設(shè)計(jì)產(chǎn)品的經(jīng)營(yíng)理念被以客戶為中心的銀行經(jīng)營(yíng)理念代替。為滿足客戶的需要，金融產(chǎn)品種類日益豐富，金融營(yíng)銷受到金融業(yè)的高度重視。金融營(yíng)銷指“金融企業(yè)以金融市場(chǎng)為導(dǎo)向，運(yùn)用整體營(yíng)銷手段向客戶提供金融產(chǎn)品和服務(wù)，在滿足客戶需要和欲望的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)金融企業(yè)利益目標(biāo)的社會(huì)行為過(guò)程?！苯鹑跔I(yíng)銷的核心問(wèn)題之一是根據(jù)客戶的特點(diǎn)，提供符合其個(gè)性化需求的金融產(chǎn)品與服務(wù)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用商業(yè)銀行產(chǎn)品策略 商業(yè)銀行產(chǎn)品策略指銀行將各種產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行組合的策略。銀行產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)創(chuàng)新策略就是根據(jù)市場(chǎng)的需要，通過(guò)不同的組合，向市場(chǎng)提供全新產(chǎn)品、換代新產(chǎn)品、改進(jìn)型新產(chǎn)品和仿制型新產(chǎn)品的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，以擴(kuò)大市場(chǎng)占有份額。根據(jù)市場(chǎng)需要?jiǎng)?chuàng)新金融產(chǎn)品、工具和業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行營(yíng)銷的關(guān)鍵所在。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用金融智能在產(chǎn)品策略方面的應(yīng)用通過(guò)建立營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)各個(gè)產(chǎn)品的銷售情況及實(shí)際盈利水平進(jìn)行分析，研究影響產(chǎn)品盈利的主要因素及其權(quán)重。對(duì)客戶進(jìn)行科學(xué)的細(xì)分，針對(duì)每類客戶的特征和需求設(shè)置差別性產(chǎn)品；分析產(chǎn)品歷史銷售信息，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，從而開(kāi)發(fā)復(fù)合性的金融產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)原有基本產(chǎn)品的高效組合銷售。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用商業(yè)銀行定價(jià)策略銀行產(chǎn)品的定價(jià)包括銀行存貸款利率的確定和各項(xiàng)服務(wù)費(fèi)率的確定。單項(xiàng)產(chǎn)品定價(jià)：研究影響金融產(chǎn)品定價(jià)的主要因素及其影響權(quán)重。產(chǎn)品線定價(jià)：產(chǎn)品線定價(jià)是指企業(yè)將同一性質(zhì)的不同檔次、不同規(guī)格的產(chǎn)品分別定價(jià)，從而滿足不同需求的銷售策略。相關(guān)產(chǎn)品交叉定價(jià)：搭配產(chǎn)品交叉定價(jià)：搭配產(chǎn)品是指那些既可以單獨(dú)實(shí)現(xiàn)其功能也可以與主導(dǎo)產(chǎn)品配套使用，但結(jié)合并不緊密的產(chǎn)品。搭配產(chǎn)品的價(jià)格既可以以高價(jià)納入主導(dǎo)產(chǎn)品的價(jià)格之中，借助主導(dǎo)產(chǎn)品的價(jià)格基數(shù)來(lái)給客戶低價(jià)的感覺(jué)，也可以單獨(dú)進(jìn)行定價(jià)，以適應(yīng)不同層次客戶的消費(fèi)需求。如銀行向企業(yè)提供了一筆外幣貿(mào)易融資貸款，相應(yīng)要收取客戶業(yè)務(wù)手續(xù)費(fèi)和融資利息，業(yè)務(wù)手續(xù)費(fèi)是主導(dǎo)產(chǎn)品收入，而融資利息是搭配產(chǎn)品收入群體組合產(chǎn)品交叉定價(jià)策略：群體組合產(chǎn)品是指那些雖然在功能上并不連帶，也無(wú)法搭配，但在使用時(shí)間或空間上比較接近，可以人為地把它們組合在一起銷售的產(chǎn)品。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用商業(yè)銀行分銷策略分銷是指通過(guò)不同的營(yíng)銷渠道把銀行的產(chǎn)品傳遞給客戶的過(guò)程。銀行營(yíng)銷渠道分為直接分銷渠道和間接分銷渠道。通過(guò)各分銷渠道使用者的特征研究、行為模式研究，在各分銷渠道間優(yōu)化資源配置，改善使用環(huán)境。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用商業(yè)銀行促銷策略促銷是指商業(yè)銀行為贏得客戶而進(jìn)行的一種信息溝通行為。商業(yè)銀行促銷方式主要有廣告促銷、人員推銷、營(yíng)業(yè)推廣直接營(yíng)銷、公共關(guān)系促銷四種。通過(guò)對(duì)客戶的細(xì)分、產(chǎn)品定位、產(chǎn)品關(guān)聯(lián)和產(chǎn)品序列等分析為各種促銷策略提供依據(jù)，實(shí)現(xiàn)有效的交叉銷售和精準(zhǔn)營(yíng)銷。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用二、商業(yè)銀行產(chǎn)品盈利分析產(chǎn)品盈利分析是產(chǎn)品盈利管理的主要內(nèi)容。產(chǎn)品盈利管理指通過(guò)自動(dòng)量化反映商業(yè)銀行各類產(chǎn)品歷史綜合貢獻(xiàn)，以此分析產(chǎn)品發(fā)展及相關(guān)因素與銀行整體價(jià)值貢獻(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)，并進(jìn)而改善產(chǎn)品服務(wù)和管理能力，提升產(chǎn)品在下一步和中長(zhǎng)期的價(jià)值貢獻(xiàn)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用產(chǎn)品盈利分析的整體框架基于全覆蓋、能細(xì)則細(xì)、自動(dòng)取數(shù)的原則逐步建成完整的產(chǎn)品盈利計(jì)量和分析體系?！叭采w”指計(jì)量框架要涵蓋到全部經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)和全部產(chǎn)品，以及需要的時(shí)間期限?！澳芗?xì)則細(xì)”指根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源的情況盡量減小數(shù)據(jù)粒度，細(xì)化到最明細(xì)的層面，滿足精細(xì)化經(jīng)營(yíng)管理的需要?！白詣?dòng)取數(shù)”是為了適應(yīng)銀行產(chǎn)品數(shù)量和交易數(shù)量不斷增長(zhǎng)的現(xiàn)實(shí)，運(yùn)用信息技術(shù)提升計(jì)量和分析的效率與準(zhǔn)確性。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用產(chǎn)品盈利分析的不同緯度和粒度從機(jī)構(gòu)范圍來(lái)看，基于國(guó)內(nèi)銀行的組織架構(gòu)體系，要覆蓋全行、一級(jí)分行、二級(jí)分行等至少三個(gè)層級(jí)。從產(chǎn)品體系分類設(shè)計(jì)來(lái)看，產(chǎn)品第1級(jí)可包含貸款、存款、中間業(yè)務(wù)等，貸款之下第2級(jí)包含對(duì)公貸款和個(gè)人貸款，對(duì)公貸款之下第3級(jí)包含貼現(xiàn)和非貼現(xiàn)貸款，非貼現(xiàn)貸款之下第4級(jí)包含流動(dòng)資金貸款、固定資產(chǎn)貸款等，以此類推到第N級(jí)（N級(jí)為最明細(xì)產(chǎn)品）。從期限角度看，可分年、半年、季、月等多個(gè)層次。按照國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)品盈利計(jì)量的頻率一般為“月”。另外還可以從產(chǎn)品的定價(jià)方式、風(fēng)險(xiǎn)緩釋方式、使用渠道、適用客戶群、交易限額等不同緯度進(jìn)行分析。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用產(chǎn)品盈利數(shù)據(jù)源對(duì)存貸款產(chǎn)品：基于賬戶所帶的業(yè)務(wù)種類、期限等特征字段與產(chǎn)品對(duì)應(yīng)關(guān)系將存貸賬戶的利息、費(fèi)用、減值損失等收支匯總為明細(xì)產(chǎn)品的各項(xiàng)收支，進(jìn)而計(jì)算產(chǎn)品盈利。對(duì)于中間業(yè)務(wù)、資金交易類、其他類最明細(xì)產(chǎn)品：通過(guò)收入流水中所帶的科目信息或者根據(jù)明細(xì)科目余額，將收入映射到相關(guān)產(chǎn)品，同時(shí)計(jì)算各明細(xì)產(chǎn)品的費(fèi)用、減值損失等成本再整合計(jì)算產(chǎn)品盈利。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用產(chǎn)品盈利分析建立產(chǎn)品盈利分析數(shù)據(jù)集市需要注意完善交易系統(tǒng)的最細(xì)粒度數(shù)據(jù)，將分析緯度以字段化方式體現(xiàn)、標(biāo)識(shí)在賬戶交易明細(xì)或者收入交易流水中。進(jìn)行產(chǎn)品盈利多維數(shù)據(jù)分析從機(jī)構(gòu)、產(chǎn)品、期限、定價(jià)方式、風(fēng)險(xiǎn)緩釋方式、使用渠道、適用客戶群、交易限額等不同緯度根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行多維OLAP分析。進(jìn)行產(chǎn)品盈利影響因素分析，預(yù)測(cè)產(chǎn)品盈利趨勢(shì)，提高產(chǎn)品盈利水平。利用多元回歸分析、時(shí)間序列分析等預(yù)測(cè)技術(shù)建立預(yù)測(cè)模型。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用三、交叉銷售交叉銷售概述交叉銷售實(shí)施過(guò)程交叉銷售案例分析金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用交叉銷售所謂交叉銷售(cross-selling)，是指通過(guò)對(duì)現(xiàn)有顧客需求的把握進(jìn)而向其推薦相關(guān)產(chǎn)品的行為，即鼓勵(lì)一個(gè)已經(jīng)購(gòu)買公司A產(chǎn)品的顧客也購(gòu)買其B產(chǎn)品。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用營(yíng)銷策略與交叉銷售金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用交叉銷售的重要形式提供整體解決方案(產(chǎn)品組合)滿足整體需求的捆綁銷售。針對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為呈現(xiàn)出的序列性而提供不同產(chǎn)品的銷售。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用交叉銷售與產(chǎn)品組合 顧客對(duì)公司產(chǎn)品的交叉購(gòu)買，可具體分為兩種類型:對(duì)同一產(chǎn)品線上不同產(chǎn)品品種的交叉購(gòu)買;對(duì)不同產(chǎn)品線上不同產(chǎn)品品種的交叉購(gòu)買。 產(chǎn)品組合的四個(gè)方面的特性:長(zhǎng)度、寬度、深度和一致性對(duì)交叉銷售都會(huì)具有不同程度的影響。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用金融業(yè)交叉銷售的實(shí)施過(guò)程整合客戶信息：例如人口統(tǒng)計(jì)特征、使用金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)有產(chǎn)品的情況、財(cái)產(chǎn)狀況、信用和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)等。識(shí)別交叉銷售的機(jī)會(huì)：這是整個(gè)交叉銷售實(shí)施過(guò)程中的核心步驟。需要確定交叉銷售的關(guān)鍵性問(wèn)題，即哪些顧客需要哪些產(chǎn)品。實(shí)施交叉銷售交叉銷售效果評(píng)估金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用識(shí)別交叉銷售的機(jī)會(huì)

--根據(jù)產(chǎn)品特征分析通過(guò)分析產(chǎn)品特征來(lái)尋找現(xiàn)有顧客中符合該特征的顧客,其步驟為:1.根據(jù)各種金融產(chǎn)品的不同產(chǎn)品定位分析其相對(duì)應(yīng)的顧客特征,作為判斷某個(gè)顧客是否能夠通過(guò)該產(chǎn)品滿足其需求的基礎(chǔ);2.根據(jù)顧客特征找出這些顧客并確定出向其提供的金融產(chǎn)品或產(chǎn)品組合;3.確定出向顧客推薦的多個(gè)產(chǎn)品或產(chǎn)品組合的先后順序。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用識(shí)別交叉銷售的機(jī)會(huì)

--根據(jù)客戶及歷史數(shù)據(jù)分析研究不同顧客群體之間的產(chǎn)品使用差異，推薦不同的產(chǎn)品組合對(duì)顧客整體購(gòu)買行為分析，確定產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買模式；根據(jù)具有這些購(gòu)買模式的顧客的特征建立預(yù)測(cè)模型,找出符合這些特征的顧客并計(jì)算其購(gòu)買的可能。即根據(jù)客戶的歷史交易數(shù)據(jù)確定產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)和序列，并確定潛在客戶。根據(jù)某一產(chǎn)品對(duì)應(yīng)歷史客戶的特征確定潛在客戶金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用交叉銷售案例—信用卡促銷問(wèn)題： 現(xiàn)在社會(huì)上的信用卡使用越來(lái)越多，各家銀行也需要提高自己的客戶數(shù)量，客戶爭(zhēng)奪非常激烈，怎么能找到更多的潛在用戶呢？金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用問(wèn)題分析銀行內(nèi)部不同的業(yè)務(wù)有一個(gè)相對(duì)比較獨(dú)立的系統(tǒng)，本問(wèn)題主要涉及到兩個(gè)系統(tǒng)：銀行核心系統(tǒng)（主要包括了銀行卡,卡流水，客戶信息）信用卡系統(tǒng)。

兩個(gè)系統(tǒng)中都有客戶信息金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用問(wèn)題分析現(xiàn)實(shí)生活中的消費(fèi)主要有實(shí)體消費(fèi)和網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)，實(shí)體消費(fèi)又有現(xiàn)金、銀行卡、信用卡消費(fèi)等，那么統(tǒng)計(jì)通過(guò)銀行卡消費(fèi)的頻率和金額來(lái)獲得經(jīng)常使用銀行卡消費(fèi)又沒(méi)有辦理信用卡的客戶信息，這就是信用卡的潛在客戶，可以通過(guò)電話營(yíng)銷、直接營(yíng)銷、柜臺(tái)營(yíng)銷等方式向他們推銷信用卡。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用數(shù)據(jù)來(lái)源銀行卡系統(tǒng)：銀行卡流水銀行卡信息銀行卡客戶信息信用卡系統(tǒng)：信用卡客戶信息金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用實(shí)施流程抽取客戶號(hào)關(guān)聯(lián)銀行卡流水銀行卡客戶信息匯總信用卡客戶信息抽取對(duì)比篩選潛在客戶信息抽取銀行卡信息符合條件的卡信息卡號(hào)關(guān)聯(lián)抽取符合條件的客戶信息篩選金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用實(shí)施流程說(shuō)明抽取銀行卡客戶信息、信用卡客戶信息、銀行卡流水信息將取得的銀行卡流水按照卡號(hào)匯總，取得消費(fèi)次數(shù)和總消費(fèi)金額篩選符合條件的卡號(hào)（消費(fèi)次數(shù)〉n，消費(fèi)金額〉x）篩選出的銀行卡通過(guò)關(guān)聯(lián)卡信息表取得客戶號(hào)，并通過(guò)客戶號(hào)關(guān)聯(lián)銀行卡客戶信息得到證件類型、證件號(hào)及客戶聯(lián)系方式通過(guò)證件類型和證件號(hào)查詢信用卡客戶信息，得到?jīng)]有信用卡的客戶信息金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用擴(kuò)展思考如果同一個(gè)客戶有多個(gè)卡又怎么實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)后的銀行卡交易匯總信息關(guān)聯(lián)銀行卡客戶信息后再按照證件號(hào)求和，然后再關(guān)聯(lián)信用卡客戶信息取得未辦信用卡的客戶信息。怎樣針對(duì)不同的消費(fèi)人群推薦不同種類的卡通過(guò)銀行卡消費(fèi)流水的商戶編號(hào)，通過(guò)商戶編號(hào)關(guān)聯(lián)商戶信息得到商戶類型，然后統(tǒng)計(jì)出各種卡各種消費(fèi)類型，得到相應(yīng)信用卡種的潛在用戶。比如，如果該用戶經(jīng)常買汽車相關(guān)產(chǎn)品或者用銀行卡加油，那么就可以向該用戶推薦汽車卡。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用交叉銷售案例—個(gè)人零售業(yè)務(wù)應(yīng)用按照不同產(chǎn)品對(duì)銀行所產(chǎn)生的收益類型，銀行個(gè)人產(chǎn)品可以分為四大類。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用銀行產(chǎn)品說(shuō)明銀行產(chǎn)品又可分為基本產(chǎn)品和外延產(chǎn)品。基本產(chǎn)品如借記卡，所有的商業(yè)銀行均有該產(chǎn)品，且功能相似。擴(kuò)展產(chǎn)品是指銀行產(chǎn)品中為客戶提供功能擴(kuò)展或超值服務(wù)的那一部分產(chǎn)品，屬金融產(chǎn)品的系列化業(yè)務(wù)，是銀行產(chǎn)品的延伸，用以配套解決客戶全部問(wèn)題。因?yàn)楹芏喈a(chǎn)品如基金，保險(xiǎn)，第三方存管都是借助借記卡的平臺(tái)，所以在這里我們僅對(duì)部分有特點(diǎn)的擴(kuò)展產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用數(shù)據(jù)采集以客戶ID為唯一標(biāo)識(shí)，計(jì)算出客戶某段時(shí)間內(nèi)對(duì)銀行做出的貢獻(xiàn)。取出對(duì)銀行貢獻(xiàn)較高的客戶100名，從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出這些客戶開(kāi)辦了哪些產(chǎn)品，生成訓(xùn)練樣本。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用客戶購(gòu)買產(chǎn)品表金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析設(shè)定最小支持?jǐn)?shù)為2，即最小支持度為25%。最小置信度為80%發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集結(jié)果分析與應(yīng)用：銀行可以將網(wǎng)上銀行和銀信通業(yè)務(wù)捆綁銷售，還可以考慮在客戶辦理銀證轉(zhuǎn)賬時(shí)，向其推薦購(gòu)買基金，以帶動(dòng)這兩組銀行產(chǎn)品的銷售，增加銀行的業(yè)務(wù)量和收益。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用四、精準(zhǔn)營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷概述商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)施過(guò)程商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷案例金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷精準(zhǔn)營(yíng)銷這一概念最先是由世界級(jí)營(yíng)銷大師菲利普科特勒提出： 精準(zhǔn)營(yíng)銷就是公司需要更精準(zhǔn)、可衡量和高投資回報(bào)的營(yíng)銷溝通，需要更注重結(jié)果和行動(dòng)的營(yíng)銷傳播計(jì)劃，更注重對(duì)直接銷售的投資。我國(guó)著名的精準(zhǔn)營(yíng)銷學(xué)者徐海亮對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷的定義： 精準(zhǔn)營(yíng)銷就是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段，建立個(gè)性化的顧客溝通體系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張。美國(guó)精準(zhǔn)營(yíng)銷研究者杰夫·薩賓JeffZabin認(rèn)為：

精準(zhǔn)營(yíng)銷就是要提高營(yíng)銷開(kāi)支的總體效果，把向錯(cuò)誤對(duì)象進(jìn)行營(yíng)銷而造成的資金浪費(fèi)降到最低。他提出了精準(zhǔn)營(yíng)銷4R法則，即正確的顧客（Rithtcustomer），正確的信息（Rightmessage），正確的渠道（RightChannel）以及正確的時(shí)刻（Righttime），通過(guò)將正確的信息在正確的時(shí)刻，以通過(guò)正確的渠道傳遞到正確的顧客手中，以此真正對(duì)目標(biāo)客戶的購(gòu)買決策構(gòu)成影響，促進(jìn)營(yíng)銷目標(biāo)的有效達(dá)成。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷的特點(diǎn)綜合上述思想，我們可以發(fā)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷具有的特點(diǎn)。針對(duì)性效果的可衡量性高效性客戶導(dǎo)向性金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷的“精準(zhǔn)”體現(xiàn)產(chǎn)品和價(jià)格的精準(zhǔn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)主要表現(xiàn)在當(dāng)產(chǎn)品的目標(biāo)顧客確定以后，要根據(jù)目標(biāo)顧客的特點(diǎn)來(lái)設(shè)計(jì)產(chǎn)品。價(jià)格的精準(zhǔn)主要表現(xiàn)在定價(jià)符合顧客的消費(fèi)水平。營(yíng)銷渠道的精準(zhǔn)選擇目標(biāo)客戶容易接受的多種渠道；選擇成本較低的渠道；選擇與產(chǎn)品性質(zhì)相融合的渠道。促銷對(duì)象的精準(zhǔn)針對(duì)不同的客戶選擇最適合的產(chǎn)品、個(gè)性化的產(chǎn)品金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷的理論基礎(chǔ)市場(chǎng)細(xì)分理論科技的發(fā)展,令企業(yè)滿足消費(fèi)者對(duì)同一類產(chǎn)品的差異化需求的能力日益增強(qiáng)。市場(chǎng)細(xì)分理論要求把消費(fèi)者分為不同的群組,針對(duì)不同群組的需求差異分別開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng).精準(zhǔn)營(yíng)銷正是要找到有特定需求的消費(fèi)者群組,非常精準(zhǔn)地對(duì)他們進(jìn)行營(yíng)銷溝通,以實(shí)現(xiàn)績(jī)效更佳的營(yíng)銷效果、更高的客戶忠誠(chéng)度和更低的營(yíng)銷成本.4C理論4C理論強(qiáng)調(diào)從消費(fèi)者的角度出發(fā),圍繞解決顧客需求問(wèn)題、顧客成本、顧客便利性和顧客溝通來(lái)開(kāi)展企業(yè)的營(yíng)銷活動(dòng)。精準(zhǔn)營(yíng)銷理論堅(jiān)持客戶導(dǎo)向的基本原則,強(qiáng)調(diào)低成本，方便客戶，強(qiáng)調(diào)與顧客實(shí)施雙向、互動(dòng)的溝通，可以說(shuō)是對(duì)4C理論的發(fā)展和深化。讓渡顧客價(jià)值理論讓渡顧客價(jià)值理論強(qiáng)調(diào)企業(yè)的收益來(lái)源于企業(yè)讓渡給顧客的價(jià)值。讓渡顧客價(jià)值是顧客總價(jià)值與顧客總成本之間的差額.顧客總價(jià)值包括:產(chǎn)品價(jià)值、服務(wù)價(jià)值、人員價(jià)值、形象價(jià)值；顧客總成本則包括:貨幣成本、時(shí)間成本、精力成本、體力成本。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷的主要方法基于數(shù)據(jù)庫(kù)的營(yíng)銷建立一個(gè)有一定規(guī)模、相關(guān)信息比較完備的潛在消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)，從中篩選符合銀行自身需要的潛在客戶的信息。主要營(yíng)銷方法：郵件直復(fù)營(yíng)銷，呼叫中心，短信等基于互聯(lián)網(wǎng)的營(yíng)銷通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)識(shí)別客戶的消費(fèi)心理和行為特征,相關(guān)企業(yè)再根據(jù)這些顯著特征來(lái)開(kāi)展針對(duì)性很強(qiáng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷活動(dòng).主要營(yíng)銷方法：門戶網(wǎng)站廣告，關(guān)鍵詞搜索，博客，Email廣告，來(lái)電廣告等基于第三方渠道的營(yíng)銷借助其他企業(yè)對(duì)潛在客戶進(jìn)行營(yíng)銷。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用精準(zhǔn)營(yíng)銷方法比對(duì)金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷過(guò)程 精準(zhǔn)營(yíng)銷要求營(yíng)銷決策建立在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同細(xì)分客戶群的定制化服務(wù)。全面收集客戶信息，并進(jìn)行基本預(yù)處理（剔除不合規(guī)則的數(shù)據(jù)），建立客戶數(shù)據(jù)庫(kù)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)分析技術(shù)，找準(zhǔn)最有價(jià)值的目標(biāo)客戶通過(guò)各種渠道實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷評(píng)估精準(zhǔn)營(yíng)銷的效果金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)聚類分析客戶細(xì)分是精準(zhǔn)營(yíng)銷的基礎(chǔ)，聚類技術(shù)可以有效完成對(duì)客戶的精細(xì)分類，針對(duì)不同客戶群的特征推薦個(gè)性化產(chǎn)品。預(yù)測(cè)分析通過(guò)預(yù)測(cè)分析確定產(chǎn)品定價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)格的精準(zhǔn)。分類分析通過(guò)對(duì)客戶信息、歷史購(gòu)買產(chǎn)品信息、歷史促銷活動(dòng)的響應(yīng)信息的分析確定產(chǎn)品促銷對(duì)象。關(guān)聯(lián)分析通過(guò)關(guān)聯(lián)分析可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)、產(chǎn)品客戶群的特征，為確定產(chǎn)品的目標(biāo)客戶提供依據(jù)。個(gè)性化推薦系統(tǒng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的有效手段，是對(duì)上述技術(shù)的綜合應(yīng)用。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用個(gè)性化推薦系統(tǒng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)首先針對(duì)收集到的客戶信息進(jìn)行分析并建立客戶興趣模型，再通過(guò)推薦算法實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的產(chǎn)品推薦。個(gè)性化推薦問(wèn)題通?？梢暈橐粋€(gè)對(duì)目標(biāo)客戶對(duì)未購(gòu)買產(chǎn)品的興趣程度的預(yù)測(cè)問(wèn)題。通常，推薦系統(tǒng)由客戶行為信息收集、客戶興趣分析模型和個(gè)性化推薦算法等三個(gè)模塊組成。推薦方法是推薦系統(tǒng)的核心，目前研究最多的是基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)、基于協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)。另外，還有基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦系統(tǒng)，混合推薦系統(tǒng)等。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用基于內(nèi)容的推薦方法基于內(nèi)容的推薦通過(guò)分析客戶已購(gòu)買產(chǎn)品或已評(píng)價(jià)對(duì)象的特征獲取相應(yīng)客戶的興趣描述，通過(guò)比較客戶與產(chǎn)品或?qū)ο笾g的相似性實(shí)現(xiàn)推薦。它是根據(jù)客戶已選擇的產(chǎn)品項(xiàng)的內(nèi)容信息，而不是根據(jù)客戶對(duì)產(chǎn)品項(xiàng)的評(píng)分進(jìn)行推薦的?；趦?nèi)容的推薦技術(shù)包括貝葉斯分類，聚類，決策樹(shù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用協(xié)同過(guò)濾推薦方法在基于協(xié)同過(guò)濾的推薦中，系統(tǒng)首先基于已有的產(chǎn)品購(gòu)買數(shù)據(jù)或關(guān)于產(chǎn)品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，計(jì)算給定客戶(或項(xiàng))之間的相似性；然后根據(jù)計(jì)算得到的相似性，尋找與目標(biāo)客戶(或項(xiàng))的最近鄰居集合；最后使用最近鄰居集合中的客戶購(gòu)買產(chǎn)品或?qū)?xiàng)的評(píng)分情況，預(yù)測(cè)目標(biāo)客戶對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品的購(gòu)買興趣或評(píng)分值，以此來(lái)產(chǎn)生對(duì)目標(biāo)客戶的推薦。在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中，基于用戶(User-based)的協(xié)同過(guò)濾算法和基于項(xiàng)(Item-based)的協(xié)同過(guò)濾算法是兩類應(yīng)用較為廣泛的算法。其中，基于用戶的協(xié)同過(guò)濾是以用戶-項(xiàng)評(píng)分矩陣中的行為基礎(chǔ)來(lái)計(jì)算用戶之間的相似性,每行對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶；而基于項(xiàng)的協(xié)同過(guò)濾技術(shù)則是以用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣中的列為基礎(chǔ)來(lái)計(jì)算項(xiàng)之間的相似性,每列對(duì)應(yīng)一個(gè)項(xiàng)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦方法基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦方法基于鄰居用戶的興趣愛(ài)好預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶的興趣偏好。用一個(gè)稱為客戶-產(chǎn)品購(gòu)買或評(píng)分矩陣R(m,n)來(lái)表示用戶對(duì)資源項(xiàng)目的評(píng)分信息，其中m行表示系統(tǒng)中的m個(gè)客戶，n列表示系統(tǒng)中的n個(gè)產(chǎn)品等資源項(xiàng)，Rij表示客戶i對(duì)項(xiàng)j的評(píng)分值。一個(gè)客戶對(duì)某個(gè)項(xiàng)的興趣度(喜歡/不喜歡)或購(gòu)買狀態(tài)(已購(gòu)買/未購(gòu)買)可用評(píng)分值0/1表示；客戶對(duì)項(xiàng)的喜好程度也可用某個(gè)評(píng)分值區(qū)間進(jìn)行表示。算法的目標(biāo)是對(duì)評(píng)分矩陣中未評(píng)分值進(jìn)行預(yù)測(cè)（預(yù)測(cè)出一個(gè)非0值），系統(tǒng)據(jù)此決定給目標(biāo)用戶推薦的項(xiàng)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用相似度度量余弦相似性度量修正余弦相似性度量相關(guān)系數(shù)相似度量熵金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用鄰居集合的形成鄰居集合的形成有多種方法：Top-N、K近鄰法、閾值法、聚類法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法。最常用的是前2種方法。

算法的核心部分是為一個(gè)需要推薦服務(wù)的目標(biāo)用戶尋找最相似的最近鄰居集。根據(jù)預(yù)先確定的鄰居數(shù)N，采用以上相似度的算法按由大到小的順序選取前N個(gè)用戶作為鄰居用戶集合?；蛘吒鶕?jù)預(yù)先確定的相似度閾值，選擇所有相似度大于閾值的作為鄰居用戶集合。

金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用推薦列表的生成根據(jù)當(dāng)前用戶最近鄰居對(duì)商品的評(píng)分信息預(yù)測(cè)當(dāng)前用戶對(duì)未評(píng)分商品的評(píng)分，產(chǎn)生Top-N商品推薦。設(shè)用戶u的最近鄰居集合用Nu表示，則用戶u對(duì)項(xiàng)目i預(yù)測(cè)評(píng)分Pu，i可以通過(guò)用戶u對(duì)最近鄰居集合Nu中項(xiàng)的評(píng)分得到，計(jì)算方法如下：

式中，sim(u，n)表示用戶u與用戶n之間的相似性，Rn，i表示用戶n對(duì)項(xiàng)i的評(píng)分。

然后選擇預(yù)測(cè)評(píng)分最高的前n項(xiàng)作為推薦結(jié)果反饋給當(dāng)前的目標(biāo)用戶。

金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用基于項(xiàng)的協(xié)同過(guò)濾方法首先確定出與目標(biāo)項(xiàng)相似性程度較高的項(xiàng)，以獲取目標(biāo)項(xiàng)目的最近鄰居集合；然后根據(jù)目標(biāo)用戶對(duì)最近鄰居集合中項(xiàng)目的評(píng)分信息來(lái)預(yù)測(cè)其對(duì)目標(biāo)項(xiàng)目的評(píng)分情況；最后選擇評(píng)分預(yù)測(cè)值最高的前N項(xiàng)作為結(jié)果推薦給用戶。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用混合式推薦系統(tǒng)基于規(guī)則的、基于內(nèi)容的以及基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法由于自身算法的特點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中都存在相應(yīng)的缺陷，一種解決的方案就是把多種不同的推薦算法結(jié)合起來(lái)，形成混合推薦算法。最常見(jiàn)的混合推薦系統(tǒng)是聯(lián)合基于內(nèi)容和基于協(xié)同過(guò)濾的混合推薦系統(tǒng)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用混合式推薦系統(tǒng)的主要形式分別應(yīng)用基于內(nèi)容的推薦技術(shù)和基于協(xié)同過(guò)濾的推薦技術(shù)來(lái)進(jìn)行評(píng)分值的預(yù)測(cè)，并將得到的結(jié)果結(jié)合起來(lái)使用。在協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)中加入基于內(nèi)容的技術(shù)。在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)中加入?yún)f(xié)同過(guò)濾技術(shù)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的聚類技術(shù)（社團(tuán)挖掘方法）網(wǎng)絡(luò)不是一大批性質(zhì)完全相同的節(jié)點(diǎn)隨機(jī)地連接在一起的，而是許多類型的節(jié)點(diǎn)的組合；相同類型的節(jié)點(diǎn)之間存在較多的連接，而不同類型的節(jié)點(diǎn)之間的連接則相對(duì)較少。同一類型中的節(jié)點(diǎn)以及這些節(jié)點(diǎn)之間的邊所構(gòu)成的子圖被稱為網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用社團(tuán)挖掘思想社團(tuán)挖掘又名圖分割，它基于各節(jié)點(diǎn)間連接的相似性或連接強(qiáng)度，將網(wǎng)絡(luò)劃分為若干子群。依據(jù)是否是向網(wǎng)絡(luò)中添加邊還是從網(wǎng)絡(luò)中去除邊，該類算法可分為凝聚方法和分裂方法兩類。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用商業(yè)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷案例

—手機(jī)銀行營(yíng)銷所謂手機(jī)銀行是指銀行通過(guò)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)將客戶連接至銀行終端，客戶通過(guò)手機(jī)界面直接完成銀行業(yè)務(wù)的渠道，它是一種全新概念的電子銀行業(yè)務(wù)。目前，手機(jī)銀行面臨著客戶認(rèn)知度低，地域發(fā)展不均衡，功能單一，產(chǎn)品服務(wù)同質(zhì)化，無(wú)創(chuàng)新點(diǎn)，掃射似營(yíng)銷方式等諸多問(wèn)題。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用手機(jī)銀行業(yè)務(wù)功能目前我國(guó)手機(jī)銀行的基本業(yè)務(wù)內(nèi)容主要包括四大類，即賬戶管理、轉(zhuǎn)賬匯款、繳費(fèi)支付，理財(cái)投資。賬戶管理:賬戶查詢，公積金賬戶查詢，信用卡查詢，貸款業(yè)務(wù)等。轉(zhuǎn)賬匯款:支持給類型轉(zhuǎn)賬，包括同行和跨行業(yè)務(wù)。繳費(fèi)支付:購(gòu)物支付，公共事業(yè)繳費(fèi)，訂票業(yè)務(wù)等。投資理財(cái):手機(jī)股票，基金、國(guó)債業(yè)務(wù)，外匯，貴金屬，第三方存管等。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用相關(guān)變量消費(fèi)者個(gè)體特征方面手機(jī)銀行產(chǎn)品特征方面銀行特征方面消費(fèi)者對(duì)手機(jī)銀行認(rèn)知方面消費(fèi)者的使用態(tài)度，過(guò)去的購(gòu)買行為，消費(fèi)者價(jià)值等。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用消費(fèi)者個(gè)體特征方面的變量金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用手機(jī)銀行產(chǎn)品特征方面的變量金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用銀行特征方面的變量金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用消費(fèi)者認(rèn)知變量設(shè)計(jì)金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用數(shù)據(jù)采集銀行原始?xì)v史數(shù)據(jù)：包括顧客的身份證信息，家庭住址，聯(lián)系電話，家庭情況，收入情況，職業(yè)狀態(tài)，客戶資產(chǎn)等詳盡信息。搜集新數(shù)據(jù)：客戶的消費(fèi)偏好，比如手機(jī)銀行的開(kāi)通意愿，理財(cái)內(nèi)容，感興趣的金融信息等方面。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用數(shù)據(jù)精煉根據(jù)手機(jī)銀行客戶數(shù)據(jù)的性質(zhì)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的精煉?？煞譃槿丝诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、態(tài)度數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。金融智能在商業(yè)銀行營(yíng)銷方面的應(yīng)用手機(jī)銀行市場(chǎng)細(xì)分1、基于八維市場(chǎng)細(xì)分模型的市場(chǎng)精準(zhǔn)細(xì)分 所謂八維市場(chǎng)細(xì)分模型，即用地理位置、人口特征、使用行為、利潤(rùn)潛力、價(jià)值觀、需求/動(dòng)機(jī)/購(gòu)買因素