1、集奥聚合2017年1月大数据商业银行应用实践案例P2Contents目录商业银行大数据作用凸显某商业银行大数据应用实践案例12集奥提供一站式解决方案3P3银行发展大零售业务面临新的业务环境渠道业务移动互联网带来了新型互联网金融机构的挑战，新形势下，商业银行一方面加强自身的线上渠道建设，一方面试图与各类机构进行业务合作如何有效推广线上渠道，如何选择第三方渠道，亟待对用户进行深刻洞察，促进多渠道的融合转型。渠道多元化大零售业务直接面对个人客户，用户数量庞大，相对于较为集中的对公业务，零售业务需求高度碎片化，商业银行需提供差异化、精准化的服务满足客户的金融需求数据成为银行精细运营的关键，银行现有数据

2、难以反映客户的全面金融需求。需求碎片化 商业银行发展“大零售业务”是大势所趋，普惠金融庞大的长尾市场对银行的运营提出了新的要求P4大数据作用凸显侧重于功能实现，缺少积分、权益、优惠等满足客户消费金融需求的服务。手机银行与信用卡独立客户端清晰的定位和紧密协作，是移动端信用卡业务发展要解决的重点问题。问题解决方法用户覆盖范围及数据维度方面存在欠缺。电商的交易数据、社交类数据、网络行为数据等来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户，降低业务风险。补充补全用户画像缺乏洞悉用户消费需求的能力和手段。通过大数据合作，采集并整理旅游、装修、教育等行业相关数据，发掘客户实时需求，将消费场景转化成银行的营

3、销场景。关联进行场景化营销在潜在重要客户的判别上存在局限性。外部数据的补充可以辅助银行全方位判别用户在其他银行及金融市场的行为，并通过深度学习模型，预测用户多元化的金融需求。预测客户价值判定银行维持客户成本不断攀升。银行可借助大数据对某一业务用户身份、社交、电商、金融等相关属性进行关联分析，结合业务特征交叉营销，增强客户粘性，减少成本增值促进交叉营销银行引入互联网大数据，与行内数据拼接，具有较大的现实意义P5Contents目录商业银行大数据作用凸显某商业银行大数据应用实践案例12集奥一站式解决方案3P6A协同业务发展，提升客均AUM值B手机银行的获客、促活C营销效率和成本商业银行内部业务部门

4、（零售、个金、信用卡等）、渠道部门（电子银行部等）都面临各自的考核压力在“大零售战略”的要求下，电子银行部在业务协同、渠道发展、营销支持方面的探索可以有效拓展实践背景前端：业务协同中端：渠道发展后端：营销支持P72015.8项目准备在上述背景下，该行电子银行部与我司进行合作，在场景化营销及名单制营销方向进行积极探索派驻数据分析师驻厂导入我方数据与行方数据匹配初步人群洞察，建立全面人群画像探索应用方向场景化营销：精准选择权益合作对象2015.12百度外卖优惠券2016.3本来生活礼品券2016.5大众点评电影券2016.9国美在线优惠券名单制营销下发精准客户名单2016.12借转贷：信用卡中心协

5、同2016.10分行全面推广2016.5分行业务试点效果评估总分行协同：重点获客名单、重点促活名单、价值客户名单卡中心协同：信用卡潜客名单大数据商业银行探索及实践P8场景化营销方案概要特定用户偏好挖掘选择合作对象触达用户场景筛选权益设计通过分析用户的APP使用行为，筛选出高频生活场景设计营销方案触达用户根据一定的筛选原则选择权益营销合作对象手机银行获客、手机银行促活为场景化营销应用方向P9场景化营销百度外卖案例：补全用户画像场景筛选权益设计通过识别该银行客户手机app使用行为，锁定手机银行注册客户和非注册客户高频生活场景，结合客户需求、权益吸引力、竞争激烈程度等场景筛选原则，选取客户渗透率高、

6、需求频次高、单次消费低的餐饮APP作为试点场景26类app 1300款app 10000+标签分析全量匹配客户各类APP使用率其中：未注册手机银行客户各类APP使用率其中：已注册手机银行客户各类APP使用率社交工具综合购物交通出行视频生活服务游戏新闻金融团购外卖音乐阅读旅游社交工具综合购物视频生活服务交通出行游戏新闻金融音乐团购外卖阅读旅游社交工具综合购物交通出行视频生活服务游戏新闻金融团购外卖音乐阅读旅游P10场景化营销百度外卖案例：合作对象筛选大众点评美团百度外卖百度糯米饿了么美团外卖百度外卖投入大量资源补贴，优惠力度超过饿了么及美团外卖，用户渗透率较高，同时考虑到该行与百度具有良好的合作

7、关系，因此选择与其进行营销合作优惠力度合作关系用户规模竞争对手03020401cc合作对象筛选原则存量客户外卖团购类APP渗透率场景筛选权益设计P11场景化营销百度外卖案例：权益设计及效果评估手机银行注册推广场景权益活动推荐场景说明在未注册手机银行客户中，筛选出使用“百度外卖”的客户；推荐该行产品并附赠百度外卖券通过A/B test 的方式评估营销结果活动流程示例：场景筛选权益设计客户筛选营销推广营销活动策划:“注册手机银行赠送百度外卖”营销时间营销渠道营销话术效果评估评估营销效果，跟踪查询参与该活动客户注册量、活跃度等未注册手机手机银行客户使用百度外卖客户营销活动客户未营销活动客户P12场景

8、化营销效果展示手机银行获客手机银行促活新增近20万手机银行用户相比传统营销转化率提升12倍促活近20万手机银行用户相比传统营销转化率提升15倍合作5家商户资源零成本引入票面权益1769万元营销平均成本降低20%P13名单制营销方案概要总行电子银行部总行电子银行部合作部门根据营销目的的不同，选取相应的行内外数据指标建立规则规则建立名单生成落地执行根据建立的规则，得到用户价值矩阵，生成高价值高需求用户名单，并发送给分行/信用卡中心分行/信用卡中心根据名单通过外呼、短信等方式进行落地营销，并将结果反馈给总行电子银行部用于结果优化P14名单制营销应用方向根据场景分别进行模型筛选提升户均AUM值、手机银

9、行获客、手机银行促活、借记卡转贷记卡行内资产价值行外资产价值行内零售业务活跃程度行外金融活跃程度行内手机银行业务活跃程度行外金融活跃程度行内零售业务活跃用户行外金融卡需求程度手机银行获客客群价值矩阵图提升户均AUM值客群价值矩阵图借转贷客群价值矩阵图手机银行促活客群价值矩阵图目标人群目标人群目标人群目标人群目标人群目标人群目标人群目标人群P15名单制营销效果展示新增2万余AUM达标用户户均提升超20万元手机银行获客提升用户资产手机银行促活新增近50万手机银行用户促活近60万手机银行用户12家分行外呼转化率平均提升18倍0.28%4.9%传统模式转化率精准营销转化率￥资产提升50多亿P16名单制

10、营销电子银行与信用卡中心协同电子银行部信用卡中心协同合作提供反馈结果，优化模型效果；促活手机银行，提升零售业务活跃度借转贷转化率为3.8%，平均开卡成本降低40元发掘存客中信用卡需求人群P17Contents目录商业银行大数据作用凸显某商业银行大数据应用实践案例12集奥一站式解决方案3P18商业银行运用大数据的难题01数据安全怎么保证：数据无法出网用户隐私如何保护02缺乏人员和方法积累习惯利用传统数据分析方法，对于大数据方法并不熟悉，缺乏专业人员及应用场景03内部系统怎么协同各个部门流程不同，如何协调一致并实现流程自动化和线上化04如何洞察全量用户银行不活跃用户并不等于无价值客户，亟待通过数据

11、了解用户的行外金融行为并通过营销手段吸引用户P19集奥提供一站式解决方案集奥方舟产品提供部署、分析、应用、触达等深度应用，一站式解决银行难题派驻分析师私有云/公有云平台提供API接口标签、模型筛选提供测试参考数据安全数据挖掘场景搭建效果评估系统协调集奥会提供具有大数据分析经验的高级数据分析师驻场，在数据匹配、筛选模型、结果优化等方面协助银行进行分析。银行可通过引入集奥方舟产品，建立数据私有云/公有云平台，加密压缩传输行外数据并自动更新，能够在保证安全情况下快速引入数据。集奥可根据银行需求，派出研发人员开发API接口，将方舟整套输出结果自动输出到银行各业务平台。集奥在信用卡、贷款等多项业务积累了成功营销经验，具备成熟的模型筛选高意向客户，并帮助银行选择适当权益帮助转化。测试阶段会将人群设置为实验组和对照组，银行可通过对比效果评估大数据在营销应用的作用。