一
金融行业网点渠道经营痛点
网点布局规划助力金融行业网点选择合适的城市区位，为网点经营打下良好基础。但金融行业网点经营过程中，同样面临着周边客群/业态洞察、存量客户价值提升、获客、多元营销模式和网点管理方面的痛点。
周边客群/业态洞察是支持网点管理者制定网点经营规划、经营策略和网点管理的前提。传统方法依靠员工经验和走访，开展本机构用户渗透情况调研、周边客群和商业资源盘点，信息收集效率低，信息维度少且无法及时更新，导致经营规划、经营策略和实际周边资源产生偏差，以及网点经营人员排班和营业时间不合理的情况发生。再加上今年受到疫情影响，线下业务普遍收缩，更需要为线下网点的经营提效降本。
部分金融机构长时间深耕当地市场，在当地市场份额占比较高，如何提升存量客户价值是业绩提升的关键。但传统网点经营场景下，不易了解客户资产全貌、客户资金外部流向和客户全景画像等，导致存量客户激活和价值提升无法精准操作，存量用户价值提升效果不佳。
部分金融机构进入城市周期尚短，对如何快速获取目标新客有迫切需求。传统的网点获新方式包括网点自然流入、老客户转介、外部拓展等方式，需员工深度了解客户关系网，或通过营销活动无差别营销，更多依赖于人工获取客户关系网数据，通过邀约面谈方式获客；缺乏有力的客户关系网洞察工具和周边潜力新客洞察数据支撑。
多元化的营销模式方面，传统厅堂营销模式多依赖于网点区位和品牌效应，实现周边客群的自然流入；主动营销方式多为外拓展业、网格化营销和异业结盟等方式。网点精准引流建立客户关系的措施不足，营销过程缺乏对客户全面视图的了解。
外拓营销，传统模式下需要依赖员工经验确定营销主题、外拓地点和时间，对周边业态、客群画像和客户渗透情况了解手段相对低效。网格化营销，需对城市/区域情况以网格为单位进行情况摸排和责任分工，缺少地理可视化工具和城市资源数据支撑。
B2B2C营销，是把银行金融服务嵌入周边用户生活/商业场景的有效方式，部分机构在商业合作资源洞察、合作平台建设和卡券消费粘性等方面有待优化，通过资源协同，助力获客和活客。
总体来说，在金融行业网点经营的传统方式虽然有效，但可通过大数据助力经营效能的提升。
二
网点经营的大数据应用场景
TalkingData通过丰富的移动端设备兴趣标签（含应用兴趣、线下消费偏好等）、人口/人流数据和POI数据等，借助地理应用封装平台、智推等工具，洞察周边客群和业态画像，提升用户生命周期价值，助力网点渠道引流和客户关系建立，增强营销能力，系统性提升客群经营和网点管理效能。
图1：大数据在金融行业网点经营的应用场景
2.1 周边客群和业态洞察
- 周边客群和业态洞察的围栏构建
TalkingData支持通过地理围栏构建、研究网点周围的人群画像和生活/商业场景。地理围栏构建支持“圆点+半径、出行圈、多边形、九宫格、行政区域、自定义坐标”等6种方式，有助于金融机构有针对性的构建生活场景，支持洞察网点周边人群和消费偏好，找到人流密集的商户等优质业态资源，促进银行和商户等资源合作。
图2：网点周边的地理围栏构建方式
- 周边客群和业态的洞察
金融机构可通过TalkingData数据快速洞察区域客户渗透、周边客群画像和周边业态情况。
图3：周边客群和业态洞察
图4：零售本机构客户渗透分析指导网点营销
2.2 客户发展
- 存量客户价值提升
网点对周边客群覆盖率较高的场景下，如何激活存量低端潜力客户、提升中高端客户价值，回答清楚“对什么类型客户，在什么样的合适时间，通过什么合适渠道，用什么激励措施，营销什么产品和服务”，对网点经营业绩提升有重大意义。通过TalkingData大数据和企业一方多元数据分析，基于用户生命周期价值构建用户分层研究模型，关注存量客户的社会属性、年龄分布、职业特点、用户价值、营销激励偏好、交易行为分时段、触点偏好和产品偏好等，进而制定分层营销方案，系统提升客户价值。
某城商行有数十万规模的代发工资客群，但客群资金留存率低。为提升用户价值，和TalkingData合作代发工资客群精准营销。帮助其定位到19万代发脱落用户以及12万资产流失用户，并基于用户画像制定针对性挽回策略；通过模型算法挖掘到18万潜在投资用户以及3千潜在活跃投资用户，洞察用户画像制定精细化营销闭环策略；并建立多维数据处理方法以及用户价值体系咨询方法，指导业务运营。
图5：代发工资人群分层研究模型示例
- 获取新客
TalkingData通过数据和Lookalike算法，可计算区域内高价值相似人群，便于金融机构实现其目标人群的营销投放。通过本企业用户区域渗透情况洞察，对低渗透率地域的潜力目标客户进行营销投放。基于潜力客户的职住分析及设备关联关系，洞察设备背后的关系网，进而对潜力目标新客进行营销投放。
例如某股份制银行希望能找到某城市高价值潜客群体，TalkingData通过Lookalike算法帮助其寻找到5000名左右高价值潜客人群，以实现高价值用户规模获客。
图6：基于Lookalike算法的潜力新客挖掘
通过TalkingData数据能力洞察到网点周边潜力目标客群后，TalkingData智推服务可协助金融机构实现网点周边潜力目标客户的获客，并支持及时反馈匹配率及成功发送率，有助于投放效果优化。
2.3多元化的营销模式
- 厅堂营销
TalkingData通过对周边目标新客资源的画像洞察和智推服务，便于引导潜客到店开立账户、并建立客户关系。
- 外拓营销设计/网格化营销
外拓营销，通过城市/区域的人群洞察，了解目标人群集聚位置、兴趣偏好和理财偏好等，进而指导在合适的时间、合适的地点、开展合适主题的营销活动，赠送客户感兴趣的权益礼品等。
网格化营销，可通过TalkingData内部的地理应用封装平台，支持网格化营销的构建可视化地图。结合POI类数据统计和目标客户洞察，助力网格化营销。
图7：网格化营销洞察示例
- B2B2C营销
通过城市商业资源POI数据洞察，可寻找人流密集的商户等优质资源，促进银行和商户合作。通过引导商户的客流向金融机构推荐（如支付卡券优惠活动等），金融机构通过线上活动优惠、线下网点渠道宣传等方式，助力商户客源引流，打造线下网点生态闭环。如通过小程序等工具，实现网点业务办理预约、网点定位、周边联盟商户优惠、卡券核销营销活动等，构建线下渠道生态，实现生态获客和经营闭环。
如某城商行希望把收单商户的客户资源转化为本行客户，TalkingData通过客户洞察发现用户消费偏好和位置聚集特点，建议银行通过制定针对性支付卡券优惠活动吸引目标用户。优化产品功能，实现基于客户实时地理位置，为客户由近到远展示附近的特惠商户，并推荐热门的商户活动。把金融服务融入客户高频生活场景，优惠触手可及，引导用户转化为本行客户，帮助银行实现批量获客和用户交易促活。
图8： 某行小程序获客流程
- 网点人员排班和营业时间制定
网点人员排班和营业时间的制定，和网点客流预测紧密相关。TalkingData基于网点周边人流、常驻人口数据、周边客流的人口属性、金融特征、交通信息等，创建网点客流分析模型，并基于行内柜面业务、自助设备分流、客流流动潮汐等相关数据，测算网点柜员排班需求和营业时间，指导岗位配置调整。
图9：网点客流预测示例
三
用大数据提升金融行业网点渠道经营能力
金融行业网点渠道的大数据需求，即需要丰富的基于LBS的地理位置类信息、城市POI与AOI类信息，也需要丰富的设备多元线上行为标签数据，甚至包含宏观经济等数据支撑网点渠道经营的多元场景分析，如商业业态、基础设施、人流聚集迁徙、人群属性、职住分析预测等。
通过立体多维的数据挖掘和分析，TalkingData能够帮助金融机构网点经营了解其区域客户资源、了解城市商业合作资源，搭建多元客户营销投放渠道，助力网点渠道客户引流、精准营销和经营管理。通过场景落地，用数据价值的最大化，驱动金融行业网点渠道经营能力的升级。返回搜狐，查看更多
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