商业银行对公业务精准营销分析

商业银行对公业务精准营销分析

作者：于文洁

来源：《中国管理信息化》2020年第12期

[摘 要]随着大数据技术的推广和深入应用，商业银行传统的营销模式已不能满足现代银行的营销需求。商业银行数据具有规模大、信息充分、精准度高等特点，可通过应用大数据技术创建营销模型，实现银行产品的精准营销，提升营销效率，并扩大营销成果。本文主要通过商业银行精准营销实践探讨对公业务精准营销的模式、效果等，并根据当前开展情况提出业务建议。

[关键词]精准营销;商业银行;对公业务

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.12.061

[中图分类号]F832.2 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2020）12-0-02

1 ; ; 商业银行精准营销概述

1.1 ; 大数据在行业应用的作用

随着大数据技术应用越来越深入，数据的效能已经融入各行各业。人们不断认识到，数据不仅能够记录信息，更成为指导经营实践和促进企业发展的重要动力。可以说在

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当今时代，数据已经成为重要的生产要素。

1.2 ; 商业银行数据特征

商业银行在业务开展过程中，通过广泛的渠道和产品积累了大量的客户信息，从客户的性别、年龄、所在地域，到产品持有、资产配置、交易行为、风险偏好等均有记录，数据具备数量级别大、信息精准、维度丰富等特征。

1.3 ; 商业银行精准营销产生的背景

商业银行的数据原本只是金融产品、业务处理、运营管理的副产品，但随着大数据时代来临，商业银行的数据价值越来越高。大数据技术的应用，可对商业银行的海量数据进行加工分析、为客户画像、建立模型筛选目标客户、实现营销商机定点推送等，为商业银行挖掘客户、推广产品、提高营销效率提供广阔的应用空间。

2 ; ; 商业银行对公业务精准营销的必要性

2.1 ; 商业银行对公业务向零售化转型

从目前各个商业银行客户结构看，中小企业客户约占客户总量的90%以上，对公客户群体以长尾客户为主，商业银行推行对公业务向交易银行转型、向零售化转型已成为对公业务发展的必然趋势。随着国家扶持中小微企业的各项政策出台，中小企业也成为各家银行对公业务的重点拓客对象。因此，维护好长尾客户，并借助大数据技术在细分市场中发挥庞大客群数量的长尾效应已成为各家商业银行发展的策略之一。

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2.2 ; 传统营销效率及效果下降

在银行产品的高度同质化和日益激烈的竞争态势下，传统的和标准化的营销模式已经与客户日益丰富的金融需求形成矛盾，特别是面对我国对公海量客户群体时，传统的营销效率和服务效果不断下降。有效利用大数据思维，借助数据分析满足客户金融的服务需求已经越来越迫切和具有现实意义。

3 ; ; 开展对公业务精准营销的实践——以建设银行为例

3.1 ; 对公业务精准营销在建设银行的实践

3.1.1 ; 对公雷达系统

建行总行2017年9月上线“对公雷达系统”，该系统内嵌于建行业务系统中，包括数字雷达、图形雷达、报表雷达和预测雷达4个功能模块，通过对公客户在建行的金融资产份额占比、支付结算量及外部平台名单等维度，筛选出“他行客户挖掘管理”“存量潜力客户挖掘管理”“他行同名转出客户提升管理”“上市及拟上市公司拓展管理”四大商机名单。该系统首批共推送3万余个精准营销名单，全部推送到所在区域的支行，助力基层锁定重点优质客户，全面开展业务营销。

3.1.2 ; 資金流向监测系统

资金流向监控系统是建行精准营销的又一尝试。该系统通过监控企业资金收付量、资金沉淀量、资金循环率、收付上下游企业等，助力基层支行通过核心客户开展上下

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游客户的营销拓展。2019年，某一级分行通过该系统筛选出新拓展目标客户672家、账户资金承接目标客户784家，提升存款份额目标客户500家。通过该名单，指导各基层支行挖掘核心客户的产业链，做好上下游开户、资金循环和承接工作，提升客户价值链对建行的综合贡献。

3.1.3 ; 普惠金融商机营销

建行普惠金融“云税贷”产品是基于中小企业纳税额给予企业主动授信的信用贷款产品。该产品上线后，短短两个月时间，总行向各一级分行共推送目标客户16.8万户，意向授信额度1 493亿元，而且均是200万元以内可全流程线上办理的普惠金融业务。该项精准营销流程如下：首先，通过短信、微信等方式将意向贷款信息发送给企业主，在1个工作日内完成营销信息触达;其次，在3个工作日内与企业主进行电话沟通，介绍“云税贷”业务情况，沟通授信意愿;最后，在5个工作日内由商机管辖客户经理现场或电话指导客户业务操作，完成授信支用。通过精准营销，该项商机实现客户转化率超过30%，授信支用率超过70%，起到了较好的营销效果。

3.2 ; 对公业务精准营销的效果

3.2.1 ; 降低营销成本

通过大数据建模进行精准营销，可以极大降低挖掘客户的人力、物力成本，针对营销产品最大范围内收集目标客户信息。建模后将得到的目标客户名单通过电话、短信、微信等渠道推送或营销，相比传统的收集名单、扫楼、上门营销等方式，极大地降低了营

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销成本，提高了银行销售人员的工作效率。

3.2.2 ; 提高营销效率

数据建模时，会根据目标营销产品建立数据筛选维度。例如，营销普惠金融产品，可以以“企业规模、成立时间、开户时间、交易频次、存款沉淀、缴税信息、代发工资人数、代发工资额和价值贡献度”等为维度模型，建立各维度的筛选条件，以获得满足产品条件的、有针对性的优选目标客户。通过建模产生的精准营销名单，精准度比其他营销方式更高，全面提升了产品推广的营销效率和成功率。

3.2.3 ; 提升客户服务体验

在大数据营销爆炸时代，客户每天收到不计其数的营销短信、营销电话，如何让银行发送的信息成为客户的“即我所需”是针对客户体验的重点。相比一般商业信息推送，商业银行的精准营销要根据金融产品的特征，通过大数据分析客户的差异化需求，找到目标客户。这种营销目标与客户需求的匹配，在一定程度上让客户体会到银行服务能力和服务水平提升，进而提升合作黏性和服务满意度。

3.3 ; 进一步应用公业务精准营销的措施

随着商业银行对公业务精准营销应用的丰富，商业银行可以进一步研究和开发。第一，可与第三方平台对接，获取外部信息，以拓展新客户。例如，可与工商信息对接，收集新注册企业的信息，发送单位账户开户服务信息。第二，可进行触发式的精准营销，改变以往根据目标产品建模的形式，当满足客户条件时自动触发精准营销。例如，签约企

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业使用银行票据系统，在收到银行承诺汇票时，可触发式地发送贴现服务信息。第三，可通过购买外部数据提升精准营销效能。例如，可购买“企查查”信息，收集营销中客户的外部信息，如涉诉信息、股权质押信息等，以更好地增加客户选择。

4 ; ; 开展对公业务精准营销的建议

4.1 ; 根据基层机构需求创建模型

在商业银行内部，精准营销数据模型的建模工作主要由一级分行负责开展，基层支行和营业网点负责商机的具体营销。在这种模式下，需要加强分支行的联动，一级分行要及时收集基层机构的需求创建有营销针对性的数据模型，并根据模型创建后精准营销商机的营销成功率不断调整模型参数，从而提升精准营销的营销成果。

4.2 ; 增加商机营销渠道

在一级分行将精准商机推送至二级分支行后，多采用客户经理电话营销的模式，商机营销渠道较单一。一方面，受营销时间、客户接听电话便利性、客户经理营销能力等因素的影响，精准营销成功率差异较大。另一方面，短信发送平台、微信推送等渠道基本集中在一级分行层面，二级分支行没有操作权限，一级分行又不设置客户经理，营销效率大打折扣。因此，在采用短信、微信等平台营销时，应一并推送存量客户管辖行所辖客户经理的联系方式，如客户有需求可采用反向致电客户经理咨询的方式，降低营销成本;或为基层行分配一定的短信营销平台权限，经分行内容审核后对外推送。

4.3 ; 標准化模型下沉基层

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对于营业机构只获取本网点存量客户标准化信息的需求，一级分行可为基层营业网点提供标准化模型创建权限，提供基层营销人员自主化创建商机模式。例如，在新冠肺炎疫情的特殊时间，营销人员可从本网点存量对公客户中导出“医疗卫生行业、企业成立时间、开户时间、结算量、存款日均余额”等标准的数据模型，然后根据客户信息进行精准营销等。通过基层网点自创商机，可随时随地地根据自身情况和当前业务重点开展营销，不必等一级分行推送不具备个性化特征的营销商机，提高精准营销的及时性和有效性。

4.4 ; 做好风险防控

大数据时代，银行系统在运行过程中必须做好数据信息的安全防护工作。银行的数据信息涉及客户自身及企业经营信息，数据海量、精准度高，如发生信息泄露会造成极大的不良后果。因此，商业银行从制度安排、软硬件配备、岗位流程制约、操作权限等方面建立系统的安全保障，确保精准营销模式下信息传递、保存的安全性，保障银行稳健运营。

5 ; ; 结 语

商业银行以应用大数据技术为基础的精准营销已日渐成熟，通过精准营销模式，商业银行不断降低营销成本、提升营销效率、扩大营销效果，从而不断提升自身的市场竞争力。当精准营销走上良性发展循环时，必然会为商业银行带来巨大的价值，推动商业银行满足海量客户的金融需求，实现银企共赢。因此，精准营销是当前商业银行发展过程中积极研究和拓展实践的领域，随着数据技术的进一步成熟和商业银行精准营销经验的积

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累，科技力量将推动商业银行取得更加丰富的经营成果。

主要参考文献

[1][美]布莱特·金.银行3.0：移动互联时代的银行转型之道[M].丁圣元，译.北京：北京联合出版公司，2017.

[2]余宣杰，姜欣荣.银行大数据应用[M].北京：机械工业出版社，2019.

[3]杨茗茗.建设银行深圳市分行精准营销模式研究[D].兰州：兰州大学，2019.