一、项目背景、目标及相关规划

1.项目背景

随着互联网技术飞速发展，越来越多的互联网应用扎根各领域，互联网的不断创新和发展更是加剧了传统市场的激烈竞争程度，以商业银行为代表的传统机构在营销方面将面临更大的竞争压力。我行处于数字化转型关键时期，当前精准营销方面临以下问题：一是大量宝贵的数据信息挖掘不深入、运用不充分，难以充分了解客户及相关交易行为，营销精准性有待提高。二是精准营销场景不够丰富，针对客户数据的挖掘和客户种类的细分，其创新内容和方向仍然具有较大相似性。三是我行存量客户数量巨大但交叉营销利用率低，大量营销机会的流失。四是营销策略执行大多采用传统经验模式，未有对应的营销数据服务包括客户画像、客群特点、营销建议等信息实时辅助营销决策。

在数字化时代，数字化营销已成为企业获取竞争优势的核心能力。准确、及时、深度的营销数据服务不仅能为决策者提供科学、严谨的经营决策依据，还能增强企业的市场适应性和创新能力。本项目构建存量客户提升与产品推荐平台，实现数据与营销深度结合，以期在营销内容创新和营销数据服务提升上发挥更大价值。

2.项目目标

通过存量客户提升与产品推荐平台项目的落地，促进精准数据应用创新，提高营销数据服务质量与服务水平。通过大数据分析、营销建模与交叉推荐、构建数据查询服务、客户生命周期营销管理等方面助力精准营销，通过营销效果对营销策略进行反馈和优化，打造数字化营销闭环。

3.建设规划

根据四川农商联合银行当前实际情况，一方面已经建成大数据中台，实现海量数据批量与实时加工层能力；另一方面，基于已有的智能营销、CRM系统，已能实现客户下发、营销活动配置、营销反馈等。但是精准营销场景少、客户数据挖掘不沟通深入、存量客户交叉营销利用率低、未有客户画像、客群特点、营销建议等信息辅助营销决策。

结合业内数据化运营系统建设经验，采取先系统功能再数据能力的方式开展实施工作。

图1. 存款客户提升与产品推荐平台应用架构

第一阶段以搭建存量客户提升与产品推荐平台整体框架为首要目标。系统包括首页界面、反馈界面以及后台管理界面，首页界面用于用户选择服务模块，反馈模块用于用户反馈使用中的问题与建议，后台管理模块用于用户、数据以及权限的管理，用户通过唯一账号绑定用户信息、岗位信息以及数据访问权限。 进入用户首页界面，用户可根据使用目的可进一步选择。

第二阶段以实现数据服务触达为目标。基于业务目标导向丰富营销场景，构建精准营销规则模型与机器学习模型，为平台提供精准营销数据服务，营销效果跟踪数据查询服务，形成营销闭环，不断增强数据获取时效性。

第三阶段根据行社使用反馈，不断优化平台功能。包括增加客户画像、客户池抓取功能、营销特征库、初步形成客户生命周期营销管理等功能，不断完善营销数据服务准确性、使用便捷性。

4.业务功能

第一阶段以搭建存量客户提升与产品推荐平台整体框架为首要目标。重点实现以下业务功能：一是登录首页功能。首页界面用于对登录客户使用服务意图做分流，根据使用意图可以分为精准营销数据服务、场景化数据服务、用户反馈、后台管理等；二是权限管理功能。本系统自研权限管控功能，以数据权限、岗位权限功能作支撑，下放数据服务权限给各地市管理人员，地市管理人员可根据自己的需求开通数据查看权限，利用此系统快速、安全、高效的触达自己地市的使用者，能做到数据区域隔离、权限两级管控、岗位权限绑定、个人数据权限精确控制；三是后台管理功能。在后台管理模块针对人员管理、数据管理、岗位管理，配套有权限管理功能；四是我要反馈功能。用于收集行社使用建议，以及使用问题统一解答。

图2. 后台管理界面

第二阶段以实现数据服务触达为目标。根据业务营销需求，开发场景丰富的精准营销数据服务，包括经营考核、存贷款到期管理、客户流失预警、惠支付商户管理以及信用卡准入、转化、促活、挽留客群数据服务。

在此基础上，设计存量客户提升查询数据服务，呈现多维度客户画像，创新嵌入推荐算法，形成被动查询与主动推荐相结合的数据服务新模式，具体创新在以下三方面：

1.针对传统规则模型只能分析出简单结果的问题，结合大数据与深度学习技术，设计表达能力更强的推荐模型。本模型在大数据中挖掘客户的行为习惯、偏好方式、接受模式上，算法能捕捉到复杂的非线性关系和高维数据中的深层信息，能更好的发现价值客户，找到更全的价值客户。

2.针对面向单一业务需求而设计的传统规则模型之间无法进行有效的信息交叉传递与整合，设计适配客户生命周期的多模型组合的多阶段推荐算法。客户生命周期理论是指从企业与客户建立业务关系到完全终止关系的全过程，是客户关系水平随时间变化的发展轨迹，它动态地描述了客户关系在不同阶段的总体特征。客户生命周期可分为引入期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。依赖于推荐算法在客户全生命周期管理上的复合设计模式，适用于客户不同营销阶段的不同营销模型，我们可以根据当前客户生命营销阶段，动态调整营销侧重点。

3.针对传统规则模型分析能力有限的问题，设计包括风险系数、需求系数、忠诚系数、价值系数、活跃系数等多维度的精确客户画像为客户经理提供更全面准确的营销参考信息。依据客户经理业务能力不同、任务量不同、地域环境不同，提供对精准营销名单做二次筛选的客户画像功能，依据自己实际情况有效调整侧重点，集中精力突破价值客户，将大大提高营销效率。

图3. 推荐系统框架图

图4. 推荐功能用户界面

第三阶段根据行社使用反馈，不断优化平台功能。随着平台使用范围扩大，精准营销客群需求增多，建成营销特征库，相同基础数据、存量模型特征重复利用，缩短了模型设计与实施落地的周期。建成客户池功能，激励客户经理主动抓取自己希望营销的客户名单，促进客群名单与客户经理高效匹配与灵活调整。

二、创新点

一是推动多维度深层次营销数据使用并建成营销特征库。依托于四川农商联合银行大数据云平台，综合应用历史存款、贷款、客户行为数据等，建成涵盖客户基本信息类、客户关系信息类、客户价值信息类、客户行为信息类、客户风险信息类、客户交易信息类以及产品信息类的营销特征库，为营销场景提供深度及时准确的数据查询服务，加快了精准营销模型的设计与迭代优化。

二是搭建多场景精准营销智能化预测模型。基于大数据分析与营销特征库功能，快速搭建多场景精准营销智能化预测模型，设计配套营销标签数据、营销效果统计数据查询服务，以辅助客户经理快速准确的获取营销决策数据。

三是创新设计营销推荐算法并形成数据赋能营销新模式。结合大数据与深度学习技术，设计表达能力更强的推荐模型，适配客户生命周期的多模型组合的多阶段推荐算法，营销配套包括风险系数、需求系数、忠诚系数、价值系数、活跃系数等多维度的精确客户画像数据为客户经理提供更全面准确的营销参考信息。设计存量客户提升查询数据服务，创新嵌入推荐算法与客户画像，形成被动查询与主动推荐相结合的数据服务新模式。

四是推出存量客户提升与产品推荐平台。为营销数据服务搭建支撑平台，提升数据查询的速度和便捷程度。建成客户池功能，促进客群名单与客户经理高效匹配与灵活调整。搭建数据权限管理功能，通过权限控制使各机构的数据相互隔离，可以更加精准定位本机构所需数据，确保数据使用安全合规。

三、项目过程管理

四川农商联合银行于2021年10月启动本项目，第一阶段于2021年12月中旬完成系统编码、测试和上线准备，12月31日在全省各法人行社运行。第二阶段于2022年12月完成系统升级，丰富数据应用场景，优化系统功能，2022年12月31日新版系统上线。第三阶段于2023年11月完成系统升级，丰富数据应用场景，优化系统功能，2023年12月31日新版系统上线。

四、运营情况

在推广使用存量客户提升与产品推荐平台的同时，我们也持续的跟踪系统问题与优化建议，贴近业务实际需求快速地迭代优化，提升功能丰富性与系统运行稳定性，从而让整个系统在日常经营中发挥更大的价值。2023、2024年开门红期间，借助此系统功能集，四川农商联合银行通过“省市县”多级联动，采用“业务+科技”的方式，支撑了业务活动，促进了业务技术融合发展，有力推动了业务经营发展。

五、项目成效

存量客户提升与产品推荐平台是数据服务支撑的重要组成部分，同时也是数字化营销的积极探索与实践。2023年开门红期间，为抢占机遇、赢得竞争，本平台快速推出8个精准营销数据产品、45个数据服务、支撑行社自定义数据服务535个，截止2023年3月31日平台点击次数超330万，服务访问总数超106余万次，服务月均访问18万余次。

2024年开门红期间，围绕行社迫切重难点需求，积极探索大数据与机器学习技术在营销场景中的应用与创新，助力开门红存营销。截止2024年3月31日，本年建成数据服务7个，涉及469个指标，服务总访问次数突破589万次，单服务超159万次。

图5. 平台访问情况

极大提高了营销数据服务需求响应速度，促进了精准营销数据应用创新，为四川农商联合银行营销运营场景赋能发挥了重要作用。

六、经验总结

在存量客户提升与产品推荐平台的建设和使用中，四川农商联合银行进一步加强数据价值挖掘能力，提升了模型开发效率，丰富了精准营销场景，促进了精准营销客群名单与客户经理高效匹配与灵活调整，行社数据获取能力进一步提高，数据驱动业务创新的能力基础进一步巩固。接下来，我们将持续提升营销数据服务的内容深度与数据多样性，不断完善现有平台能力，满足辖内不同层次农商行的差异化营销需求。