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精準營銷推薦系統

產品概述


◆目前商業銀行營銷模式現狀

由于受到傳統營銷模式影響,銀行現有營銷模式還是處于被動式營銷階段。在利率市場化、互聯網經融的興起的競爭日益激烈的大環境下,需要銀行化被動為主動。

一、以產品為中心的思維為主,缺乏以客戶為中心的思維模式;

二、粗放式營銷模式,缺乏精細化精準營銷及管理手段;

三、只注重財富前10%~20%的客戶群,缺乏個人客戶全面的潛力挖掘力能;

四、業務分散,營銷觸點分散,缺乏統一協同、統一管理。

◆產品特點

◢以客戶為中心的營銷模式,深度分析挖掘客戶需求,建立以客戶需求、偏好為導向的營銷模式;

◢個性化精準營銷,通過完善客戶畫像,了解客戶需求,在合適時機,通過客戶偏好的渠道,給每個客戶推薦合適經融產品/服務。

◢智能營銷,利用人工智能、機器學習等先進的科學技術,建立全行個人客戶智能化營銷模式,輔助營銷人員的營銷決策,釋放營銷人員精力,提高營銷效率。

◢營銷觸點協同,零售各業務條線接觸客戶的觸點資源統一整合管理,營銷任務、接觸客戶統一協同工作,提高接觸客戶效率,提高客戶體驗。


業務架構


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◆業務簡介

客戶畫像:

?行內數據整合:包括客戶基礎信息、合約信息、事件信息、評價信息等數據信息整合。

?行外數據補充:包括客戶上線、線下行為特征信息等數據信息的補充完善。

?逐步完善的過程:逐步積累客戶各類信息、優化客戶挖掘模型,不斷清晰化客戶畫像。

?精準推薦的基礎:為個性化精準營銷推薦提供客戶信息決策依據。

產品貨架:

?產品數據整合:包括產品基本信息、銷售信息、營銷信息、評價信息等數據信息整合

?統一產品認知:清晰明確的產品目錄,方便、快捷的檢索定位產品信息。

?產品數據整合:包括產品基本信息、銷售信息、營銷信息、評價信息等數據信息整合。

?精準推薦的基礎:為個性化精準營銷推薦提供產品信息決策依據。

推薦引擎:

?數據挖掘算法:提供各類數據挖掘算法,包括分類算法、聚類算法、推薦算法等。

?數據挖掘模型:提供訂制化數據挖掘模型,包括優質客戶模型、產品推薦模型、目標客戶群推薦模型、購買概率計算模型、渠道偏好模型、時間序列模型等。

應用系統:

?營銷管理:營銷目標、營銷計劃、營銷執行、營銷反饋、營銷跟蹤、營銷后評價。

?場景/活動管理:訂制特定的營銷場景、營銷活動。


產品應用場景


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以客戶為中心的智慧化精準營銷模式, 結合營銷過程管理、任務管理、客戶反饋,形成營銷閉環。

?通過人工智能、機器學習等先進的科學技術,建立智慧化營銷輔助能力。

?通過標準化營銷過程管理,形成營銷閉環,逐步完善營銷模型。

?清晰全面的客戶畫像、產品貨架,為個性化精準營銷提供決策依據。


產品系統組成


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主要功能模塊

指標體系

實現客戶、產品維度的指標數據加工處理及管理。

標簽體系

利用數據挖掘模型和規則,定義客戶、產品的標簽,并支持手工定義標簽。

客戶畫像

對客戶進行360度畫像,展示客戶全方位信息數據。

產品貨架

統一產品認知,提供產品目錄功能,支持產品方便、快速的檢索。

推薦引擎

提供各種數據挖掘算法和模型,以客戶畫像、產品貨架為基礎,提供推薦名單,包括推薦產品、推薦目標客戶、推薦購買概率、推薦高價值客戶、推薦潛力客戶、推薦渠道偏好、推薦時間序列等功能。

場景管理

對特定的場景提供訂制、管理,如理財產品精準營銷、外匯客戶價值提升、銀行卡分期潛力客戶推薦等。

活動管理

訂制管理營銷活動,如講座、沙龍、贈禮、社區推廣等。

營銷過程管理

提供營銷目標定義、營銷任務分配、營銷跟蹤、客戶反饋、營銷后評價等功能。


推薦原理


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以客戶為中心,利用人工智能、機器學習原理、應用復雜網絡和時間序列等技術,可針對行方需求,推薦目標客戶;也可對優質客戶,進行產品推薦。


成功案例


中國銀行省分行

大數據精準營銷推薦系統—貴金屬產品精準營銷

大數據精準營銷推薦系統—理財產品精準營銷

大數據精準營銷推薦系統—基金產品精準營銷

大數據精準營銷推薦系統—銀行卡跨境業務精準營銷

交通銀行省分行

大數據精準營銷推薦系統—代發薪客戶資產留存


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