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精准营销推荐系统

产品概述


◆目前商业银行营销模式现状

由于受到传统营销模式影响,银行现有营销模式还是处于被动式营销阶段。在利率市场化、互联网经融的兴起的竞争日益激烈的大环境下,需要银行化被动为主动。

一、以产品为中心的思维为主,缺乏以客户为中心的思维模式;

二、粗放式营销模式,缺乏精细化精准营销及管理手段;

三、只注重财富前10%~20%的客户群,缺乏个人客户全面的潜力挖掘力能;

四、业务分散,营销触点分散,缺乏统一协同、统一管理。

◆产品特点

◢以客户为中心的营销模式,深度分析挖掘客户需求,建立以客户需求、偏好为导向的营销模式;

◢个性化精准营销,通过完善客户画像,了解客户需求,在合适时机,通过客户偏好的渠道,给每个客户推荐合适经融产品/服务。

◢智能营销,利用人工智能、机器学习等先进的科学技术,建立全行个人客户智能化营销模式,辅助营销人员的营销决策,释放营销人员精力,提高营销效率。

◢营销触点协同,零售各业务条线接触客户的触点资源统一整合管理,营销任务、接触客户统一协同工作,提高接触客户效率,提高客户体验。


业务架构


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◆业务简介

客户画像:

•行内数据整合:包括客户基础信息、合约信息、事件信息、评价信息等数据信息整合。

•行外数据补充:包括客户上线、线下行为特征信息等数据信息的补充完善。

•逐步完善的过程:逐步积累客户各类信息、优化客户挖掘模型,不断清晰化客户画像。

•精准推荐的基础:为个性化精准营销推荐提供客户信息决策依据。

产品货架:

•产品数据整合:包括产品基本信息、销售信息、营销信息、评价信息等数据信息整合

•统一产品认知:清晰明确的产品目录,方便、快捷的检索定位产品信息。

•产品数据整合:包括产品基本信息、销售信息、营销信息、评价信息等数据信息整合。

•精准推荐的基础:为个性化精准营销推荐提供产品信息决策依据。

推荐引擎:

•数据挖掘算法:提供各类数据挖掘算法,包括分类算法、聚类算法、推荐算法等。

•数据挖掘模型:提供订制化数据挖掘模型,包括优质客户模型、产品推荐模型、目标客户群推荐模型、购买概率计算模型、渠道偏好模型、时间序列模型等。

应用系统:

•营销管理:营销目标、营销计划、营销执行、营销反馈、营销跟踪、营销后评价。

•场景/活动管理:订制特定的营销场景、营销活动。


产品应用场景


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以客户为中心的智慧化精准营销模式, 结合营销过程管理、任务管理、客户反馈,形成营销闭环。

•通过人工智能、机器学习等先进的科学技术,建立智慧化营销辅助能力。

•通过标准化营销过程管理,形成营销闭环,逐步完善营销模型。

•清晰全面的客户画像、产品货架,为个性化精准营销提供决策依据。


产品系统组成


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主要功能模块

指标体系

实现客户、产品维度的指标数据加工处理及管理。

标签体系

利用数据挖掘模型和规则,定义客户、产品的标签,并支持手工定义标签。

客户画像

对客户进行360度画像,展示客户全方位信息数据。

产品货架

统一产品认知,提供产品目录功能,支持产品方便、快速的检索。

推荐引擎

提供各种数据挖掘算法和模型,以客户画像、产品货架为基础,提供推荐名单,包括推荐产品、推荐目标客户、推荐购买概率、推荐高价值客户、推荐潜力客户、推荐渠道偏好、推荐时间序列等功能。

场景管理

对特定的场景提供订制、管理,如理财产品精准营销、外汇客户价值提升、银行卡分期潜力客户推荐等。

活动管理

订制管理营销活动,如讲座、沙龙、赠礼、社区推广等。

营销过程管理

提供营销目标定义、营销任务分配、营销跟踪、客户反馈、营销后评价等功能。


推荐原理


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以客户为中心,利用人工智能、机器学习原理、应用复杂网络和时间序列等技术,可针对行方需求,推荐目标客户;也可对优质客户,进行产品推荐。


成功案例


中国银行省分行

大数据精准营销推荐系统—贵金属产品精准营销

大数据精准营销推荐系统—理财产品精准营销

大数据精准营销推荐系统—基金产品精准营销

大数据精准营销推荐系统—银行卡跨境业务精准营销

交通银行省分行

大数据精准营销推荐系统—代发薪客户资产留存


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