中国银行 数据挖掘

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Insights

中国银行

客户背景

1912年,中国银行正式成立。在发展的百年间,他不仅成为中国四大国有商业银行之一,同时也是中国国际化和多元化程度最高的银行,在中国内地、香港、澳门、台湾及32个国家为客户提供全面的金融服务,是中国最老的银行。

作为在整个中国非机构的主要贷款人以及最大的外汇贷款银行,中国银行拥有超过7万亿人民币资产,在过去24年里一直列入财富全球500强。

中国银行已经采用营业网点、直邮、短信、大众传媒、互联网、呼叫中心以及社交网络相结合的方式,多种渠道的实现与客户的交互。

面临问题

中国银行发展战略是实现以客户为先,拓展业务网络,扩大客户基础。随着国内市场理财和财富管理需求的增加,各大银行在开发理财产品同时,也希望能够在高端客户中占有更大的市场。因此高价值客户成了各个银行争夺的宝贵资源。

哪些客户是中国银行的潜力VIP客户,如何提升客户价值,这都成为了中国银行客户发展最关注的问题。

解决方案

2012年8月到10月,中国银行MIS中心联合个金部在京、沪、苏、浙、津、粤等分行开展了基于数据挖掘和模型分析的精准营销试点。

AsiaAnalytics (formerly SPSS China) 协助中国银行进行了潜力客户的挖掘,其中代发薪客户成为最先关注的潜力客户群体。以浙江分行代发薪客户和企业为试点,利用IBM SPSS Modeler 按年龄、性别、薪资水平、所处行业以及客户各项资产负债情况等特征对客户进行细分,评估不同客户的潜力价值大小,并按照潜力价值大小进行排序,提供潜力客户名单给分行业务人员进行跟进。

除了对现有代发薪客户的挖掘,利用IBM SPSS Modeler,以企业为分析维度,建立高价值企业特征模型,预估不同企业的人均资产情况,从开拓个人VIP客户的角度为代发薪企业的拓展给予支持的需求。

应用结果

  • 精准营销目标客户资产总体上升均幅超过20%
  • 原有的VIP客户资产上升幅度超过30%
  • 资产增长中,存款增加超过一半

在中国银行总行的组织下,浙江分行向全辖发送通知,组织全辖开展ACRM精准营销项目,实现清单式营销,并取得了显著的进展。

在本次活动中,资产提升的部分主要以存款为主,实现了把握现有客户,将客户的收入转换为行内资产的目的。

项目的阶段性成功为中国银行持续利用数据挖掘,建立精确营销奠定了基础。

中国银行项目的成功离不开以下因素:

数据的及时更新,模型的准确计算,业务的快速响应。

当分析的数据没有办法反应客户真实情况时,其分析结果往往是错误的。利用最新的客户数据,运用模型能快速准确的给出结果。此外业务部门及时有效的执行是保证项目成功的关键。

很多数据挖掘项目在建模时期很成功,但在实际运用时期总是存在各种不尽如人意,问题就出现在业务衔接上。执行的不够有效往往会错失最佳的营销机会。

信息管理中心的积极主动与各分行的大力支持。

MIS中心多次组织参加了AsiaAnalytics的相关培训,并先后利用数据挖掘进行了多方面的尝试。2012年与分行合作的ACRM精准营销是对相关模式的进一步证明和验证。

不同于传统的IT部门,信息管理中心既是数据整合的管理中心,又是数据应用的技术中心。以改善业务为目的,与业务部门积极配合,致力于衍生出更多的数据附加值,是中国银行MIS中心的近年来的工作计划和发展重点。

营销系统的支持直接影响营销结果。

营销系统反映了银行对营销过程的控制和指引。在本次项目中,原有VIP客户的资产增长明显高于非VIP客户的资产增产。这在一定程度上反映了现有营销系统对原有VIP客户的支持,精确的客户营销指令通过财富管理系统得到了更有效的执行。

中国银行正在有条不紊的计划和开展更多的数据挖掘工作。下一步,对客户经理提供更有效的产品营销指引是ACRM道路上的又一重点。