3抓手+3目标，银行数字用户资产管理的创新探索及实践

2019 年 2 月 24 日 Analysys易观

近日，在易观举行的银行业创新中心成立仪式上，易观产品副总裁朱江结合易观在银行业的工作场景、数据以及行业解决方案，分享了易观在数字用户资产管理方向的创新探索及实践。以下为其演讲主要内容整理 (本文字数3130字，阅读时间约5分钟)。

朱江：目前负责易观商业大数据产品研发与运营，带领易观完成了大数据技术商用业务的升级，并带领业界领先产品团队构建了易观大数据产品与服务体系，在行业内获得了广泛的认可与好评。

银行数字化3抓手，产品服务数字化、用户数字化、运营数字化，逐层递进

关于银行业的创新趋势，前面的嘉宾也提到很重要的两点就是数据和用户。易观的解决方案核心也是围绕用户数据资产，进行管理和延展。银行数字化分三个抓手，它的逻辑顺序应该是产品服务数字化、用户数字化，运营数字化。这三个层级是逐层递进的关系。基于产品和服务数字化，进而才有可能把用户进行数字化。实现用户的数字化，才有可能基于用户数字化信息，进行更加数字化、精细化的运营。而在实现运营数字化后，才能反过来进一步去迭代产品和优化服务，这是逐层的递进。所以基于用户的行为数字化，是整个银行数字化战略的重要组成部分。

谈到用户数字化，包括用户的精细化运营，离不开用户生命周期的精细化管理。我们的目标是通过精细化的运营，要实现企业的精益成长。整个生命周期可以切分为很多细的阶段，对于银行业，目前共识是将目标分为三个大阶段，即获客、活客和粘客。分成三个阶段，其实就是三个业务目标。

银行业精细化管理3目标：获客、活客和粘客

获客阶段，典型的银行业务就是从引流、注册到激活绑卡的业务流程。以前更多的做法是砸广告，买的是流量。流量引进来后能不能转化成自己的核心用户或者有价值的用户，其实并不关心。今天在用户数字化以后，我们应该要关心获客的转化效率、流量是不是真的有效。

活客阶段，流量已经成为我们注册用户以后，在整个用户的需求管理上，以及用户偏好的识别。用于产品进一步创新和改进，包括用户体验的提升，这些都是非常重要的。只有做到了用户需求的有效识别，再针对不同需求做产品交叉营销等等，这些手段才会变得有效，从而实现用户价值曲线提高。

粘客阶段，如何把用户生命周期更长久地绑定在自己业务上。很多银行有量化的指标，比如如何标注一个用户的流失，用户流失以后，我们能不能识别出是用户没有业务需求了，还是依然有需求但转到竞品去了？这就需要有数据支撑，来做有效的用户召回。

再有，就是利用数据把用户进行细分，针对不同用户需求去做有针对性的运营动作。一个是按照用户生命周期的不同阶段来划分，也就是用户分段，像我们切分的这三个阶段的用户：新用户，需要有一个培养、辅助引导的过程，养成他的用户使用习惯。

成熟用户中，会涉及到用户分群，就是不同类型的客户其需求也不同，所以要针对他们的的需求来设计产品和服务。另外还有用户分级，因为每个用户给企业创造的价值不同，所以我们不能平均分配资源给用户，比如要把80%的资源投入到能够创造最大价值的20%用户上面。所以用户的分段、分群、分级是精细化运营的基础，这也就是我们说的围绕数据用户生命周期去展开运营动作。

银行业精益运营实操：技术线路+业务目标

从方法论来看，以上这些都可以很清楚地切分。但是在实际运营中，用户的数据如何去收集，如何把他的行为变成一个数字化的可识别的过程，就需要两大点。首先是技术，要实现数据驱动的目标，首先就需要实现它的技术路线。实现数字化处理，也就是产品数字化以后，就需要在数字化用户的触点上，建立收数的部分。因为用户数量很大，需要将其有效存储下来，剔除把无效数据，并对有效数据进行使用。这样的管理过程，从整个银行业来看，股份制银行目前走得就比较靠前，在数字化过程中走得比较激进也很领先；其次是国有银行；落后的是一些小的城市商业银行，因为受到资金等各方面限制，目前发展得还比较慢。

技术线路铺好后，剩下的是业务层面。反过来也是同样的流程，要实现什么样的业务目标，需要提前匹配什么样的技术需求。

比如在迭代数字化产品过程中，很多银行加入了很多创新业务元素。但是这些元素，是不是有效？是不是真的能够提高黏性和转化，这些我们都不知道，就需要有数字化的方法来识别。还有用户的运营、推广效果的评估，这些都是业务目标。反过来各大业务目标框架下还有一些指标，银行也会根据自己的业务目标设定相关的指标，以此量化业务动作的效率。进而优化设计，包括整个数据库的建模和算法，再去深入采集对应的数据。这整个过程，是一个闭环的、不断迭代循环的过程，是PDCA的上升迭代的过程。只有这样的业务形态才能保证业务不断进步。

不同性质的银行走得路径可能不太一样，下面分享易观在银行业的一些实践：

易观银行业服务解决方案案例分享

案例1：为某城商银行快速实现数据分析平台的搭建

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一家很小的城市商业银行，作为省分行，这家城商行也在做一些创新业务，它创新性地做了一些小应用，但这些应用是不是一款有效的产品，是否能够对用户产生更好的黏性和效率，这就需要有一个分析平台来实现。但城商行资金有限，基础能力也相对薄弱，通过直接使用易观方舟建立了一套从数据采集到收数、存数、算数和用数的平台，而且有自定义的指标。这样既节省了时间成本，同时也降低了研发风险。从另一方面来说，数据安全、数据合规是银行业的紧箍咒，是头等大事。所以我们提供的解决方案，通过私有云本地化方式部署到银行内部，数据是完全安全合规的。另外，数据驱动的实现还是有一定的技术门槛，没有一定的周期出不来。因为城商行资源比较紧张，城商行也没有必要自己去攻克这样的技术壁垒，可以把更多的精力聚焦到自身业务本身。将易观方舟分析系统在这家银行搭建以后，两周时间就可以让它的初创产品迅速通过数据采集运转起来，实现数据驱动。运营人员都会关注它的产品业务本身是否有效，以此验证产品可行性。

案例2：为某银行信用卡业务提供用户画像支撑精准获客/营销

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针对一家股份制银行的信用卡业务，我们基于客户自身定位进行精准用户画像识别和分群，以及分群后找到符合目标人群的精准广告渠道进行投放。投放经过易观方舟收数回来以后，对渠道的转化效果进行评估和优化。在这整个过程，通过它自有数据进行画像的提取、计算，并结合易观数据做识别，找到用户的核心特征。在根据这些核心特征及用户的接触习惯和偏好，进行针对性的广告投放。然后，通过埋点的方式再去跟踪广告投放获取的用户在核心业务上的转化，而在这个项目中的核心业务就是开卡和绑卡。所以，我们可以全链条评估这个项目，再通过评估效果筛选出不同的渠道质量。

案例3：为某大型股份制银行开放生态银行提供数据分析体系

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开放银行的概念更多的是流量概念的开放平台。它的目标，增加用户的黏性、流量和使用频度和生命周期的延长。银行很多业务应该是低频的业务，以前运营的手段很难把一个用户在一个低频场景下变得活跃。我们提供的解决方案，在这个部分设计结合了很多应用场景，在它的外部包括分行、子行、外包开发的一些创新产品，比如跟房产相关的、汽车相关的产品做整合。所有的部分，这些APP都需要提供SDK数据采集的触点。这意味着传统流量方式的汇集，变成了用户的汇集。它可以在不同的应用场景下，去识别用户的偏好和特征，并且有效地根据这些特征分布它的资源。这个方案，所有的外围的生态产品帮助它形成一个统一数据采集的数据库，帮助它的核心业务APP做综合运营，最后可以看到用户不同的来源和应用生活的场景。

易观为银行业数字化升级提供全面解决方案

上面3个案例是根据不同银行特征提供不同的解决方案，其实易观也会根据不同的产品周期来提供不同的解决方案。在实现数字化用户触点以后，就是产品的数字化，意味着整个产品的生命周期，从探索到导入成长流程的阶段需求都是不一样的。