業務需求與挑戰

  • 平台數位化營運

    線上渠道的重要性不斷加強,網路銀行、手機銀行等線上入口,需順應發展變化,從服務工具轉向具備客戶營運能力的主要平台,手機銀行等線上主要載體的客戶活躍與價值營運,成為數位化轉型的主要陣地。

  • 產品服務智能化

    客戶線上滲透率、線上業務佔比逐漸擴大,客戶訴求的多樣性、銀行業務的複雜性、產品服務的適用性與 APP 承載能力的局限性之間的衝突日益凸顯。如何通過有效的機制,對合適的客戶在合適的位置推薦合適的產品與服務,是產品智能化的核心目標。

  • 個性化精準行銷

    競爭同質化的增強和長尾客戶行銷難度升級,使得精準、可控、高效的行銷體系成為破局的關鍵策略之一。其中,基於數據的客戶偏好分層、行銷策略的精細化、客戶觸達的有效監督和行銷效果的實時回收,成為個性化行銷運作與持續迭代的核心命脈。

  • 客戶活躍與價值營運

    進入行動化時代,客戶的狀態與營運的基礎,已經從依靠人為判斷,轉變為依靠數據進行全生命週期監測。如何整合各個業務和系統的數據,進行客戶特徵的刻畫與關鍵行為的預測,進而實現有效的客戶營運干預,是客戶活躍與價值營運的主要命題。

用戶行為流程圖

  • 1.線上引流

    場景:掃QR Code參加活動/圖文廣告投放/圖文消息推送,引導線下新開卡用戶開通手機銀行並下載激活

  • 2.綁定登入

    場景:用戶啟動 APP後,進行帳號綁定與登入的過程

    登入成功用戶數、登入失敗用戶數、APP 登入滲透率、登入流程轉化率、登入方式分佈、登入失敗原因分佈

  • 3.帳戶查詢

    場景:進入帳戶查詢模塊

    帳戶查詢滲透率、帳戶查詢各入口觸發用戶數/人均使用次數、帳戶查詢頁面點擊分佈

  • 4.轉帳匯款

    場景:進入轉帳匯款模塊

    轉帳匯款滲透率、轉帳匯款使用人數/人均使用次數、轉帳匯款頁點擊分佈、轉帳流程轉化率、轉帳金額分佈、定期轉帳設置人數、定期轉帳設置轉化率

  • 5.生活服務

    場景:進入生活服務模塊

  • 6.理財投資

    場景:進入理財投資模塊

  • 1.線上引流

    場景:掃QR Code參加活動/圖文廣告投放/圖文消息推送,引導線下新開卡用戶開通手機銀行並下載激活

  • 2.綁定登入

    場景:用戶啟動 APP後,進行帳號綁定與登入的過程

    登入成功用戶數、登入失敗用戶數、APP 登入滲透率、登入流程轉化率、登入方式分佈、登入失敗原因分佈

  • 3.帳戶查詢

    場景:進入帳戶查詢模塊

    帳戶查詢滲透率、帳戶查詢各入口觸發用戶數/人均使用次數、帳戶查詢頁面點擊分佈

  • 4.轉帳匯款

    場景:進入轉帳匯款模塊

    轉帳匯款滲透率、轉帳匯款使用人數/人均使用次數、轉帳匯款頁點擊分佈、轉帳流程轉化率、轉帳金額分佈、定期轉帳設置人數、定期轉帳設置轉化率

  • 5.生活服務

    場景:進入生活服務模塊

  • 6.理財投資

    場景:進入理財投資模塊

我們服務的銀行客戶

神策數據致力穩健推動銀行數位化轉型,實現世界級的金融安全性與合規性。

經典場景解決方案

持卡客戶線上化引流

完善記錄APP激活與訪問的前向渠道來源、活動主題、創意素材等核心關鍵詞,打通H5落地頁/活動頁到APP 的全鏈路追蹤,實時監控從不同渠道帶來的下載與活躍,並完整跟蹤到最終的投放/活動效果轉化,為投放與活動的準確評估與持續優化提供全面的數據洞察。

資源位使用效果評估與優化

基於用戶訪問行為統籌分析各資源位投放策略和效果,評估各資源位面向的人群、素材主題和樣式投放的效果,進而優化資源位佈局、樣式設計和分配機制,提升資源位的分配和流量分發效率。

實時活動營運與效果評估

基於活動觸達-轉化-效益三個層面,在活動預期及進行期間,實時監控活動效果,及時調整活動策略,對未轉化用戶進行實時營運;活動結束後能快速評估在活動策略設計、活動投放渠道以及最終在成交、ROI、留存等業務目標上的達成效果,診斷活動策略存在的問題及優化提升空間,為活動營運效果的量化評估與持續迭代提供完善的解決方案。

客戶活躍營運·流失預測與召回

基於用戶歷史訪問頻次、最後一次活躍日期、客戶資產變動等屬性數據,預判客戶是否具備較高的流失風險,進行提前進行用戶召回與干預,盡可能降低客戶流失風險,延長生命週期,提升用戶活躍與黏性。

產品智能·千人千面

通過用戶屬性及行為特徵等數據,計算客戶的群體標籤,並配置針對不同客戶群體的內容展示方案。客戶在訪問 APP 時,獲取用戶身份訊息,映射到相應的用戶群體標籤,通過用戶群體標籤,解析該類客戶在該場景下對應的 UI 與內容展示方案,從而實現在產品內 UI 與內容的差異化展示。

產品智能·個性化產品推薦

通過用戶的屬性特徵、行為數據等數據,個性化匹配適用該客戶的理財投資產品,並實現產品匹配度的排序。客戶在訪問產品推薦模塊時,獲取用戶身份訊息,映射到對應的產品推薦結果,實現個性化產品推薦。