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易觀朱江:五大視角建立數據分析體系 助銀行數字用戶精細化運營

來源:中國電子銀行網 2019-04-04 10:32:02 中國電子銀行聯合宣傳年2019開年論壇
     來源:中國電子銀行網     2019-04-04 10:32:02

核心提示朱江提出,數據分析和數據驗證以及精益成長都是非常重要的,需要考慮如何建立企業自身適用的數據分析體系。

中國電子銀行網訊 2019年4月4日,由CFCA聯合近百家成員銀行共同舉辦的“銀行線上運營新攻略交流分享會暨中國電子銀行聯合宣傳年2019開年論壇”在上海舉行。本次論壇成功吸引包括銀行相關從業者、互聯網運營大咖、數據科學家、數字化營銷專家等在內的200余人出席,針對銀行業線上運營和數字化轉型中遇到的問題展開廣泛而深入的探討。易觀產品副總裁、易觀銀行業創新中心負責人朱江,出席本次論壇并分享了易觀在銀行業數據驅動運營方面的一些方法論和實踐。

易觀產品副總裁、易觀銀行業創新中心負責人 朱江

朱江表示,回顧這幾年互聯網發展,從2016年開始人口紅利已經消失,互聯網已經進入了一個從流量紅利階段進入存量經濟階段。從產品的運營模式來看,越來越多通過野蠻生長拉動的app和產品逐漸回歸理性,開始追求利潤和成長的可持續性。因為流量紅利消失且成本不斷增加,用戶產品的成長越來越難。如此一來,各機構則理性的把原來通過花錢買流量轉化用戶的模式逐步轉化為對自己既有用戶的精細化的運營,來提升用戶的可持續程度。

通過銀行業協會發布的一個數據可以看到,銀行用戶線上遷移持續提升,數字用戶管理成為銀行轉型關鍵。

朱江指出,現在整個銀行業都注重用戶的數據化,特別是用戶行為的數據化?;谠诰€的產品運營來實現整個業務成長用戶規模的成長,后續通過數字化產品,進行用戶運營。只有有了數字化的產品,才可能把用戶數字化,只有用戶數字化之后,才能獲得用戶數據信息,才能進一步通過數據驅動的方式來更好迭代產品,形成一個成長閉環。

他認為,基于用戶的業務行為數據化是銀行大數據戰略的重要組成部分。銀行數字化3抓手,產品服務數字化、用戶數字化、運營數字化,須要逐層遞進。

首先是產品和服務數字化。數字化產品實質上是用戶的數字化觸點,可以隨時觸達用戶、并提供滿足個性化客戶需求的產品和服務。

其次是用戶數字化。準確了解用戶對產品的使用情況,通過用戶行為數據分析迭代產品。根據用戶的年齡、收入水平、金融資產情況、消費行為、渠道偏好、互聯網行為等細分客群,了解用戶差異化需求。

最后是運營數字化。依據業務數據進行產品運營決策,提升運營效率,降低運營成本,實現服務數字化、智能化。

基于產品和服務數字化,進而才有可能把用戶進行數字化。實現用戶的數字化,才有可能基于用戶數字化信息,進行更加數字化、精細化的運營。而在實現運營數字化后,才能反過來進一步去迭代產品和優化服務,這是逐層的遞進。所以基于用戶的行為數字化,是整個銀行數字化戰略的重要組成部分。

會議現場朱江分享了易觀在精益成長數據化驅動的方法論。他認為,實現精益成長的基礎條件其實就是快速迭代,如果能夠通過快速的數據采集,然后基于數據結果做進一步的產品迭代或者說運營服務的改進,效果就會非常好。

五大視角出發建立適用的數據分析體系

朱江提出,數據分析和數據驗證以及精益成長都是非常重要的,需要考慮如何建立企業自身適用的數據分析體系。易觀的方法其實是從五方面來考慮建立企業自身適用的驗證數據分析體系。

一是商業模式視角:決定整體運營策略和分析目標。這其中包含3方面的運營:

其中,第一點是注意力運營:這種運營方式就是提高用戶在產品中的使用黏性,我們也稱之為參與度。需要看用戶的訪問時長、訪問頻次、訪問周期、訪問間隔等等這些指標。

第二點是交易類運營:電商,各種交易平臺,內容付費、知識付費等等場景,都是屬于交易類運營范疇。關注的指標可能就會偏向于交易、交易活躍度指標,還有有一些前期指標,比如說商品搜索率,以及新商品上架盈利等等。

第三點,效益率運營:銀行提供的轉帳、查詢等,特指用戶操作一個流程的時長,用戶使用深度的指標。

二是產品階段視角:不同產品階段決定不同側重的分析指標體系;從產品生命周期來劃分,一個產品從實施到導購到承諾到成熟,整個生命周期階段,每個階段都有不同階段的目標。比如說在初創階段,我們需要驗證產品有效性,用戶是否愿意使用這個場景,這是最大的一個目標。當產品驗證階段之后進入導購期,推廣產品、拉新客戶,到成熟期和成長期,更多的是偏向產品交付實現產品價值。

三是業務階段視角:不同業務側重選擇不同的分析模型。銀行從獲客到活躍到留存,到實現營收、傳播,這是一個經典的模型,但是這個模型是不是適用于產品所有的業務階段。如果是一個成長提速的潛在市場,這個模型非常適用,可以通過這個有效獲取用戶,占領市場。但如果是在打磨產品,驗證產品有效性的過程當中,產品體驗還沒有達到很好的狀態,獲得更多的客戶也沒有用。

我們需要通過精細化運營來提升用戶價值的運營模式,在一定基礎上進一步提高用戶的活躍度、留存度,讓他們可以通過用戶口碑產生適合的傳播,進而實現收益變現的目標。所以說在不同的階段,我們需要不同的分析模型。

四是用戶場景視角:細化用戶旅程,制定分析指標。一個銀行用戶從訪問到注冊成功,到開卡、激活卡,實現了一個流量轉化成一個新用戶的過程,以及后續的轉帳、交易查詢等等,以上都是用戶處在不同的場景中。在這個過程當中,每一步關注的指標都有相應的不同的關注點。通過這種用戶的路徑或者說用戶旅程細分,劃分每個業務板塊上的指標體系。

五是用戶人群視角:細化用戶分階段、分級、分群,精細化運營。通過客戶人群視角制定不同的指標體系,以及通過細分做精細化運營。

細分用戶人群有幾個方面:

第一,通過用戶生命周期進行劃分,因為每個階段對用戶的目標其實是不一樣的。比如說我們希望新用戶實現哪些訴求,發現用戶轉化的關鍵行為是什么?然后我們能夠提升用戶的留存,提升新用戶到成熟用戶的轉化時間。對于成熟用戶來說,我們需要用戶在生命周期的成熟周期,讓他們盡可能給企業創造價值。同時用戶逐步會進入衰退期流失,我們如果去召回和喚醒,每個階段的用戶運營策略點是不一樣的,可以通過不同階段來劃分人群。

第二,我們需要不同的人群來進行比較才可以看到數據差異,根據這些數據差異來使用不同的運營策略。

第三,很多企業建立了非常豐富的會員體系,這部分的運營思路是一樣的,二八原則,給我們創造最大價值是那20%的用戶,我們應該把更好的資源集中到高價值用戶身上。此外,我們的分級體系是出于什么目的來設立,比如說一些游戲運營有非常成熟的用戶分級體系,分級體系是可升可降的,目的很明確,通過升降操作來提升用戶活躍度,如果只升不降的話,讓用戶的整個生命周期不斷提升。其實出于不同的目標,這部分也需要結合業務去考慮。

朱江舉例說明,我們可以通過銀行用戶生命周期進行劃分,因為每個階段對用戶的目標其實是不一樣的。對于新用戶,我們如何提升用戶的留存,提升用戶到成熟用戶的轉化時間。對于成熟用戶來說,可能需要他們盡可能給企業創造價值。當進入衰退期用戶逐步流失時,需要思考如果召回和喚醒。每個階段的用戶運營策略點是不一樣的。

通過用戶分級進行劃分,可以建立非常豐富的會員體系。通過二八原則,可以把更好的資源集中到高價值用戶身上。

朱江總結道,上述的五個視角簡而言之就是收數、存數、算數、用數這樣的一個環節,股份制銀行可能都在最前面,以招商銀行、浦發銀行為代表的。國有銀行已經大量收集了很多數據,從用戶數據,包括一些產品數據,城商行相對來說由于資金或者說一些其他的因素,更多的還在建設收數的體系過程當中。整個過程當中收數最為重要,很多后期分析正確性,或者說能夠產生價值的大小,其實很多時候取決于收數這個環節,因為收數如果收的不準,收數采集不合理的話,后期的數據指標、計算等等結果都是截然相反的。

從基礎設施的快速搭建到開放數字生態銀行

易觀自2000年成立至今,曾立足于企業咨詢,進而延伸至行業研究。2012年成立易觀大數據,通過產品和技術驅動,從數據分析到數據智能產品,實時跟蹤市場變化并提供相應的解決方案。2016年推出易觀大數據產品,易觀千帆和易觀萬像以及行業解決方案。

2017年易觀正式推出研發3年之久的智能數據平臺易觀方舟。作為幫助企業精益成長的數據平臺,易觀方舟將幫助企業應用自身數據,通過多種模型深度分析用戶行為,多種方式細分用戶群體,洞察人群差異,輔助運營決策,多通道有效觸達用戶,進一步數據分析閉環驗證效果;能夠幫助企業選擇優質渠道、召回用戶、實現用戶價值等等,最終幫助企業增收、節支、提效、避險。易觀基于19年來在數據分析領域的能力積淀,為不同階段的銀行客戶提供全方位數字化成長解決方案。。

截至目前,易觀已經針對證券、銀行、零售、教育、航旅、媒體等行業客戶。

案例一:易觀為某城商銀行快速實現數據分析平臺的搭建。

某城市商業銀行在做一些創新業務,它創新性地研發了一些小應用,但這些應用是不是一款有效的產品,是否能夠對用戶產生更好的黏性和效率,這就需要有一個分析平臺來實現。同時城商行資金有限,基礎能力也相對薄弱,通過直接使用易觀方舟建立了一套從數據采集到收數、存數、算數和用數的平臺,而且有自定義的指標。

在這個過程中,易觀為這家城商銀行創新業務快速構建一套完整、實時、高效的用戶行為采集分析平臺,可以私有化部署保證數據安全合規;以及快速構建完整、實時、高效的數據分析平臺,降低自主研發的試錯風險、節省成本,把精力集中到創新業務本身;此外易觀方舟PaaS平臺開放性、高擴展性及二次開發的便捷性,便于與主要業務系統對接,應對各種復雜數據應用場景。

案例二:為某銀行信用卡業務提供用戶畫像支撐精準獲客和營銷。

針對一家股份制銀行的信用卡業務,易觀基于客戶自身定位進行精準用戶畫像識別和分群,以及分群后找到符合目標人群的精準廣告渠道進行投放。投放經過易觀方舟收數回來以后,對渠道的轉化效果進行評估和優化。在這整個過程,通過它自有數據進行畫像的提取、計算,并結合易觀數據做識別,找到用戶的核心特征。易觀再根據這些核心特征及用戶的接觸習慣和偏好,進行針對性的廣告投放。然后,通過埋點的方式再去跟蹤廣告投放獲取的用戶在核心業務上的轉化,而在這個項目中的核心業務就是開卡和綁卡,最終達到預想的效果。

案例三:為某大型股份制銀行開放生態銀行提供數據分析體系。

開放銀行的概念更多的是流量概念的開放平臺。它的目標,增加用戶的黏性、流量和使用頻度和生命周期的延長。銀行很多業務應該是低頻的業務,以前運營的手段很難把一個用戶在一個低頻場景下變得活躍。易觀提供的解決方案,一是為這家大型股份制銀行開放生態銀行APP增加流量,將各場景下流量導入,擴大銀行APP用戶數量;二是提高銀行APP使用率,將各高頻應用與招行業務場景綁定在相同用戶旅程上,提高銀行APP使用率;三是為更大商業目標提供數據:開放數據,避免整個生態數據成為孤島,讓數據資產發揮更大價值。

數字化趨勢不可逆,如果說商業銀行紛紛通過金融科技對銀行前中后臺進行變革,推動銀行渠道、產品及服務、風控向數字化發展是銀行數字化轉型的上半場,那么僅僅圍繞銀行數字用戶的精細化運營將是銀行業數字化轉型升級的下半場。在下半場,數字用戶管理將會成為銀行業升級的關鍵。

責任編輯:王超

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