2020年伊始，一場突如其來的疫情讓各行各業都經歷了一次壓力測試。銀行業也不例外。多數銀行關閉了線下網點，也因此失去了客戶經營的重要線下抓手，原本是銀行業“開門紅”的一月、二月，如今業績卻大打折扣。而另一邊，“宅生活”推動線上流量驟增，帶來新機遇的同時也考驗著各家銀行的數字化經營能力。
一些先知先覺、數字化程度高的銀行在疫情期間紛紛轉戰線上並取得了積極效果。通過數字化經營，銀行有效盤活和深耕存量客戶，提升和釋放網點與客戶經理的產能和潛力。而數字化營銷的魅力還不止於此，利用“裂變式營銷”、“場景式營銷”，銀行打破組織邊界，讓“客戶”變成“客戶經理”，幫助銀行獲客。
根據麥肯錫的實踐經驗，成功的數字化營銷能讓銀行銷售生產率提高20%；客戶流失率下降25%；交叉銷售成功率提高160%；銀行整體運營效率和業務表現也會顯著提升，年收入增長35%；淨推薦值可上升8-10（圖1）。
但這次疫情期間，也有不少銀行暴露出數字化經營能力的不足。比如有些銀行僅僅將線下打法搬到了線上，缺乏一套有效的整體規劃和端到端實施方案。具體而言，我們發現國內銀行在數字化營銷上存在以下三大痛點：其一，缺乏高效的數字化營銷體系設計，雖然坐擁大量客戶數據，但無法深度挖掘出客戶洞見，難以圍繞客戶體驗打造“精準營銷”；其二，無法將美好的數字化願景落地，在實施過程中往往出現轉型節奏緩慢，各部門各自為政、協同效率低等現象；其三，即便成功設計、開拓了線上營銷渠道，許多銀行仍無法有效打通全渠道鏈路，無法有效分配線下資源以賦能線上渠道。
抓住七大趨勢 制勝五大戰場
即使沒有疫情的衝擊，線上化經營也是銀行業大勢所趨，而此次疫情無疑加速了這一進程。新的客戶行為和市場環境正在從根本上重塑數字化營銷，以下七大趨勢尤其值得關注：
- 從“一次性戰術”到“持續經營”：營銷已經逐漸摒棄傳統的單點擊破、追求短時間曝光的一次性戰術，逐漸轉變為全面的、持續性的，以客戶持續經營為核心，以與客戶建立長期聯繫為目標的營銷方式。
- 從“單向推送”到“以客戶為中心”：營銷不再是單向輸出，而是從客戶需求出發的雙向互動。營銷需要關注客戶“在什麼時候，想要什麼”，而不是單向的“我們想要表達和傳遞什麼”。
- 從“大眾化”到“個性化”：營銷已經從傳統大眾化時代的“千篇一律”、“千人一面”，走向個性推薦、精準觸達的“千人千面”，客戶的個性化需求得到了滿足。而隨著技術的發展，未來“規模化的個性化”也會越來越容易，成本也越來越低。
- 從“公域”到“全域”：公域平臺的紅利時代已經過去，流量費用持續上漲，且難以實現“私人化”的情感聯繫，因此各銀行紛紛開始佈局沉澱在自有平臺、可更低成本獲取且反覆使用的私域流量，把過去由平臺壟斷的用戶“奪”回來，導入自有用戶池，不斷探索如何更好地從生態化的場景切入獲取流量，以“好的內容”作為核心經營流量，以裂變傳播等創新模式引爆流量，搶佔“一人一銀行”的私域時代高地。
- 從“割裂式營銷”到“全渠道營銷”：傳統營銷下，各個營銷手段和觸達渠道間相互孤立，難以協同傳遞同一個品牌形象。而“全渠道營銷”則要求企業通過多個渠道全方位接觸客戶，各個渠道間協同互補、保持一致的體驗、傳遞統一的信息和品牌形象，更好地服務客戶。
- 從“預先規劃”到“敏捷、始終在線、實時”：為了適應營銷環境的變化，從預先規劃的工作模式到小步快跑、快速迭代、不斷試錯的敏捷機制，用可控的代價進行多次測試。
- 從“執行”到“執行、評估、優化”：從傳統營銷以營銷活動的執行和交付為最終節點，到可量化評估並形成閉環，為未來不斷優化營銷活動提供可能。
為了更好順應上述七大趨勢，銀行需要在個性化、洞見挖掘、體驗設計、技術和速度這五大戰場上實現卓越（圖2）：
裂變營銷對傳統銀行業的啟示
在傳統人眼裡，裂變營銷似乎只和互聯網公司有關，其實不然。想必每一個人都曾經和好友分享過滴滴出行、美團外賣的紅包或優惠券，無形之中，我們每一個人都變成了這些公司的營銷人員。尤其是近期，連續創下全球最快上市紀錄的趣頭條、拼多多、瑞幸咖啡，都有一個共性，就是擁有一套裂變驅動的獲客模型，可以捕受空間和時間的制約，不斷為企業貢獻流量和客戶轉化。
營造裂變場景看似玄妙，其實有章可循，我們可以簡單歸納為四個關鍵成功因素：
一是內容的展示，這是裂變的基礎。通常，基於目標客群，匹配合乎胃口的設計和文案。細節的打磨尤為重要，無論是吸睛的主題還是符合調性的風格，都決定了眼球經濟時代觸達客戶最初的幾秒內，是否能夠鎖定客戶的注意力。
二是激勵設計，這是裂變的動力。針對新客戶給什麼福利，老客戶給什麼獎勵，不同客群進階提升時匹配什麼樣的特色權益，都是需要精細設計的，這樣才能吊足胃口、給到心坎裡，最終獲得預期效果。
三是投放渠道，這是裂變的前提。引發裂變需要一定的傳播基數，也叫閾值。通常可以從線上流量、線下客流、內部全員、渠道夥伴等角度，結合自身特點來選擇。
四是數據覆盤，這是裂變不斷優化的保障。有了數據覆盤，才能知道內容好不好，激勵有沒有效，投放的客群是否精準，落地過程的執行力如何。同時，藉助移動互聯網技術和工具，獲取全量數據，洞察用戶畫像、分析活動收益，不斷調試改進策略方案，通過數據精準決策。
回到銀行業，營銷獲客的主要途徑有三點，線上、線下和全員。單純這樣劃分營銷方式，看上去似乎沒有什麼特別之處，但營銷的魅力就在於千變萬化的形式組合和層出不窮的操作手段。
例如，疫情期間，某國有銀行針對“停課不停學”的號召，將教育場景與手機銀行活動相結合，客戶使用手機銀行支付 1 分錢，即可獲得線上課程大禮包。從最終效果來看，在添加了隨機紅包傳播激勵因素後，比單純公眾號發文的形式，客戶觸達量提升了3.7倍，手機月活數據和手機支付筆數兩項指標，分別環比提升 145% 和 152%。除此之外，通過互動活動，還精準獲得報名家長和傳播達人兩組用戶標籤，可以迴流並補全給流量池。
通過前面的闡述，我們簡單總結一下裂變營銷的核心邏輯：
- 人以群分，因此優先注重垂直群體的經營維護。越垂直，越容易出效果。
- 服務業裂變營銷必須依託信任關係，尤其是微信生態熟人關係鏈，轉化率才有保障。
- 建立私域流量池，把客戶變成“客戶經理”。
- 成功的裂變營銷不可一蹴而就，要基於數據進行過程糾偏和不斷優化。
銀行業營銷新趨勢：全域營銷
新興的網商銀行有流量、有技術、有數據、懂用戶，快速蠶食傳統金融機構的市場份額。此時，金融機構唯有背水一戰，借鑑市場最新的營銷技術，彎道超車。學習並掌握全域營銷方式對金融機構而言尤為重要。
全域營銷即是：全鏈路、全媒體、全數據、全渠道的營銷；以消費者為核心，以數據驅動洞察，持續運營與消費者之間的溝通並最終讓營銷帶動生意增長，品效合一（品牌宣傳也能帶來明確的銷售業績）。
數據中心：儘管不同平臺之間存在數據孤島，但是跨界數據依舊有機會打通產生消費者畫像。比如購買A理財產品的消費者大概率也頻繁使用著淘寶或京東。現在僅通過手機ID（非敏感數據）的碰撞就可以360°描繪消費者畫像以及喜好。 流量中心：全域流量入口覆蓋，智能推薦與潛在消費者匹配的優質流量：流量渠道需儘量涵蓋消費者線上行為的方方面面：無論是購物平臺，視頻網站，社交還是資訊平臺。根據用戶畫像以及喜好最終匹配媒體渠道精準獲客。同時通過全觸點數據迴流，可以追蹤流量轉化路徑；根據不同流量入口對於消費的不同作用，動態調整獲客策略。讓營銷活動可視化、可優化、可衡量。 策略中心：從精準觸達消費者的第一瞬間就保持與消費者長期有效有策略的溝通。該溝通建立在對消費者畫像、喜好以及購買習性的分析上，將溝通內容按照每個消費者的不同喜好精準觸達。通過與消費者的長期溝通，還能源源不斷喚醒沉睡用戶。
如今，全域營銷已經在快消、汽車等與消費者息息相關的行業取得了立杆見行的效果，銀行業與消費者在衣食住行不同場景上均有觸點，全域營銷的轉型勢在必行。
開啟全速數字化經營
為了在數字化營銷的戰場勝出，麥肯錫建議銀行充分利用大數據技術，建立端到端數字化營銷增長工廠，通過“數據基礎（Data）”、“智能決策（Decision）”、“敏捷設計（Design）”、“精準觸達（Distribution）”，構建4D數字化增長工廠（圖3）。同時為確保4D數字化增長工廠的高效能，引入MROI量化評價標準，推動體系不斷升級，優化投入產出比，最大化每一塊錢的營銷投入。
Data——夯實數據基礎：從零散到整合，從數據到洞見
麥肯錫的一項調查結果顯示，75%的企業表示無法對其掌握的數據進行深入利用。究其原因，多數企業的數據支離破碎、不成體系，試圖從中研究和決策根本無從下手。數據基礎是數字營銷的起點。若想真正制勝大數據時代的營銷競爭，就必須要建立一個“以客戶為核心”的數據平臺，360度全方位收集、處理數據。
客戶數據平臺（Customer Data Platform, CDP）是一個以客戶為核心的360客戶數據可視化平臺，能夠將多個數據源（如營銷、銷售、客服等）的數據整合到一個可信的存儲庫，為整個MarTech棧提供準確的數據基礎和分析系統。
許多銀行業玩家已經開始佈局自己的客戶數據平臺。例如，歐洲某銀行通過搭建360度全方位客戶數據平臺，利用機器學習進行分析，並生成可實時追蹤的數據看板，進而識別並評估每類客戶的潛在價值及提升抓手，在短短5個月內，該銀行的網頁瀏覽量增加了4倍，申請完成率增加了2倍。
三大核心要點助力360度客戶數據平臺
- 全域數據聯動，形成全方位客戶認知
想要達到360度全方位瞭解客戶的目的，企業就要以客戶為核心，不僅採集企業自己的“私域”數據，還要包含其它渠道的“公域”數據，才能形成在多場景下全方位的用戶畫像。
- 數據轉化為洞見，助力數字營銷決策
當企業完成內外部數據整合，互聯不同的數據集，便可以藉助分析手段（例如迴歸模型、高階分析、機器學習等）深度認知和理解客戶，形成行業和業務洞見，最終作用於數字營銷中的決策。
例如，一家亞洲領先的零售銀行雖然擁有較大的市場份額，但是在客均擁有的產品數量方面落後於競爭對手。該銀行使用高級分析技術深度挖掘了幾組大數據，包括客戶人口統計和特徵、持有的產品、信用卡對賬單、交易和交易地點數據、在線額異動轉賬支付、徵信機構數據、訪問網絡及社交媒體信息等，發現了一些意想不到的相似之處，從而在其客群中識別出15,000個細分客群。此後，銀行建立了“購買下一個產品”(next-product-to-buy)的模型，使購買的可能性增加了三倍。
- 數據可視化、平臺化，便於部門獲取解讀
並非人人均為數據專家，這就意味著採集整理後的數據不能僅僅是系統裡蒼白的數字，而需要轉化成為可搜索、可獲取、可閱讀、可理解的圖標型數據，這樣才使得企業內部各部門學習客戶檔案，瞭解行業趨勢，追蹤營銷效果成為了可能。
“為消除業務和IT之間就數據問題的相互推諉，”某大型製藥公司的CIO表示，“我們正在考慮向所有人開放數據權限。”如此一來，由數據驅動的決策思維就能夠融入企業文化。
Decision——智能決策：大數據驅動的“獲客”和“活客”
智能決策“三步走”
銀行可以通過“重點客群細分和圈定——規模化客戶獲取——個性化客戶經營”三步走，實現以客戶為中心的智能決策：
第一步：明確重點客群，挖掘客戶洞見
基於客戶數據平臺，銀行可以彙集第一方數據、非實時數據和第三方數據形成的客戶檔案，藉助多維度的機器學習算法進行分析，為每位用戶打標籤。基於各標籤的評價維度，可以將系統中的客戶進行不同層級的切分。
完成客戶分群后，銀行需要以大數據作為基礎，真正理解客戶，進行專業、高效的診斷並獲得客戶洞見。這也是銀行開展營銷活動、確定下一步策略至關重要的前提。銀行可以從客戶需求、產品和服務、競爭對手動態、趨勢規律四個方面出發，進行數據的挖掘和分析，深入理解客戶需求和特徵，形成客戶洞見。我們對客戶的解讀，不能僅僅停留在“信息”層面，而應該從中提煉出“洞見”。
基於對客戶的深入洞見，銀行需要基於客戶需求制定最佳的策略，例如：下一步應提供什麼樣的產品，是積極地觸達以降低流失率、抑或是什麼也不做。這些最佳策略的制定，最終是為了服務於兩大核心目標：一是規模化的客戶獲取，二是個性化的客戶經營。
第二步：規模化獲客
銀行需要充分利用裂變傳播（見配文）和私域流量快速獲取優質流量，通過全域營銷（見配文）、內容營銷、場景化營銷來促進流量轉化，從而實現規模化獲客（圖4）。以裂變營銷為例，裂變營銷通過利益等驅動因素，打破自身組織邊界，充分調動員工、新客、老客、渠道等力量，藉助社交關係和人脈力量進行“病毒式”拓客，貢獻流量和客戶轉化，實現單點出發的爆炸式增長。
第三步：個性化活客
完成客戶獲取後，銀行可以通過更有針對性、個性化的經營和管理，促進客戶的留存和復購，達到“活客”的目的，提升客戶價值。其核心在於把握4P ，即產品（product）、定價（pricing）、渠道（place）、營銷活動（promotion）四個核心要素，通過提供有針對性的產品及配套權益、匹配差異化的定價機制、在合適的渠道、開展最具影響力的營銷活動，實現“天時、地利、人和”。
同時，一個好的個性化設計，應當基於客戶需求實現功能、個性、情感上的價值主張。例如：在消費貸款領域，根據客戶不同的消費標的（例如：房屋、汽車、婚慶、裝修等）、不同的消費特徵（例如：大額低頻、小額高頻等）、所需要的不同服務和特徵（例如：快捷方便、靈活計息、分期還款等），提供有針對性的產品來滿足其差異化需求。
完成方案設計後，銀行需要真正構建端到端的營銷流程，即從客戶視角出發，明確營銷旅程的起點和終點、每一步的切換節點，以及與客戶交互的形式：客戶每一步看到什麼、點擊什麼、從而觸發什麼。完成端到端旅程構建後，與外部專業營銷公司合作，完成客戶交互界面的設計和實現。
大數據挖掘與模型助力智能化決策
首先，銀行需提升對客戶的理解及預判，從而實現精準觸達和智能優化。銀行應該通過大數據分析精準描繪出客戶畫像，制定相應的客群策略，並對客戶行為做出預判（包括何時何地偏好何種產品）。其次，通過預先設定好的規則，自動挖掘具有意義的觸發事件，在合適的時機自動觸發營銷內容及手段，實現主動式精準觸達。第三，通過高階分析與機器學習，自動、智能地優化和完善人工制定的策略和方案，提升客戶篩選和產品適配的精準度。
其次，銀行可以建立一整套用例驅動的智能決策管理閉環，建立從用例驅動到循環測試的六步閉環方法論，不斷優化營銷決策效率和精準度，支持更加個性化的決策。舉例來說，銀行可以從自身戰略出發，劃定幾大評估維度（金融資產（半年日均AUM）、是否持有房貸、年齡等），從而識別出幾大戰略客群（如企業高管、房貸客戶、安享退休、中年女性等）。對於每一類戰略客群，該銀行可以從自身積累的客戶數據出發，建立數十個或以上用例模型。再結合客戶洞見，建立起一整套整體打法，包括大數據用例、產品方案、營銷方案、渠道選擇，並有針對性地設計考核指標，進行端到端的效果跟蹤。實現數據閉環，迭代優化。
Design——敏捷設計：模式決定起點，速度決定成敗
在營銷語境中，“敏捷”指利用數據和分析工具持續、實時地搜尋機會或問題解決方案，快速部署測試、評估結果，並迅速迭代。敏捷營銷有兩大核心要點，一是通過快速測試來提升優化體驗，二是將分析技術大規模使用營銷全環節。這是個性化營銷的精髓，因為它為及時識別客戶需求、快速迭代提供了一種有效的現代工具。一個強大的敏捷營銷組織能夠同時運行上百個活動，每週測試多個新想法。
通過我們的經驗發現，實施了敏捷營銷的組織每月進行的種子測試較以往提升了8-10倍，每次線上營銷活動的間隔天數縮短了5-6倍，渠道收入指數增長了4-5倍。由此可見，敏捷機制能夠使營銷發揮巨大潛力，產生卓越效能。
成立“作戰室”，端到端負責數字營銷的策劃和管理
“作戰室”是以開展某個營銷活動為核心目標而成立的“特種部隊”。這一跨職能團隊通過不斷探索新想法、提出吸引消費者的新假設、設計試驗、創造營銷方式，保證該營銷活動端到端地順利執行（圖5）。
“作戰室”四大成功要素
要想成立成功的作戰室，企業應該從團隊構成、人員素質、溝通機制及工作方法四個方面入手：
首先，作戰室的團隊構成需要精簡靈活。亞馬遜創始人貝佐斯有個著名的“兩張披薩”原則，即兩張披薩應足以餵飽整個團隊，人數不能更多。
其次，作戰室相關人員應該具備通用、專業、數商（DQ）三大類共七項能力：領導力、解決問題能力、溝通/輔導能力、挖掘客戶及市場洞見的能力、營銷規劃與推動能力、數據分析能力以及算法建模能力。
第三，溝通要頻，作戰室應當與組織內其他群體建立清晰的溝通渠道，並通過快速的流程來使用這些渠道。
第四，迭代要快，需要建立良好的“快速測試、快速失敗、快速學習”的工作心態，以每2-4周為時間基準建立一個工作衝刺週期。
一家全球零售企業已成功推廣敏捷運營實踐，同時運作著十三個作戰室，每個作戰室高度聚焦於一個具體的目標、產品或服務。例如某一個團隊專注於獲取新客，而另一個團隊專注於現有客戶的交叉/向上銷售等。
Distribution——精準觸達：營銷技術棧賦能“最後一公里”
個性化營銷對於投放的精準程度與靈活程度提出了前所未有的高要求。企業必須及時引入前沿的精準營銷觸達技術，包括渠道、體驗、自動化營銷、活動管理和A/B測試等。但孤立的營銷觸達技術往往難以滿足用戶日新月異的個性化需求，銀行需要將其與客戶數據平臺（CDP）、智能決策系統等核心工具一同嵌套整合進“營銷技術棧”中，實現真正的動態精準觸達。
營銷技術棧（MarTech Stack）是由營銷人員使用的一系列提升用戶營銷體驗的技術軟件，其構成按功能主要可以分為四個大類：數據管理、智能決策、精準觸達、分析測量。
舉例來說，某領先銀行利用領先的營銷技術（MarTech），搭建了集合營銷數據平臺、客戶洞見挖掘、營銷策略制定及歸因評估等功能的閉環“營銷技術棧”，通過大規模數據活化實現“最後一公里”的精準營銷觸達（圖6）。
針對去中心化的裂變傳播，某公司從數據存儲管理、營銷活動發佈、數據追蹤看板以及底層系統支持四大模塊搭建了針對性的“營銷技術棧”，並儘量做到“簡單輕巧”以實現高轉發率。類似的，針對全域營銷，某公司針對性搭建了以三大中心為核心的“營銷技術棧”，包括全域數據中心、全域策略中心、全域流量中心，實現全鏈路、全媒體、全數據、全渠道的營銷。
綜合來看，銀行搭建營銷技術棧時需要把握以下三點：首先，銀行需從用例需求出發，量身定製。 其次，營銷技術棧需要具備統一傳導的數據鏈條，確保客戶看到的信息一致，同時全渠道客戶認知和策略一致。最後，銀行需要打造一個數據閉環，包括從數據到決策到觸達，最後客戶反饋也將為CDP提供數據積累。
面對重重挑戰，我們提出構建卓越營銷技術體系“四步走”：首先，從具體業務需求出發，基於影響客戶體驗的技術和影響其他技術的技術兩大標準識別需要開發的關鍵技術；其次，從供應商基本表現、技術平臺能力以及客戶具體需求出發選擇供應商家；隨後，充分協同、實施達成共識的方案；最後，通過“營銷技術卓越中心”驅動技術實現、落地運營。
除此之外，團隊同樣需要思考是否需要親力親為的問題：除核心操作外所有技術平臺的日常操作，到底是應當內部執行，還是應當外包出去，還是應當內外搭配呢？這需要卓越中心從戰略、運營和能力三大維度回答一系列問題，進行綜合評判。
我們相信“數據基礎（Data）”，“智能決策（Decision）”，“敏捷設計（Design）”，“精準觸達（Distribution）”為核心的4D數字化增長工廠，是銀行在數字化戰役中的制勝關鍵。
結語
禍兮福之所倚；福兮禍之所伏。此次疫情給銀行業帶來了不小衝擊，但也為整個行業加速推進數字化經營提供了契機。銀行應抓住客戶線上化趨勢，利用裂變營銷、場景營銷實現大規模獲客，通過個性化手段進行客戶深度經營，向數字化經營全速前進！
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