招商银行vip客户大数据精准营销

Ⅰ 企业如何开启大数据精准营销

大数据应用需求目前主要集中在客户营销分析上，即通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

Ⅱ 如何运用大数据开展银行业精准营销

在运营商大数据精准获客弥漫的今天，我们仿佛看见了眼前影影绰绰的都是客户，但当伸手去抓，却发现寥寥无几，什么原因？让我们的客户变成了镜花水月，主要原因，还在于对客户的把握不够精准。

未来，营销人才的数量越来越少，门槛越来越高。除了懂营销，营销从业者必须更加了解技术发展的趋势，包括现阶段炙手可热的移动营销和跨屏营销。以后，网络推广的成本越来越高。无论是甲方还是乙方的营销人员，或者中间商，都需要更有服务意识，运营商大数据精准获客对媒体更为了解，掌握如何根据不同的产品或者广告去选择合适的终端、人群进行传播，仅靠传统营销根本不能满足。

可以这么说，只要客户浏览过公司的网站，甚至相关行业的网站或者APP，大数据系统便可以准确的获取到相关访客的信息，这时候公司的业务可以直接面对意向非常之高的用户，成功实现跨越诸多环节实现精准营销！
举个例子，你是希望男性或女性更青睐你的产品？还是年轻人或中青年有兴趣？什么职业的客户更对你产品的路子…如果你将行业的网站或者APP提供给我，我这边将会利用最新的网络抓取技术获取这些访客的信息，欢迎大家与我一同讨论交流大数据相关知识哦。

Ⅲ 大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

Ⅳ 如何利用大数据做到对客户的精准营销

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。
本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。
工具/原料

大数据营销
大数据营销三个案例分析

案例一：笔者在银行工作，通过对储户身份证信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。
根据这一信息，有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。
而另一些更具创新性的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。
这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。
案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。
这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。
案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。
如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。
最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用信用卡宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。
这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
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具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。
概括来讲，我们需要以下三个步骤：
第一步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;
第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
第三步，也就是最后一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。

Ⅳ 大数据能为银行做什么

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：
第一方面：客户画像应用。
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。
比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
第二方面：精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
第三方面：风险管控
包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
第四方面：运营优化。
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
银行是经营信用的企业，数据的力量尤为关键和重要。在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展，移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系，并将改变现代金融运营模式。
大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。

Ⅵ 大数据精准营销如何做

大数据精准营销方法如下：

一、建立用户画像

根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

传统时代的营销，以产品为中心，但是产品是否真的触达到最有需求的用户面前，谁也不能保证，而通过大数据建立用户画像，对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，能够大大提高投资回报比。

二、用户分群分析

在大数据分析当中，描述分析是最基本的分析统计方法，其次还涉及到一些数据算法模型等，如响应率分析模型，客户倾向性模型等，帮助企业来更有针对性地进行营销推广。

大数据分析所能带来的价值，最大的价值是在预测和推荐上，依赖消费者的行为来分析消费者，将更加了解消费者，也能实现自身产品营销的最大化。

三、制定营销策略

有了用户画像，进行了相应的用户分群分析之后，企业能够更加清楚地了解到用户的需求，根据用户需求来推出新的营销策略。再根据营销策略推出之后的客户反响，来进一步验证策略是否正确，进行进一步的优化调整。

Ⅶ 什么是大数据精准营销

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察回力与最佳答化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。

招商快车本身是专业做营销服务的，在大数据精准营销更有话语权，你可以了解一下。

Ⅷ 大数据精准营销的价值和方法

大数据精准营销的价值和方法

大数据营销价值：

随着全球的信息总量呈现爆炸式增长，移动互联网、可选渠道和设备增加以及不断变化的消费者特征，同时大数据技术的更新日益。大数据营销依托多平台的数据采集及大数据技术的分析及预测能力，使企业的营销更加精准，为企业带来更高的投资回报率。无论是线上还是线下大数据营销的核心在于在合适的时间，基于你对用户的了解，把你希望推送的东西通过合适的载体，以合适的方式，推送给合适的人。

大数据营销关键问题：问题1：怎么才能准确知道Who？Where？Do What? How Do?

大数据营销首先要解决的是数据汇聚的问题。通过打通用户在多个渠道上的行为数据，构建对用户行为和用户数据的深入洞察，一方面实时监控各渠道的用户行为特征，运营和营销的效果，进行优化；另一方面集中用户的数据，便于后续的深入挖掘工作，实现以用户为中心的数据汇聚，提升用户数据价值，实现用户交互的精准识别和多渠道数据打通，为用户提供更准确的服务和营销。

问题2：渠道及交叉渠道组合方式如何选择？

当营销预算不够的时候，如何在搜索和其他的渠道间进行营销预算的分配？是选择电子商务最优搜索渠道还是选择跨渠道组合营销呢？跨渠道营销预算如何进行排列组合？

问题3：如何通过个性化营销让企业离用户更近一点？

营销方式从海量广告过度到一对一以用户体验为中心的精准营销，一对一精准营销实际上是对于任何一个互联网用户在那一刻，在那一个渠道以一个独特的价格，推送一个独特的广告创意，效果是怎么样的。围绕用户、业务场景、触点、营销推送内容/活动推荐，并且基于跨渠道触发式的营销能力，在注重用户体验同时达到最佳的营销效果，并且可对营销进行跟踪，从而不断优化营销策略。

问题4：如何实现基于大数据营销的即时营销？

企业希望通过实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

大数据营销系统组成：

基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

网舟科技大数据营销项目的解决方案主体为：数据整合营销平台

营销管理平台中心有一个通用的工作流引擎，以及创新生动的用户界面。它具有高度自动化的特点，基于角色的协作，工作流工具使营销上很容易定义流程规划和管理预算、资源和内容，细分客户，定义规则和机制，创建和重建模板，执行活动，捕捉反应，定义领导流程和结果分析。营销商根据需求动态的格式化内容协调所有营销过程与跨越多渠道的用户交互，而视觉框架使这一切变得更直观。

大数据精准营销实现方式：

通过一个表达式构建器、原始SQL、或通过预定的过滤器进行构造。即可以基于一个无限数量的隐式或显式条件下，利用底层营销数据：包括历史客户交易、人口统计、模型评分、营销历史以及浏览行为等实时变量，进行细分和决策规则的配置。支持Offer（针对不同特点客户所要提供的营销内容、素材等的供给物）与渠道(网站、手机应用、邮件短信等)的关联配置。数据营销后台可对各触点的推送offer中的推送规则、推送内容进行定义，还可实现多渠道、多波次的营销定义，并负责精准营销的推荐实施。

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Ⅸ 案例-跟着招行年报学数字化转型

招商银行在3月20日晚间发布了2019年年报，抛开资产负债、利润业绩这些数字不谈，让我们通过年报了解下这家国内领先的股份制银行是如何进行数字化转型的。

下图是根据年报整理出的招商银行数字化转型全貌。从中可以看出，无论是顶层公司级战略、方向目标，还是底层具体实现路径，都很清晰明确，这为数字化转型成功奠定了良好基础。

接下来，我将会逐点进行拆解分析，详细了解招商银行的数字化转型之路和成果。

1 战略

战略制定是数字化转型的起点。企业顶层管理者需要根据外部宏观环境，结合自身业务发展需要设定战略目标。战略不是虚无缥缈的，而是可落地、可实现、有益于企业发展。

招商银行在2014年就明确了“轻型银行”的战略方向和“一体两翼”的战略定位。

1.1 轻型银行

- 背景

2014-2016年，资金荒、资产荒、强监管重重叠加，不良压顶，金融科技创新焦虑开始出现。商业银行面临资本和利润的双重压力，而实体经济下行和宏观审慎约束，使得主观和客观上依靠规模驱动的增长模式都难以为继。

- 本质

做好风险管理的同时，保持利润增长

- 特点

1.2 一体两翼的轻型转型

轻型银行主要包括了两点：轻资产、轻思维。

轻资产

银行资产分为两类：重资产的对公贷款（利润高风险高）和轻资产的零售银行、公司金融、同业金融业务（风险低利润低）。

正是针对轻资产业务，招商银行明确了“一体两翼”的战略定位，进行轻资产转型。

- 一体：零售银行

招商银行作为“零售之王”，拥有庞大的个人用户。基于“招商银行”和“掌上生活”两大App平台，通过客户大数据分析和智能风控，多维度进行个人消费金融扩展。同时，基于大数据与人工智能，根据客户的理财需求以及风险偏好，快速扩大理财投资业务。

- 两翼：公司金融 & 同业金融

在金融脱媒大趋势下，银行需要开拓创新公司金融模式，加深对区域市场、优势行业、优质客户的认知，聚焦核心客户，落实“直营+行业专营”的模式，搭建客户分层分类经营体系。借助金融科技提升小微企业融资效率，大力发展供应链金融，有效整合同业资源。

轻思维

田惠宇行长在年报里说“轻型银行转型到最深处，就是轻型文化”。组织架构是企业数字化转型的关键，因此必须要先完成文化和架构的数字化转型。

同时，银行要积极打造高效轻盈的轻经营模式，向优秀的互联网公司学习，在渠道建设上打通线上线下渠道一体化，在产品研发上要以客户为中心，洞察客户需求，围绕客户提供产品和服务，实现数字化精准营销。

2 目标

定义目标即定义战场，面对高度不确定的环境，银行需要找到目标、锁定目标，形成自身核心竞争力。

招商银行围绕打造“最佳客户体验银行”的目标，聚焦形成业务控制力，坚持优化客群和资产结构，强化科技赋能建设，继续探索多维商业模式，加快打造全客群、全产品、全渠道的服务体系，深入推进零售金融3.0数字化转型，抢占未来发展战略制高点。

3 思想

3.1 开放和融合

田惠宇行长在年报里对这两点描述的相当精彩：

3.2 以“为客户创造价值”为出发点，推动客户体验升级

银行在数字化转型中需要“以客户为中心”，“为客户创造价值”：

- 客户需求出发

银行拥有大量的客户历史交易数据和在线客服记录，应充分利用这些数据进行数据分析，挖掘客户真实需求，满足客户个性化需求，塑造价值驱动的客户流程。

- 客户价值驱动

银行需从客户角度重新审视产品和服务是否对客户有价值，是否必不可少，是否有足够的吸引力。银行只有持续为客户提供价值，才能维系好客户忠诚度，增强客户粘性。

- 创新客户体验

客户已经被互联网公司和金融科技公司（如蚂蚁金服、微信支付等）惯坏，开始对银行体验提出更高的要求。招商银行建设了专业用户体验团队，进行体验创新，关注与客户的情感连接，为客户持续不断地带来极致体验。

- 连接客户生态

招商银行已构建较为完善的开放银行模式，聚焦交通出行、政务便民、教育培训、商超餐饮、文化娱乐、快递物流、旅游服务、房产服务、生活服务9大高频场景，创造更多与客户的接触点，为客户提供更全面的服务。

4 路径

4.1 以“北极星”指标MAU为指引，重塑零售金融数字化体系

与很多银行数字化转型中给自己制定太多指标不同，招商银行很明确的点明了现阶段的唯一重要指标（北极星指标）——MAU，且取得了很不错的成绩。

同时，招商银行从三个方面完善零售金融数字化体系：

- 数字化获客

以招商银行和掌上生活两个App为平台，探索和构建数字化获客模型，通过联名营销、联动营销、场景营销、品牌广告营销、自媒体粉丝营销、MGM（客户推荐客户）社交营销等方式，打造新的获客增长点。

- 数字化经营

- 数字化风控

4.2 以生态化视角，重塑批发业务专业化服务体系

- 不断完善分层分类客户经营体系

加深对区域市场、优势行业、优质客户的认知，聚焦核心客户，落实“直营+行业专营”的模式，搭建客户分层分类经营体系。做好战略客户、机构客户、同业客户、供应链中小企业客户的协同服务，从授信策略、产品策略、服务策略、资源配置等方面实现客户服务体验的全面提升。

- 以数字化转型强化专业化服务能力

- 以产业互联网为纲，实现生态化经营

围绕账户及支付体系数字化、数字化融资、金融科技能力输出三大方向打通产业。

4.3 以流程优化为抓手，持续打造最佳客户体验银行

- 重构零售客户体验监测体系

监测体系对接20个行内系统，监测客户体验指标923个，实现对零售客户体验的实时监测和数字化呈现，初步构建零售客户的体验风向标和服务升级引擎。

零售信贷贷中审批实现全流程数字化处理，缩短审批作业耗时。

采用“端到端客户旅程方法论”，重点对零售客户首面经营旅程、MGM（客户推荐客户）旅程、代发业务旅程和信用卡账单分期旅程进行全流程体验重塑。缩短首面网点开户总时长、解决MGM流程断点多的痛点，减少代发业务签约流程步骤，提升客户满意度。

- 全面诊断对公关键客户旅程

不断打通线上审批、风险、合规、运营流程，持续推进各类服务流程的重塑

4.4 以开放和智能为核心，持续提升科技基础能力

银行数字化转型过程中，需要明确金融科技为核动力，强化科技赋能建设。银行科技建设需要摒弃原有的传统封闭开发环境，建设开放的技术生态。

招商银行从如下方面提升自身科技实力，我会在后面的文章里逐条展开细讲：

- 基础上云

加快建设云计算能力，加快应用上云进度，加快系统架构转型，打造开放型IT架构。

- 大数据

- 人工智能

加大AI技术研究和应用，建设智能客服、风险舆情、计算机视觉三大AI云服务，推出知识管理、数字营销、风险管控三大AI解决方案，支持业务的智能化发展。

- 区块链

完善并发展标准分链、BaaS（区块链即服务）平台生态

- Open API

不断增强开放银行能力，全行统一对外服务的“Open API平台”，支持API安全快捷输出，服务金融支付、AI、智慧停车、智慧医疗等不同场景，赋能合作企业

4.5 以打破竖井、赋能减负为重点，优化组织形态和文化氛围

- 打破竖井、赋能减负

数字化转型最大的阻力不是技术，而是组织墙。各部门围绕着KPI考核指标和利益开展工作，造成了资源协调困难、跨部门协作效果差、组织流程流转不畅、资源重复浪费等问题。如果没有一套完整的内部生态机制作为保障，数字化转型无从谈起。

招商银行推广跨条线融合的任务型项目团队，促进人才流动，打破传统组织边界，激发组织活力。深入推动“打破竖井，赋能减负”工作，寓管理于服务。提倡“容忍失败、奖励成功”的新型企业文化，让每一个员工发自内心地做正确的事，而不只是关注KPI。

- 精益敏捷型组织

精益敏捷组织的最终目标是实现业务敏捷。业务敏捷是指通过创新的业务解决方案快速响应市场变化和新兴机会，从而获得在数字时代竞争和发展的能力。

银行在构建精益敏捷组织时，可以参考SAFe抽象提取的7大核心能力和实施路线图（后面的文章会详细写一下SAFe）：

招商银行持续深化业务和科技融合，全面推进价值驱动的精益研发转型。科技人员要与业务部门组成跨职能团队，实现精益敏捷转型，不断提升交付质量和速度。

5 总结

传统银行正承受着金融科技和挑战者银行的巨大挑战，需尽快制定符合自身实情的数字化转型战略和目标。

银行要以客户为中心，构建“内部生态 + 客户生态 + 合作生态”三维商业生态。

5.1 内部生态

5.2 客户生态

5.3 合作生态

参考文章

Ⅹ “零售之王”招商银行数字化转型四大法则

至2014年，招商银行面临 企业转型 挑战和关键业务挑战：

招商银行（China Merchants Bank） ，1987年成立于深圳，为招商局集团下属公司，是中国境内第一家完全由企业法人持股的股份制商业银行， 也是中国内地市值第五大的银行。

2004年，国内银行业整体还处于发展对公业务阶段，零售业务一直坐着“冷板凳”。招商银行参考各方 数字化转型案例 ，“逆势而为”启动第一次战略转型：零售转型。招商银行零售业务也因此完成 企业变革 ，从小到大再到强，正式迎来零售“爆发时代”。随后几年，个人银行客户数从近300多万增加到超过4300万，增长了13倍。在一系列新政的推动下，招行进入快速上升通道，截至2008年，招行资产规模突破1.5万亿元，存款余额、贷款余额超平均年化增长率超过30%；市值突破3000亿元，较2003年激增6倍，成为规模仅次于四大国有银行的股份制商业银行。

然而，到2014年，包括招商银行在内的整个商业银行业面临内忧外患。一方面是互联网金融的强势入侵，在存贷汇三方面冲击银行业务，同时，金融脱媒的趋势，令传统银行在存贷两端的整体占比有所下降。另一方面，银行产品同质化严重，加上银行不良资产率上升，利率市场化，旧有盈利模式难以为继。基于以上两方面的挑战，传统银行亟待改变，需要结合其他行业 数字化转型案例 ，探索出新的增长策略和模式。

据《全球银行业报告》指出，传统银行面临新的数字竞争对手以及客户更快、更广泛地使用数字化银行服务的需求，如果银行不积极应对的话，到2025年，数字化威胁可能拖累行业的净资产收益率，使其降至5.2%。

招行行长田惠宇提出转型目标是轻型银行。而向轻型银行转型重点之一是需要明确“移动优先”的数字化战略：外接流量，内建平台，用户变现，架构转型。

招商银行率先从客户思维转变为用户思维，重新定义金融服务的边界。长期以来，银行把经营中心放在持卡客户身上，客户行为引发商业逻辑变化后，银行应当跳出账户的束缚，树立用户思维，尤其是要抓住新一代年轻用户，将封闭的金融服务体系改造成开放式、场景化的服务生态。

而招行信用卡历来对年轻用户的市场风向变化都保持着敏锐的嗅觉，在对外合作上，先后与万达、腾讯、网络、网易、京东、滴滴出行、OPPO、途牛等多领域企业合作格局，实时追踪消费者的需求动态，跟进各行各业的头部品牌，最终形成资源互享的共赢格局。

2015年，招行信用卡与万达电影签署全面战略合作，将在会员联合营销、娱乐营销、线下商圈营销等领域全面深度合作。万达院线是亚洲排名第一的院线，连续8年票房收入、观影人次、市场占有率全国第一，并掌握国内大量优质电影资源，可以说是中国电影的“王者”。招行信用卡的用户高端优质，消费能力强，而且大部分是年轻客群。招行信用卡与万达电影两者的客群属性、品牌调性高度契合，这是双方合作的重要因素。与万达电影的合作，可为招行现有持卡人带来各种权益，这对招行信用卡的品牌形象建设、用户拓展将起到极大的促进作用。

此外，招行也率先从“卡片经营”向App经营转边，开启金融脱媒、消灭银行卡的新时代。招行认为，银行卡只是一个静态的产品，而App是一个生态，它拥有丰富、智能、便捷的产品体验，模式更轻、覆盖面更广，能有效加强与用户的互动，更好满足用户的需求升级，再通过与主流手机品牌合作（苹果、华为、三星、小米等），实现从软件到硬件的全渠道合作，追求经营流量的量级提升。

与许多银行把App当作交易工具不同，招商银行从战略高度把App建设成为客户经营和服务的平台，通过全方位提升用户体验和打造金融服务生态平台。招行每一个分支机构、线下网点也配合App战略进行相应转型，打出线下服务温情牌、人性牌，最终打造线上线下一体化的全渠道服务体系。

自然交互： 过去由于技术限制，人被迫主动适应机器，必须输入密码或文字等机器读得懂的语言。现在，技术的发展使机器能够读懂客户的自然语言，包括指纹、声音、人脸等生物特征。一方面，优化银行服务流程。自然语言具备随身“携带”的特征，其在核身流程中的应用省去了很多过往的“必要”环节，包括核身工具的开立、携带与变更等。与此同时，自然语言具有防伪性能好、唯一性等特征，其在安全性上的出色表现，将帮助银行业迈向更为广阔的自助及线上服务领域。

内容驱动： 由于技术及人力限制，以往的银行服务大多仅停留在交易层面。而现在是信息爆炸、内容过量的时代，大部分客户接收到的信息都是无效的，银行要帮助客户筛选出有价值的优质内容，这是招商银行APP的“参考”频道正在做的事情。同时，根据客户需求提供个性化内容。客户行为的数字化使银行能够识别每位客户的不同需求，从而提供最为精准的个性化优质信息，提升客户直观体验，提高信息获取效率。

智能服务： 第一，智能推荐。通过数据识别客户需求，并根据需求主动推荐产品、资讯及相关服务。第二，数据产品。通过整理和分析客户的海量金融数据，为客户提供数据产品，让客户更了解自己。第三，智能服务。利用人工智能等先进技术，通过机器提供一部分原本仅能由人工提供的复杂服务。例如，招商银行APP5.0中的摩羯智投功能，能根据客户的“目标—收益”要求，提供以往仅能由理财经理提供的组合投资建议服务，客户只需“一键购买”并享受后续服务。第四，风险管理。客户行为的数字化使风险场景有更多可识别的数据痕迹，银行通过对客户行为数据的精准分析，可以智能识别客户交易风险并采取风控对策。

实时互联： 过去由于核身技术的限制，面对面核身成为必要。专网的存在阻隔了信息的无障碍流通，客户必须在工作时间到银行网点才能享受大部分的银行服务。现在，远程核身技术的发展及信息传递方式的开放性使实时互联成为可能，金融核身可以在各个场景中发生，银行服务将无处不在。对客户来说，银行不再是一个专门的金融场所，其服务可以脱离网点及专网的限制，具备了渗透到客户生活场景的能力。原本很多仅能在线下获得的银行服务，如今在线上、在金融之外的场景就能被满足。

过去因收益无法覆盖成本而被银行忽略的长尾客户，成为互联网企业截取流量的来源。它们抢占了各类线上线下场景和用户入口，并通过小额高频的支付业务完成生态圈的闭环构造。失去维系客户粘性的高频支付业务，银行离客户尤其是年轻客户越来越远，甚至有沦为产品供应商的危险。更令人担忧的是，若失去新一代年轻客户的青睐，银行金字塔顶端的“价值客户”的根基将不再牢固。

招商银行早在2010年就未雨绸缪，推出掌上生活App1.0进行多元化场景布局来应对年轻客户流失的潜在危机。不同于招行App，掌上生活App侧重打通生活、消费、金融，以“金融为内核，生活为外延”，打造“品质生活”，布局生活场景，如两票、商城、旅游等场景，向着生活类的“超级应用”跨越。

招商银行通过外拓场景不断扩展招行服务的边界，实现了金融与生活场景的更密切连接。经过几年的努力，目前招商银行在饭票和影票取得了比较好的进展。截至2018年6月底，每个月有819万客户使用招商银行的饭票和影票的服务，比去年同期增长30.66%。今年上半年招商银行继续聚焦与生活密切相关的场景，特别是交通出行的场景，整体的势头发展不错。

同时，智能技术的融入让招行整个金融生态圈进入变现加速、变现能力提升的井喷时期。

招行行长田惠宇提到“作为一个零售金融为主的银行，成本收入比已经是全国同业排名第三低了。想要更‘轻’只能依托科技。在一定的程度后，在其他因素不变的情况下，或者是其他资源用到极致情况下，科技的注入会使得成本收入曲线、增长曲线发生变化。”

例如云计算、大数据技术的应用使得招商银行营销的效率和客户体验都大幅提高，用户的转化率提升了2.5倍。在2018年三个月的试点中，招商银行发现复杂理财产品的营销成功率达到13.47%，是理财经理凭经验营销的4.7倍。此外，几个对标组（双金客群、普通客群和基础客群）都比没有集中经营客户的营销效率、产出高很多。2018年招行年报中显示，2018年营业收入2485.55亿元，同比增长12.52%；归属于股东净利润805.60亿元，同比增长14.84%——这是招行自2014年以来首次实现营业收入、净利润同步“两位数增长”。

截至2018年6月底，招行线上直营团队300名员工，已实现对386万客户的远程集中经营，而后台支持招行App运作的IT团队共达到了3000人。

行长田惠宇在内部讲话中也表示：“招商银行总行未来科技背景出身的人要达到30%-40%，甚至50%，我们的对标企业就是金融科技公司。”

在众多值得借鉴之处中，最为核心的、对其他因素产生决定性影响的是围绕招商银行数字化团队的团队构建、运营模式。招商银行新成立的网络银行事业部汇总，数字化GM承担了招行数字化创新和转型的领导职能：参与规划公司数字化战略和创新项目、组织和管控各个数字化团队、从创意到发布管理数字化产品、发起和推进创新项目的跨部门协作和决策（互联网金融领导小组）。

在银行体系的安全性监管要求下，银行系统的复杂程度高，开发手机银行APP的难度不仅在APP本身，更在于后台系统的打通，还在于APP内开发的产品需要相应部门的配合等诸多难关，这也是 银行 APP用户体验差异大的原因——从“有”到“优”的难度不亚于从“无”到“有”，因此在整个互联网金融生态的构建中，引入网络银行事业部至关重要。

招商银行创新战略的关键—守根基、重技术和新架构

1、零售业务重心从银行卡转移至App，从用户思维出发；

2、寻求跨界合作和外接场景挖掘长尾用户，以经营流量的量级为首

1、高度投入大数据、智能驱动、智能化运用以提高运营效率、降低运营成本、提高获客能力；

2、运用科技改造和创新自身的商业模式和服务

1、公司战略重视数字化转型的理念；

2、打造赋能型团队和强化跨部门协作意识