一、项目背景及目标

上海农商银行的零售客户规模已超2000万，依靠线下网点来经营已经远远无法覆盖全部客户，尤其是大量的长尾客户。手机银行客户目前也已超过500万，手机银行已经成为了一个重要的客户经营阵地，亟需提升手机银行的个性化、智能化营销能力，从服务客户的角度出发，需要统一整合线上渠道和线下网点的营销策略,实现线上线下协同经营客户。

在此背景下，根据行内数字化转型暨金融科技发展战略中提出的“客户经营智慧化”要求，构建智慧营销决策体系，形成优经营建议，实现金融服务的“六个适合”(在适合的时机，通过适合的渠道，调用适合的活动，加载适合的权益，把适合的产品服务送给适合的客户),提升场景化营销能力，从泛化营销向精准营销转型。零售营销策略系统项目于2023年初启动了，并于2023年末完成一期上线，旨在解决目前长尾客户覆盖难、营销效果评估难、营销策略整合难的痛点，实现客户生命周期经营的分层分类精细化管理。

本项目的上线标志着行内零售客户营销管理进入了经营智慧化、决策科学化和运营自动化的数智化运营阶段，积极推动了行内零售数字化转型，赋能经营效率和质量的提升。

二、创新点

零售营销策略系统的总体创新思路是基于数智化的理念，提高决策精度，降低运营难度，赋能营销人员提升运营效率，提升营销成效。一是实现策略可视化，由业务通过简单拖拽操作自定义部署策略，通过简单模块的组合，形成统一、复杂策略的部署;二是营销部署自动化，系统根据业务对不同时间、场景和触达条件的要求，自动部署的策略触达客户，大大提升运营效率:三是决策智能化，深度挖掘客户偏好和需求，满是客户个性化需求，提高营销策略的智能化和精准化水平。

三、项目技术方案

零售营销策略系统围绕“以客户为中心”的主要指导思想，构建了数据中心、客群中心、策略中心、分析中心等四大核心模块，确保系统能够高效、智能地运作。

数据中心是系统的基础，包括数据接入和数据清洗。对接实时事件、客户标签等数据,依托大数据技术系统建设强大的数据处理能力确保能够高效处理多源数据,数据清洗后为营销应用提供可靠的数据基础支持。

客群中心通过对客户数据的深度分析，根据客户基本数据、标签数据、实时事件行为、偏好和其他特征进行客户圈群划分，更准确地描述客户画像和理解客户需求，以实现个性化的服务和精准营销。

策略中心是本系统的核心功能，实现个性化的营销策略制定。独具创新性的是其拖拽式、组件化的低代码策略编排功能，让业务人员通过简单的操作，自由组合策略组件，灵活构建个性化的营销策略流程，策略部署后自动通过手机银行、短信、外呼等渠道触达客户，便捷开展A/B测试以比较不同策略触达的效果，提升整体业务运营的效率。

分析中心对营销策略的执行情况进行深入分析，实时监测策略运行状况，评估策略的有效性，识别潜在的改进点，从而不断优化迭代营销策略。

四、项目过程管理

零售营销策略系统对接零售经营集市、APP、短信等多个周边系统，在项目建设和管理过程中，设定了清晰的实施路径。

1.依托零售经营集市的建设为基础，提供底层数据资产。通过数据接入包括客户数据、标签数据和实时事件等数据,进行数据探查、整合和数据清洗，确保数据的高质量和一致性。

2.依托客户标签体系，构建客户画像、划分精准营销客户群。基于客户标签体系和业务指标体系的搭建，进一步探索客群特征，展开客户分群和客户画像的构建，深入了解不同客户群体的特征和需求，进行客群生命周期管理过程中营销场景和策略的优化匹配。

3.以智能化策略为核心，以多渠道对接为抓手，形成完整统一的策略部署中心。在策略中心，实现营销策略可视化、商机触达实时化、任务部署自动化、策略匹配精准化，从而实现针对客户需求特征的精准营销策略触达和执行。

4.建设分析中心为抓手，实现营销策略优化闭环。对策略执行情况进行实时监测、深入分析、问题反馈从而帮助策略迭代优化，实现营销闭环的不断升级。

五、运营情况

零售营销策略系统在建设推广运营过程中，解决了多渠道、单点活动策略各自为战，营销人工依赖强，客户服务体验差，营销缺乏统筹性、效率较低且效果评估较难等问题。随着科技的发展,客户营销渠道越发多样，除了传统的网点和客户经理，手机银行、微信公众号、AI外呼甚至视频号直播都成为了客户营销的重要渠道，各渠道间常常欠缺协同统筹。同时，银行金融产品较为复杂，线上渠道“种草”后往往需要线下客户经理协同才能完成转化，在设计营销策略时，考虑线上、线下渠道的融合，并根据各渠道的触点反馈信息，记录触达客户后的反馈结果，根据不同反馈结果开展多波次的营销，有针对性的提高了客户转化效果。

多源数据的整合和治理面临数据格式不一、质量差异大、数据更迭频繁，需要定期检查和修复数据的质量问题，确保高质量数据输入系统。

不同触达渠道的业务要求和技术标准存在差异，导致触达信息同步不及时、内容有时效差异。建立了统一的触达渠道管理平台，实现信息实时同步和内容一致性。

大规模客户基础下的实时执行和准确性要求高，涉及算法效率优化。采用了分布式计算和缓存技术提高执行效率，根据执行情况优化算法，保障系统执行的高效性和准确性。

六、项目成效

零售营销策略系统的成效主要体现在业务运营创新、营销要素平台化以及技术创新三个方面。

1.业务运营的创新

结合客户标签和实时事件数据，在客户旅程关键时刻(MOT)实时触达营销客户，时间效率从以往的隔日、隔周提升到实时，大大提升了营销的时效性，提升客户体验，促进业务发展。系统引入直观的拖拽式、组件化的策略编排方式，使业务团队能够通过简单的操作，自由组合不同的策略组件，灵活构建个性化的营销流程。提高了业务团队的操作效率，降低了技术门槛，使策略的调整和优化更加灵活快捷，适应市场变化的速度。

2.营销要素平台化的创新

结合行内现有资源，构建一个统一的执行平台，将活动、权益、策略制定，渠道触达、数据分析等要素整合在一个平台上。提高了执行效率，降低了平台切换和数据传递的成本，使整个营销过程更为协同一致，提供了高效的运营和决策支持。

3.技术的创新

建立双闭环系统,包括数据流闭环和决策流闭环。数据流闭环保障数据从采集到处理再到反馈形成完整流程，决策流闭环确保策略执行结果能够迅速反馈到决策系统，实现决策效率的双向优化。提升了决策的迭代速度和精度，使系统能够更加灵敏地适应市场变化，为保持市场竞争优势提供了强大支持。

七、经验总结

以客户为中心的全生命周期运营体系的建立，根据客户生命周期，结合银行零售业务场景，把握客户重要营销节点，设置对应的关键时刻(MOT)营销策略，通过系统自动根据策略触达客户营销，并持续关注转化效果，不断优化迭代营销策略，从而提升客户体验，促进业务发展。

先进的大数据处理和分析技术的引入，包括分布式计算、实时数据处理和大规模数据存储。构建了强大的数据中心，以满足系统对海量数据的高效处理和分析需求。大数据处理和分析能力的引入使我们能够更深入地挖掘客户行为和业务数据，为智能化策略决策提供了强有力的支持，同时提高了系统的整体性能和响应速度。

阶段性迭代的实施，将整个实施过程划分为若干阶段，每个阶段都有明确的工作侧重点、目标和交付物。这有助于控制风险，使整个过程更加可控和高效。

数据质量管理体系的建立，包括数据清洗验证、监控和修复机制。通过对数据质量的持续关注，确保系统使用的数据始终准确可靠。数据质量管理有助于提高决策的准确性，降低了由于数据错误导致的风险，为业务决策提供了可信赖的数据支持。