案例名稱

鄞州銀行數字化營銷中臺

案例簡介

【資料圖】

鄞州銀行數字化營銷中臺貫徹客戶全生命周期管理的理念，以客戶為中心，貫通線上、線下渠道，結合大數據服務，使用機器學習算法與標簽工廠進行推導預測，通過整合客戶資源、強化特色產品、高效流程、精準營銷、渠道的協同與聯動，以提升綜合服務和價值創造能力。實施以客戶為中心、主動出擊的營銷方案，實現營銷活動模板化、業務流程配置自動化，加以數據驅動營銷場景相結合的營銷模式，逐步提升營銷業務的數字化管理運營能力。

圖1 數字化營銷中臺技術架構

圖2 數字化營銷中臺邏輯架構

創新技術/模式應用

客戶精準畫像及價值體系模型

數字化營銷中臺對客戶的投資偏好、業務往來、支付結算等金融活動建立常用的300+維度的精準畫像，并針對客戶貢獻度、活躍度和忠誠度的相關行為指標進行分析和綜合，根據其特有的金融特征，通過CART決策樹、KMeans聚類等機器學習算法將客戶分為5類價值體系客群，為制定全面客戶關系管理方案提供客群分類的數據支持。

分布式微服務和數據存儲技術

基于Spring Cloud 微服務架構進行設計，通過緩存組件、加密組件、工作流組件、消息組件等基礎組件，同時提供文件服務、流水號服務、消息服務、認證服務、流程服務等基礎服務，避免基礎服務重復開發，提高系統使用率，降低系統建設復雜度。數據存儲方面，利用ElasticSearch實現數據快速存儲和查詢，在低延時的要求下保證高可用，并且具有良好的可擴展性和彈性。

低代碼技術

數字化營銷中臺建設了基于BitMap位圖算法和前端拖拽方式的低代碼平臺，通過可視化拖拽和配置的開發方式，降低技術門檻，使得業務人員在簡單培訓后可進行自助的營銷活動流程開發，提高了流程編排和營銷活動發布效率。

智能分配引擎

通過自研的智能分配引擎，實現了動態配置不同場景下任務分配的節點、流程、步驟等功能，同時預留了特殊場景任務分配的擴展。

實時計算引擎

數字化營銷中臺通過分析客戶行為，在傳統批處理的基礎上拓展流式計算引擎，實時監測客戶的行為數據，洞察客戶需求，對客戶開展實時交互與營銷決策，在大大縮短營銷周期的基礎上，提高了對客戶的快速響應和營銷成功率。完成 “以產品為中心”向“以客戶為中心”的轉變。

圖3 實時流式計算邏輯架構

項目效果評估

數字化營銷中臺通過分析客戶行為，在傳統批處理的基礎上拓展流式計算引擎，實時監測客戶的行為數據，洞察客戶需求，對客戶開展實時交互與營銷決策，在大大縮短營銷周期的基礎上，提高了對客戶的快速響應和營銷成功率。完成 “以產品為中心”向“以客戶為中心”的轉變。

數字化營銷中臺支持行內全條線的營銷經營，圍繞客戶進行全流程跟蹤的數字化智能營銷，向客戶提供真正的個性化服務。項目實例效果包括以下各方面：

提升營銷決策

精準客戶畫像及客戶價值體系模型給業務管理人員及客戶經理提供營銷目標的決策數據支持，可以簡單高效地從百萬級客戶中篩選目標客戶。

提升營銷執行

營銷中臺的建設完善了線上、線下渠道的執行流轉，渠道信息反饋的整合；通過批處理和實時計算引擎及時捕獲營銷契機，極大地提高了響應速度，提升了營銷的時效性與精準性。

營銷監測及評估

營銷中臺對執行端進行監測，可對營銷流程的各環節進行可視化、定量分析，持續迭代優化原有營銷活動。另外存在營銷后評估機制，對營銷效果進行量化，能夠進一步反饋一線人員的營銷效果，優化其后續的營銷策略。

滿足個性化需求

依托大數據，平臺基于決策樹、神經網絡等多種機器學習算法，結合專家規則，通過離線、在線模型的計算，實現了千人千面的個性化智能營銷。如對于養老社保客群，為老年客群推出助老扶老功能，多維度滿足適老化需求。

賦能中小銀行

數字化營銷中臺圍繞智能營銷構建了“兩中心、兩中臺”，探索出中小銀行數字化轉型之路，實現由業務數字化到數字業務化的轉變，沉淀出一套可復用的建設方法論。我行將其產品化，推廣到村鎮銀行和其他行社，幫助中小銀行突破無法高效應用數據價值的局限。

項目收益

數字化營銷中臺作為低門檻、智能的營銷工具，業務人員經過簡單培訓后就能快速上手并開展營銷活動。具體的業務提升如下：

自平臺上線以來，我行零售貸款增幅明顯，精細化營銷取得了豐富的成果。去年零售業務利息收入同比增加1.1億余元，增幅為3.73%。

財富條線使用效果同樣顯著，自主建立各種營銷場景及活動50余個，對理財基金客戶的交易跟蹤成功率達到99%以上，各線上線下渠道觸達客戶近百萬次，我行高價值客戶量提升9%，星級客戶總量提升5%，其戶均資產為30.46萬元，比上線前增加升1.16萬元，我行財富業務穩步上升。

項目牽頭人

周均鄞州銀行科技信息部總經理

項目團隊成員

許曉杰、鄭嘎、李麗君、陳曉鋒、陳書學、毛杰

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