隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的行業(yè)都在大數(shù)據(jù)領域逐漸摸索到適合自己的運營與傳播方式，金融行業(yè)也在逐步調(diào)整自身的營銷戰(zhàn)略。傳統(tǒng)的粗放式營銷模式缺乏場景化和針對性，不僅浪費成本，也會增加對用戶的打擾。尤其信用卡客戶，不當?shù)臓I銷策略甚至會引起客戶反感。針對業(yè)務和活動信息，投其所好的精準營銷，才能受到用戶的青睞。
精準營銷的核心方法是對數(shù)據(jù)的分析洞察。通過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析，精準定位目標用戶群、在哪里、做過什么、想要什么。對客戶有了全方位的了解之后，才能制定差異化、個性化的營銷手段。
通過精準營銷，可以提升獲客質(zhì)量。基于各個環(huán)節(jié)的效果分析，反向指導用戶篩選、模型優(yōu)化、預算分配、資源采購、活動設計、渠道使用、觸點優(yōu)化等。在有限資源的情況下，可實現(xiàn)最大化客戶轉(zhuǎn)化，主動避開粗放式營銷帶來的羊毛黨客戶群。通過精準營銷，還可以提升用戶的活躍留存，提升業(yè)務轉(zhuǎn)化和提高營收，促進產(chǎn)品功能的迭代優(yōu)化，實現(xiàn)用戶生命周期價值的最大化。
如何尋找用戶：收集數(shù)據(jù)-搭建用戶全維度指標體系-用戶分層-用戶分群-用戶行為預測模型
如何執(zhí)行營銷：精準客群-適宜渠道-恰當時機-差異化內(nèi)容-合適形式
如何評估效果：目標導向評估效果-超鏈接添加UTM參數(shù)
如何打造閉環(huán)：營銷效果分析-指導下一輪精準營銷
一、尋找用戶
在進行用戶分群之前，首先要進行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整合、建立用戶數(shù)據(jù)指標體系，常見呈現(xiàn)形式是搭建用戶層級寬表。這一環(huán)節(jié)，在數(shù)據(jù)存儲環(huán)境支持的情況下需要豐富底層數(shù)據(jù)，因后面的應用場景都需要依托于上述數(shù)據(jù)進行計算、分析、建模。所以在搭建用戶層級寬表時需要考慮更全面，也需要在應用的過程中不斷進行豐富和迭代。
根據(jù)前述底層數(shù)據(jù)，集成了一份龐大的用戶層級寬表。進而，我們需要把用戶標簽更為具象化，進行用戶分群，為精準營銷提供客群篩選。可以通過以下三個步驟進行用戶分群：用戶分層、用戶分群、用戶價值分群模型。
1、用戶分層
分層維度沒有統(tǒng)一標準，可以按照 App 產(chǎn)品用戶旅程 AARRR 為分層邏輯，也可以按照信用卡辦卡、分期等核心業(yè)務流程為分層邏輯。如下圖示例：
舉例：在信用卡 App 營銷過程中，基于信用卡用戶生命周期的分層，可對應營銷的內(nèi)容。
2、用戶分群
用戶分群是精細化運營的核心，它是基于用戶分層的基礎上，從每一層級用戶的橫向再細分，篩選出共性用戶群體。
通常根據(jù)以下幾類數(shù)據(jù)再進行細分：
一方數(shù)據(jù) - 企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)；二方數(shù)據(jù) - 廣告投放數(shù)據(jù)；三方數(shù)據(jù) - 行業(yè)數(shù)據(jù)、第三方標簽、POI 數(shù)據(jù)、黑白名單等。
在信用卡行業(yè)實際運營過程中，一方數(shù)據(jù)易獲取且準確度、關聯(lián)度高，使用率較高。最常使用的數(shù)據(jù)有：人口屬性、積分數(shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)、App 行為數(shù)據(jù)、營銷響應數(shù)據(jù)等。App 用戶行為數(shù)據(jù)也有很大價值，分析用戶的行為數(shù)據(jù)，幫助設計和完善 App 產(chǎn)品；分析用戶的潛在行為數(shù)據(jù)，幫助建立模型挖掘，找到營銷方向。
信用卡 App 行為數(shù)據(jù)，主要關注是否綁卡、是否使用激活、積分兌換，實現(xiàn)其自助渠道緩解人工渠道服務壓力的價值。以及用戶在 App 上是否進行了消費、分期、申卡等對信用卡主要指標貢獻度較高的操作。App 行為數(shù)據(jù)的核心維度分別是時間、頻次、結(jié)果：
時間指某特定行為發(fā)生時間及持續(xù)時間，頻次指發(fā)生某特定行為的次數(shù)和趨勢，結(jié)果是指是否完成體驗或交易。不同客群會呈現(xiàn)不一樣的特征，可基于業(yè)務需求和行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，進行場景化行為數(shù)據(jù)標簽的搭建。
在一方標簽數(shù)據(jù)建立不完善的情況下，為了在營銷過程中為進一步提高精準度和營銷效果，通常會引入三方數(shù)據(jù)進行補充。例如，在營銷資源與用戶進行匹配的環(huán)節(jié)，為了確認用戶偏好，可引入三方的標簽數(shù)據(jù)，針對不同群體分別匹配不同獎勵的營銷資源。以及，當涉及到適用商戶的電子券，在營銷過程中可引入三方的 POI 數(shù)據(jù)，匹配更精準的用戶群。
基于以上多方數(shù)據(jù)，結(jié)合常見業(yè)務和活動，在用戶分層的基礎上，運用機器學習聚類模型、RFM模型等對信用卡存量客戶畫像進行多維度分析，如拆分為：分期、跨境、積分、優(yōu)惠券、還款、額度等多類客群，便于營銷資源調(diào)配及客群精準營銷。
3、用戶行為預測模型
充分利用前期精準營銷結(jié)果數(shù)據(jù)、活動參與數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等，以此為種子，結(jié)合用戶標簽，借助有監(jiān)督機器學習與深度學習算法預測用戶行為，建立 A/B test 對比傳統(tǒng)營銷方式與機器學習預測效果，并根據(jù)實驗結(jié)果不斷迭代優(yōu)化模型，提高客群精準度及精準營銷響應率。
舉例：某商業(yè)銀行用戶十一假期后分期預測模型。
二、執(zhí)行精準營銷
經(jīng)過上一輪的客群分析之后，篩選出精準客群，為執(zhí)行營銷奠定了基礎。再進一步選擇推送渠道，在適當?shù)臅r機，將合適的內(nèi)容推送出去。下圖是營銷流程的簡單示例：
在信用卡 App 營銷過程中，營銷資源不僅指獎勵利益，App 功能也可作為營銷抓手。在這個過程中，同一特征客群，可能感興趣的資源有多個；而同一營銷內(nèi)容，也可能有多組不同特征客群感興趣。不同客群與不同營銷內(nèi)容之間，可進行交叉營銷。
以跨境消費客群為例，可營銷的內(nèi)容有：跨境消費返現(xiàn)、跨境消費送積分、積分兌換送里程、貴賓出行專區(qū)體驗等。而以跨境消費送積分活動為例，可營銷的客群有：跨境消費客群、商旅卡客群、積分兌換客群等。
在執(zhí)行營銷之前，可結(jié)合信用卡營銷資源規(guī)劃表、App 功能上線規(guī)劃表、時事熱點、公關日歷表等，做年度、月度營銷的精準營銷計劃表。
值得一提的是，A/B 測試是執(zhí)行精準營銷過程中的常用策略。不管是客群、資源、渠道、發(fā)送時機，除了基于業(yè)務經(jīng)驗和數(shù)據(jù)分析出的規(guī)律以外，還可以通過 A/B 測試進行驗證。經(jīng)過幾輪驗證之后，探索出最合適的組合方式，多次驗證結(jié)果均理想的情況下，便可設置為自動化的常態(tài)化營銷模式。
例如：針對跨行還款功能，數(shù)據(jù)研究結(jié)果顯示是還款日前幾天 App 注冊率高。為進一步驗證和確切條件，其他篩選條件一致且樣本量控制一致的情況下，進行距離還款日不同天數(shù)的發(fā)送，結(jié)果是還款日前5天響應率最高。針對該結(jié)果，可再多做幾輪測試，如結(jié)果仍能夠不斷得到驗證，則該結(jié)果成立，可設定自動化短信，長期觸達。
三、評估營銷效果
1、目標導向的歸因分析
每次進行精準營銷，都有個業(yè)務目標。因此，分析營銷效果需基于不同的目標導向。若目標是促注冊 App，那就需要明確注冊客戶來源及精準營銷帶動注冊客戶的比例。目標是促 App 分期業(yè)務辦理，那就需要明確營銷及響應周期內(nèi)營銷帶動與非營銷帶動的比例。
舉例，在促信用卡 App 注冊的精準營銷過程中，在數(shù)據(jù)收集不完善的時候，可進行基礎維度的監(jiān)測數(shù)據(jù)：安排發(fā)送量-注冊量-綁卡量-參與活動或辦理業(yè)務量。
可進行全流程維度的監(jiān)測數(shù)據(jù)有：安排發(fā)送量-成功發(fā)送量-短鏈訪問量-應用商店訪問量-安裝量-注冊量-綁卡量-參與活動或辦理業(yè)務量。
全流程各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)監(jiān)控更精準，前提是需完成埋點和數(shù)據(jù)收集。這期間，整條路徑用戶信息數(shù)據(jù)的打通是個關鍵工作。通過移動廣告效果監(jiān)測平臺 Ad Tracking，基于終端信息、環(huán)境信息生成點擊數(shù)據(jù)、激活時設備數(shù)據(jù)，即可實現(xiàn)應用安裝前后用戶信息匹配。
監(jiān)控周期可設定為7或14天，不同營銷活動的各個批次之間采用統(tǒng)一口徑即可對比營銷效果。依據(jù)經(jīng)驗，通常注冊響應率不到1%的營銷活動，需要再反向從營銷資源、渠道、客群、時機、觸點進行調(diào)優(yōu)。
2、渠道效果監(jiān)控
精準營銷附加的超鏈接，可添加 UTM 參數(shù)，通過埋點追蹤 UTM 訪問數(shù)據(jù)。UTM 常用的參數(shù)有：渠道、媒介、名稱、內(nèi)容、關鍵字。
通過這5個可添加到鏈接中的參數(shù)，即可通過細分層級，明確用戶是從哪一個渠道、媒介（微信/短信/EDM等）、名稱、內(nèi)容、關鍵字過來的。通過不同渠道的訪問-下載-注冊-參與/付費數(shù)據(jù)，可分析不同渠道的質(zhì)量。通過名稱、內(nèi)容、關鍵字，可分析出客戶對哪類活動感興趣，這部分數(shù)據(jù)也是用戶標簽數(shù)據(jù)的重要來源之一。
下圖為基礎的渠道監(jiān)控表：
四、搭建營銷閉環(huán)
在精準營銷過程中，從最初的篩選精準客群，到選擇適宜渠道、恰當時機、差異化內(nèi)容、合適形式進行投放，再到最后的營銷效果監(jiān)測，數(shù)據(jù)分析是貫穿始終的基礎工作。
精準營銷需實現(xiàn)如上圖所示的營銷閉環(huán)。對精準營銷效果進行復盤分析，可指導下一輪的精準營銷。這對客群標簽沉淀、客群模型調(diào)優(yōu)、營銷方案迭代、App產(chǎn)品迭代優(yōu)化、渠道拓展及觸點優(yōu)化、發(fā)送時機選擇、標準的自動化營銷體系的逐步建設，都起著至關重要的作用。
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