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利用大数据挖掘技术提升整合营销效果

想必很多人都曾反复接到来自银行的推销电话,并因此烦不胜烦吧?不过,换个角度想,银行在获取了优质客户后,各个业务部门都要想办法从中获取利润,因此难免重复营销、过度骚扰。本文就从运筹优化的角度出发,教你如何整合营销,既不会让客户厌烦,又能将营销效率最大化。
“您好,这里是XX银行信用卡中心,作为我们的长期持卡客户,您可以免费升级为自动分期豪华白金卡……”

“……本月帐单参与可享受低手续费优惠……”

“我们有一款理财型保险产品给您介绍一下……”

终于,你忍不住对着手机怒吼道:“喂,你同事昨天才给我打过电话好吗?”

你是否经常被这样来自同一家银行的推销电话长期骚扰、烦不胜烦?好的,恭喜您,你一定是一位资产充足的人生赢家,因此成为了银行各个产品纷纷抢夺的“好”客户!虽然你可能正在后悔当初为了点小礼品办了这么多信用卡,现在每家都来给推荐各种产品。

不过,从银行的角度看,银行通过各种产品和渠道获取了大量的客户信息,这些客户信息也需要变现啊,所以想着法儿的为客户“打造”产品和服务,希望从客户身上赚到更多的利润,因此也免不了过多打扰客户、牺牲了客户体验。

具体到业务部门的角度看,每个业务部门为了完成业绩指标,都在挖空心思搞产品创新、精准营销,向目标客户开展营销活动。于是,我们现在面临的状况是:各个业务部门的产品都很好,精准营销模型也都很精准,但是银行的“好”客户总数就那么多,可能各个业务部门挖掘出来的目标客户有很大一部份是重叠的。这些客户的总购买力是有限的,而各个业务部门争相去抢这些客户,不惜重复打扰客户,最后反而可能导致这批“好”客户的流失。

该如何避免这种情况呢?

我们建议银行能够提前规划并整合这些营销活动,提升整合营销管理水平:一是优先保证客户体验,如每月只给客户打一到两次电话;二是衡量不同产品给银行带来的收益,如果只能向客户推销一次,那么一定要推销能给银行带来更高收益的产品。

这样,我们就把这个业务问题转化成了数学问题,用如下表格示例:

上表中共有9位客户,而银行本月共有3个营销活动,表格中的数据代表银行通过每次营销活动从该客户身上得到的收益。为了保证客户体验,规定只向每位客户推销一次,即每位客户只能参加一次营销活动;为了保证各个营销活动的均衡,规定每个营销活动必须覆盖3位客户,即3个营销活动共覆盖所有9位客户。

下面我们来设计整合营销方案:

方案一:客户优先配置,即为客户推荐为银行带来收益最大的营销活动,收益总和为715。

不得不说,这样的营销选择是非常常见的:我们在举办营销活动的过程中,面对的是一位又一位优质客户,当某位客户出现在眼前时,营销人员很容易直接将带来收益最大的活动推荐给他。举例来说,客户1在三项营销活动中给银行带来的收益分别为100、120、90,我们就为他选择了收益最大的活动2。

然而,受制于营销活动覆盖的客户量有限,后面有些客户不得不推荐收益相对低的营销活动。个体客户带来收益的最大化不等于银行利润的最大化。

方案二:活动优先配置,为每个营销活动选择带来收益最大的客户,则收益总和为655。

银行各部门之间难免存在竞争,但也常常出现某段时期内着重推进某项营销活动成绩的情境,这时就可能会出现上表的情况:活动1先挑选走了最好的客户1、7、9,而活动2在剩余6位客户中挑选……以此类推。

不过,可以看出,受制于每个客户只能参加一个营销活动,后面的营销活动可能收益更高也无法选择,如客户1因为参加了活动1,活动2虽然收益更高却不能参加了。

方案三:利用运筹优化给出最优方案,提升银行整体收益。

我们使用SAS OR来解决上述问题:

结果如下:

通过上述结果可以看出,优化后的银行总收益为745,明显高于以上两种方案。

目前,运筹优化思想在营销活动中仍有极大的施展空间,因为即使在同一家银行中,客户数据也往往分散在不同的业务部门,大家各自为政、分别展开不同的营销活动,无法综合做优先级排序。国外一些银行在意识到这一弊端之后,开始进行营销整合,不但提升了银行的总收益,更避免了过度骚扰客户、降低客户体验的情景,能够增加客户对银行的好感度,帮助营销活动顺利开展。

当然,我们也不能简单地说方案三就是一成不变的最优选择:根据各银行的实际业务情况,有时可能也需要根据个体客户或营销活动优先进行配置。然而,使用运筹优化、整合并提升营销管理水平,无疑是现代银行、甚至所有现代营销活动的发展方向。

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