索信达五项建设成就银行“理财产品智能推荐系统”

银行财富管理界越来越“卷”了!在一家股份制银行负责线上营销活动策划的老张和负责线下客群经营的小王面对越来越高的业绩指标日渐苦恼。

　　

老张表示,银行APP上有着大量非活跃理财客户,怎么才能让他们实现首次购买理财产品的突破?怎么在最恰当的时间为客户提供最合适的财富管理服务?APP理财推荐栏位如何精准推荐客户喜爱的产品?怎么判定线上运营策略的有效性?这些都是一些不好解决的痛点。

　　

小王说起线下客群经营也是一肚子苦水:拓客资源有限,如何提高新户的营销转化率?客群提升压力大,怎么识别哪些客户具有营销价值,能够带来资产提升?理财产品压退,如何帮助客户找到最合适的承接产品?客户为何发生资金流失?流失资金如何挽回?如何避免流失发生?产品营销指标多,如何选取产品适合的营销客群?......

　　

好在行里正在大力建设智能推荐系统,为了解决线上线下的营销与客群运营的难题,行里引入了金融科技公司索信达,启动了理财产品智能推荐系统的建设,自系统上线后,老张和小王所说的难题全都迎刃而解了。

　　

“理财产品智能推荐系统”

　　

如何解决实际业务中的难题

　　

其实,索信达对小张和小王提到的痛点问题进行了归纳,总结起来就是线上运营的难题在于生活化场景转化、客户生命周期、精准营销、营销效率提升的问题,客群管理的痛点在于拓新客、促提升、维稳定、防流失、售产品。

　　

索信达帮助该行建设的“理财产品智能推荐系统”是一个理财智能营销的赋能工具,它能够赋能总分行线上运营同事、线下客户经理,有效支撑场景策略系统化管理、自动化配置和敏捷化迭代,支持精准客户画像、锁定目标客户、实施精准营销,提供全生命周期客户陪伴数据支持。比如在APP理财推荐栏位精准推荐客户喜爱的产品,比如客户经理就算足不出户也能准确锁定目标客户......总之,“理财产品智能推荐系统”就像一部智慧大脑一样在后台进行智能决策,让对的产品在对的时间遇到对的“人”。

　　

“理财产品智能推荐系统”

　　

解决方案的设计实施

　　

索信达与该行组成的项目团队从交互界面、分析流程、营销渠道三个层面进行了方案设计。交互界面就是APP上用户可以直接看到的界面显示;分析流程分为6个流程:分别是场景需求分析、策略方案制定、场景模型开发、场景模型上线、 营销系统对接、营销方案预置。

　　

营销渠道覆盖线上手机APP和线下客户经理两大渠道,“理财产品智能推荐系统”作为智慧大脑在后台指挥,通过与个性化推荐系统、实时营销系统、客户画像系统等基于大数据、人工智能技术的数字化营销系统联合发力,实现对目标客群的精准营销。

　　

“理财产品智能推荐系统”

　　

建设了哪些内容

　　

该项目主要建设了如下五项内容:

　　

一是模型开发与完善。索信达的数据科学家利用其在数据分析与模型开发方面的优势,帮助该行构建了理财意愿、理财偏好、权益基金潜客挖掘、营销敏感模型、潜在客户预测模型、私募基金用户偏好模型、用户渠道偏好模型等客群营销模型,搭建起较为完善的模型体系。

　　

二是财富营销标签体系建设。上线40个模型自定义标签,并对实时智能营销系统上的理财营销标签进行整理规范,形成较为健全的财富营销标签体系。

　　

三是数据知识积累沉淀。梳理并清洗行内理财交易、浏览等相关数据,以Hive表形式落地沉淀,形成接口统一、稳定可靠的数据中间层。

　　

四是自动化回检平台的构建与数据分析。对活动回检代码逻辑进行抽象泛化,构建平台化回检能力,有效支持对理财产品的销售数据和营销活动的执行效果进行回检,通过对客户数据、理财产品和营销活动的分析和回检,不断迭代和优化现有的理财产品推荐策略和营销活动策略,从而提高理财产品销量。

　　

五是数据探索分析与应用。索信达的数据科学家协助该行对行内所有理财产品、各类业务分析场景进行探索性分析,为行内理财产品推荐决策提供数据支持,优化现有理财产品推荐策略及推荐客群,发现现有推荐策略的问题并不断迭代优化,提高理财产品销量。目前所涉及的探索性分析包括客户流失归因分析、投资达人分析、理财购买路径分析、资金流向分析、理财新户客群探索分析、基金锚定金额分析、公募基金客群分析等几十个专题。

　　

“理财产品智能推荐系统”

　　

对实际业务赋能有哪些效果

　　

通过“理财产品智能推荐系统”的实施,在线上运营、线下客群经营业务中分别实现了四大目标。