大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)降臨，它所帶來的龐大數(shù)據(jù)資源和信息風(fēng)暴為信用卡產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了很多新的挑戰(zhàn)和契機(jī)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景之下，銀行機(jī)構(gòu)如何對(duì)海量的客戶數(shù)據(jù)善加利用，為信用卡用戶提供差異化的服務(wù)，通過個(gè)性化的營(yíng)銷活動(dòng)實(shí)現(xiàn)客戶關(guān)系管理的最大價(jià)值，恐怕是眼下這個(gè)時(shí)代銀行信用卡產(chǎn)業(yè)所面臨的最大挑戰(zhàn)之一?！　∈聦?shí)上，許多銀行在全方位了解自己的客戶并與客戶保持聯(lián)系方面存在困難。銀行積極地與客戶開展互動(dòng)，希望通過這種互動(dòng)為銀行帶來盈利，然而在營(yíng)銷投資方面的回報(bào)卻往往不盡如人意?！　∫獮榭蛻籼峁┎町愋缘姆?wù)，銀行必須先基于客戶特性設(shè)定不同的策略，客戶細(xì)分是協(xié)助銀行將不同特性的客戶進(jìn)行分類的方法。目前銀行通常會(huì)依據(jù)不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)產(chǎn)生不同的客戶細(xì)分，進(jìn)而搭配不同的業(yè)務(wù)手段與客戶進(jìn)行溝通，提供適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品服務(wù)以滿足其需求。基于不同的目的，在銀行中所建立的客戶細(xì)分會(huì)隨著時(shí)間而不斷增加，業(yè)務(wù)人員可以依據(jù)每次活動(dòng)的目的而組合產(chǎn)生適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)客戶群。此外，不同的客戶輪廓，不同的偏好，不同的生命周期都會(huì)影響對(duì)待方式?！　〈髷?shù)據(jù)具有4V的特點(diǎn),Volume(巨量),Variety(多樣性),Vaule(價(jià)值),Velocity(處理速度快)。加上智能手機(jī)引領(lǐng)著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代來臨,單純以銀行數(shù)據(jù)做好挖掘客戶或細(xì)分各種靜態(tài)或動(dòng)態(tài)的客戶群還不足以使銀行在變化的市場(chǎng)中提高競(jìng)爭(zhēng)力。一些先進(jìn)的銀行除了客戶行為、產(chǎn)品持有等信息外，還會(huì)在分析的深度和廣度上做文章，加入客戶透過各渠道的查詢、投訴、線上/線下行為，服務(wù)周期水平或是獲取社交網(wǎng)絡(luò)/微博對(duì)話反應(yīng)等數(shù)據(jù)挖掘出有價(jià)值的信息，再運(yùn)用客戶需求分析方法論，精準(zhǔn)地分析出客戶需求與個(gè)性化的最適銷售產(chǎn)品給客戶。即當(dāng)客戶主動(dòng)透過不同渠道作交易服務(wù)的同時(shí),實(shí)時(shí)互動(dòng)提供個(gè)性化最適產(chǎn)品推薦,不但降低營(yíng)銷成本，也能化解客戶的防備心、提高成功率。如果能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)模型評(píng)分,以客戶當(dāng)下行為的時(shí)點(diǎn)驅(qū)動(dòng)模型評(píng)分,還考慮最近網(wǎng)路瀏覽行為，而不僅是以上個(gè)月的模型結(jié)果來判定，這樣才能真正了解客戶需求做到實(shí)時(shí)的最適產(chǎn)品推薦。在此基礎(chǔ)上輔以系統(tǒng)層面的強(qiáng)大支持，將分析結(jié)果推送至前臺(tái)各渠道,再接收客戶反饋信息，更精準(zhǔn)的分析客戶下一次需求，協(xié)同整合所有客戶接觸的渠道都能得到一致的最適產(chǎn)品推薦信息……從而形成一個(gè)互動(dòng)－分析－產(chǎn)品提供－產(chǎn)品使用的良性循環(huán)。只有便捷的分析工具與營(yíng)銷管理無縫地整合,讓銀行分析巨量與多樣性數(shù)據(jù)，快速地反應(yīng)對(duì)客戶360度真實(shí)行為的理解，進(jìn)而預(yù)測(cè)客戶未來行為,洞見出全新營(yíng)銷策略，才能贏得先機(jī)?！　〈送猓?jī)效評(píng)估體系也十分重要，應(yīng)能夠在事前、事中、事后，了解結(jié)果。一般銀行機(jī)構(gòu)僅重視業(yè)績(jī)、產(chǎn)品銷售達(dá)成效果，難以提供目前活動(dòng)需要修正哪些環(huán)節(jié)方能繼續(xù)推廣等決策所需的效果評(píng)估報(bào)告。最主要原因是，沒有收集客戶透過各渠道反饋與聯(lián)系信息、渠道聯(lián)系溝通的結(jié)果，作為營(yíng)銷活動(dòng)修正優(yōu)化的基礎(chǔ)。只有獲得渠道反饋信息，才能更進(jìn)一步作出活動(dòng)修正或取消決策，提高成功效率。　　例如國(guó)內(nèi)某股份制銀行信用卡中心面臨不活躍客戶較多的難題，同時(shí)需要更加合理的規(guī)劃市場(chǎng)活動(dòng)的預(yù)算，提高投資回報(bào)率。在客戶智能解決方案的幫助下，該中心對(duì)客戶用卡行為、習(xí)慣等歷史數(shù)據(jù)及過往市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，針對(duì)不同類別的客戶分別建立了自然活躍率模型和市場(chǎng)活動(dòng)敏感度模型，并分別實(shí)施三組不同的市場(chǎng)活動(dòng)：對(duì)自然活躍度高和對(duì)價(jià)格敏感的客戶采用高消費(fèi)門檻去觸動(dòng)；對(duì)自然活躍率低且對(duì)價(jià)格不敏感的客戶，則通過與刷卡次數(shù)綁定的禮品來進(jìn)行激勵(lì)；對(duì)于反應(yīng)居中的客戶則通過兩方面兼顧的市場(chǎng)活動(dòng)來進(jìn)行激勵(lì)。在項(xiàng)目進(jìn)行過程中先根據(jù)建立的模型進(jìn)行小規(guī)模驗(yàn)證，在確認(rèn)驗(yàn)證結(jié)果與之前的預(yù)估基本吻合后，才按照預(yù)定方案進(jìn)行大規(guī)模的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)，并在活動(dòng)過程中不斷根據(jù)實(shí)際反饋修正模型，再根據(jù)修正后的模型進(jìn)行新一輪的活動(dòng)，從而使整個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)效果與之前的預(yù)估十分接近。最終項(xiàng)目獲得了極大的成功--在進(jìn)行市場(chǎng)活動(dòng)三個(gè)月以后不活躍客戶的激活率提升了40%，大大超出了20%的原定目標(biāo)，是項(xiàng)目實(shí)施前激活率的四倍；市場(chǎng)營(yíng)銷預(yù)算得到了優(yōu)化，費(fèi)用下降了7%?！　【C上所述，企業(yè)級(jí)的客戶智能解決方案必須擁有靈活查詢分析與數(shù)據(jù)挖掘工具，協(xié)助洞察客戶需求，支持各種不同類型的營(yíng)銷方式，才能幫助銀行打造具有競(jìng)爭(zhēng)力的營(yíng)銷管理平臺(tái)。（金融時(shí)報(bào)）