隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，越來越多的行業(yè)都在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域逐漸摸索到適合自己的運(yùn)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(fèi)成本，也會(huì)增加對用戶的打擾。尤其信用卡客戶，不當(dāng)?shù)臓I銷策略甚至?xí)鹂蛻舴锤?。針對業(yè)務(wù)和活動(dòng)信息，投其所好的精準(zhǔn)營銷，才能受到用戶的青睞。
精準(zhǔn)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(zhǔn)定位目標(biāo)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(gè)性化的營銷手段。
通過精準(zhǔn)營銷，可以提升獲客質(zhì)量?；诟鱾€(gè)環(huán)節(jié)的效果分析，反向指導(dǎo)用戶篩選、模型優(yōu)化、預(yù)算分配、資源采購、活動(dòng)設(shè)計(jì)、渠道使用、觸點(diǎn)優(yōu)化等。在有限資源的情況下，可實(shí)現(xiàn)最大化客戶轉(zhuǎn)化，主動(dòng)避開粗放式營銷帶來的羊毛黨客戶群。通過精準(zhǔn)營銷，還可以提升用戶的活躍留存，提升業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化和提高營收，促進(jìn)產(chǎn)品功能的迭代優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)用戶生命周期價(jià)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(biāo)體系-用戶分層-用戶分群-用戶行為預(yù)測模型
如何執(zhí)行營銷：精準(zhǔn)客群-適宜渠道-恰當(dāng)時(shí)機(jī)-差異化內(nèi)容-合適形式
如何評估效果：目標(biāo)導(dǎo)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(dǎo)下一輪精準(zhǔn)營銷
一、尋找用戶
在進(jìn)行用戶分群之前，首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整合、建立用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)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(chǔ)環(huán)境支持的情況下需要豐富底層數(shù)據(jù)，因后面的應(yīng)用場景都需要依托于上述數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、建模。所以在搭建用戶層級寬表時(shí)需要考慮更全面，也需要在應(yīng)用的過程中不斷進(jìn)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(jìn)而，我們需要把用戶標(biāo)簽更為具象化，進(jìn)行用戶分群，為精準(zhǔn)營銷提供客群篩選?？梢酝ㄟ^以下三個(gè)步驟進(jìn)行用戶分群：用戶分層、用戶分群、用戶價(jià)值分群模型。
1、用戶分層
分層維度沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，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(wù)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(yīng)營銷的內(nèi)容。
2、用戶分群
用戶分群是精細(xì)化運(yùn)營的核心，它是基于用戶分層的基礎(chǔ)上，從每一層級用戶的橫向再細(xì)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(jìn)行細(xì)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(biāo)簽、POI 數(shù)據(jù)、黑白名單等。
在信用卡行業(yè)實(shí)際運(yùn)營過程中，一方數(shù)據(jù)易獲取且準(zhǔn)確度、關(guān)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?jǐn)?shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)、App 行為數(shù)據(jù)、營銷響應(yīng)數(shù)據(jù)等。App 用戶行為數(shù)據(jù)也有很大價(jià)值，分析用戶的行為數(shù)據(jù)，幫助設(shè)計(jì)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(guān)注是否綁卡、是否使用激活、積分兌換，實(shí)現(xiàn)其自助渠道緩解人工渠道服務(wù)壓力的價(jià)值。以及用戶在 App 上是否進(jìn)行了消費(fèi)、分期、申卡等對信用卡主要指標(biāo)貢獻(xiàn)度較高的操作。App 行為數(shù)據(jù)的核心維度分別是時(shí)間、頻次、結(jié)果：
時(shí)間指某特定行為發(fā)生時(shí)間及持續(xù)時(shí)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(yàn)或交易。不同客群會(huì)呈現(xiàn)不一樣的特征，可基于業(yè)務(wù)需求和行為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)行場景化行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽的搭建。
在一方標(biāo)簽數(shù)據(jù)建立不完善的情況下，為了在營銷過程中為進(jìn)一步提高精準(zhǔn)度和營銷效果，通常會(huì)引入三方數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。例如，在營銷資源與用戶進(jìn)行匹配的環(huán)節(jié)，為了確認(rèn)用戶偏好，可引入三方的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，針對不同群體分別匹配不同獎(jiǎng)勵(lì)的營銷資源。以及，當(dāng)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(zhǔn)的用戶群。
基于以上多方數(shù)據(jù)，結(jié)合常見業(yè)務(wù)和活動(dòng)，在用戶分層的基礎(chǔ)上，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)聚類模型、RFM模型等對信用卡存量客戶畫像進(jìn)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(zhǔn)營銷。
3、用戶行為預(yù)測模型
充分利用前期精準(zhǔn)營銷結(jié)果數(shù)據(jù)、活動(dòng)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(biāo)簽，借助有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測用戶行為，建立 A/B test 對比傳統(tǒng)營銷方式與機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測效果，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果不斷迭代優(yōu)化模型，提高客群精準(zhǔn)度及精準(zhǔn)營銷響應(yīng)率。
舉例：某商業(yè)銀行用戶十一假期后分期預(yù)測模型。
二、執(zhí)行精準(zhǔn)營銷
經(jīng)過上一輪的客群分析之后，篩選出精準(zhǔn)客群，為執(zhí)行營銷奠定了基礎(chǔ)。再進(jìn)一步選擇推送渠道，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)，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(jiǎng)勵(lì)利益，App 功能也可作為營銷抓手。在這個(gè)過程中，同一特征客群，可能感興趣的資源有多個(gè)；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(jìn)行交叉營銷。
以跨境消費(fèi)客群為例，可營銷的內(nèi)容有：跨境消費(fèi)返現(xiàn)、跨境消費(fèi)送積分、積分兌換送里程、貴賓出行專區(qū)體驗(yàn)等。而以跨境消費(fèi)送積分活動(dòng)為例，可營銷的客群有：跨境消費(fèi)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(shí)事熱點(diǎn)、公關(guān)日歷表等，做年度、月度營銷的精準(zhǔn)營銷計(jì)劃表。
值得一提的是，A/B 測試是執(zhí)行精準(zhǔn)營銷過程中的常用策略。不管是客群、資源、渠道、發(fā)送時(shí)機(jī)，除了基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析出的規(guī)律以外，還可以通過 A/B 測試進(jìn)行驗(yàn)證。經(jīng)過幾輪驗(yàn)證之后，探索出最合適的組合方式，多次驗(yàn)證結(jié)果均理想的情況下，便可設(shè)置為自動(dòng)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(jìn)一步驗(yàn)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(jìn)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(yīng)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(yàn)證，則該結(jié)果成立，可設(shè)定自動(dòng)化短信，長期觸達(dá)。
三、評估營銷效果
1、目標(biāo)導(dǎo)向的歸因分析
每次進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，都有個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)。因此，分析營銷效果需基于不同的目標(biāo)導(dǎo)向。若目標(biāo)是促注冊 App，那就需要明確注冊客戶來源及精準(zhǔn)營銷帶動(dòng)注冊客戶的比例。目標(biāo)是促 App 分期業(yè)務(wù)辦理，那就需要明確營銷及響應(yīng)周期內(nèi)營銷帶動(dòng)與非營銷帶動(dòng)的比例。
舉例，在促信用卡 App 注冊的精準(zhǔn)營銷過程中，在數(shù)據(jù)收集不完善的時(shí)候，可進(jìn)行基礎(chǔ)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(dòng)或辦理業(yè)務(wù)量。
可進(jìn)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(yīng)用商店訪問量-安裝量-注冊量-綁卡量-參與活動(dòng)或辦理業(yè)務(wù)量。
全流程各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)監(jiān)控更精準(zhǔn)，前提是需完成埋點(diǎn)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(gè)關(guān)鍵工作。通過移動(dòng)廣告效果監(jiān)測平臺(tái) Ad Tracking，基于終端信息、環(huán)境信息生成點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、激活時(shí)設(shè)備數(shù)據(jù)，即可實(shí)現(xiàn)應(yīng)用安裝前后用戶信息匹配。
監(jiān)控周期可設(shè)定為7或14天，不同營銷活動(dòng)的各個(gè)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(yàn)，通常注冊響應(yīng)率不到1%的營銷活動(dòng)，需要再反向從營銷資源、渠道、客群、時(shí)機(jī)、觸點(diǎn)進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
2、渠道效果監(jiān)控
精準(zhǔn)營銷附加的超鏈接，可添加 UTM 參數(shù)，通過埋點(diǎn)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(guān)鍵字。
通過這5個(gè)可添加到鏈接中的參數(shù)，即可通過細(xì)分層級，明確用戶是從哪一個(gè)渠道、媒介（微信/短信/EDM等）、名稱、內(nèi)容、關(guān)鍵字過來的。通過不同渠道的訪問-下載-注冊-參與/付費(fèi)數(shù)據(jù)，可分析不同渠道的質(zhì)量。通過名稱、內(nèi)容、關(guān)鍵字，可分析出客戶對哪類活動(dòng)感興趣，這部分?jǐn)?shù)據(jù)也是用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)的重要來源之一。
下圖為基礎(chǔ)的渠道監(jiān)控表：
四、搭建營銷閉環(huán)
在精準(zhǔn)營銷過程中，從最初的篩選精準(zhǔn)客群，到選擇適宜渠道、恰當(dāng)時(shí)機(jī)、差異化內(nèi)容、合適形式進(jìn)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(chǔ)工作。
精準(zhǔn)營銷需實(shí)現(xiàn)如上圖所示的營銷閉環(huán)。對精準(zhǔn)營銷效果進(jìn)行復(fù)盤分析，可指導(dǎo)下一輪的精準(zhǔn)營銷。這對客群標(biāo)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(diǎn)優(yōu)化、發(fā)送時(shí)機(jī)選擇、標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)化營銷體系的逐步建設(shè)，都起著至關(guān)重要的作用。
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