大数据助力银行代发薪业务，实现高效客户留存营销
2022-03-18 14:15:03
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作为日常收入的主要来源，代发薪业务不仅与每个人的日常生活息息相关，也逐渐成为各大银行密切关注的重点业务。这是因为随着银行业经营模式逐渐从规模扩张向精细化管理转变，零售银行业务正在成为银行穿越周期、打造新增长极的重点。而代发薪业务作为对公与零售业务“连接器”，重要性毋庸置疑。
但在实际的业务场景中，依靠代发薪吸引来的大量客户和存款资金，却未能给银行带来预期中由大量零售客户驱动业务实现快速增长的效果，据相关统计，目前金融行业以代发薪业务吸纳的零售存款平均流失率达20%，且随着周期波动异常。以Tempo大数据分析平台曾服务的某银行为例，该银行年代发工资总额为21.57亿，但相应的年度资产增量仅为2.86亿元，年度工资留存率13.2%。
利用大数据进行客户分群特征分析
一般来说，春节、季初为资产流出高峰期，需在此段时间开展针对性营销活动来挽留客户存续资金。那么首先我们就要进行相关的客群分析。
这里我们可以使用专业的BI工具，比如Tempo BI，围绕银行已经掌握的客户信息，开展数据可视化分析的相关工作，围绕留存率的高低，结合客户的收入水平、行内资产水平、年龄特征、渠道偏好等分析出显著的差异化特征，并将相关分析结果智能化组成数据分析报告供相关营销人员根据数据反馈灵活调整相关客户运营和营销手段。
建立代发薪客户留存营销模型
我们还可以利用Tempo AI，利用以往银行积累的客户数据、营销数据，通过算法构建客户留存营销模型，精准预测客户流失风险。具体来说，我们可以集中使用回归预测（代发量）、关联规则（渠道及中间业务签约情况）、聚类分群（客户价值分群，定位目标子客群）、协同过滤（产品推荐、活动适配）等，进行代发薪客户留存营销分析。
经过对客户信息的可视化数据分析和构建客户留存营销分析数据挖掘模型，该银行将相关数据分析成果应用于代发薪客户留存营销之中，支撑效果显著，总体营销成本降低约30%，营销活动效果增长3倍多。
随着金融数字化加速，银行的各项业务都在被不断解构和重构，这是行业发展的必然。银行业应该积极通过大数据分析，加速业务数字化转型的速度，为业务增长寻找新的增长极。
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