招商银行智慧营销体系规划方案（2022年-2023年）

招商银行智慧营销体系规划方案

(2022-2023)

目录

概述..............................................................................3

第一篇零售金融智慧营销..........................................................3

一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析.........................................3

（-）同业零售智慧营销发展水平分析.......................................3

（-）金融科技公司先进理念借鉴...........................................4

二、本行智慧营销体系建设现状与不足.............................................7

（-）零售智慧营销建设现状...............................................7

（-）存在的不足.........................................................7

三、零售智慧营销体系总体目标与设计思路.........................................9

（-）总体目标...............................................................9

（二）业务架构.............................................................10

1.数字化智能洞察..................................................10

2.数字化营销运营..................................................11

3,全渠道营销执行....................................................12

4.数字化销售管理..................................................12

5.数字化分析闭环..................................................13

（三）智慧营销案例图景....................................................14

（四）系统架构.............................................................15

四、零售智慧营销具体措施与实施路径...........................................18

1.第一阶段（2022-2023上半年）.....................................18

2.第二阶段（2022-2023）....................................................................................................................20

第二篇公司金融智慧营销........................................................23

一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析......................................23

（-）同业公司条线智慧营销调研.........................................23

（-）金融科技公司智慧营销调研.........................................25

二、公司智慧营销体系建设现状与不足...........................................26

三、公司智慧营销体系总体目标与设计思路......................................28

（一）总体目标.............................................................28

（二）业务架构.............................................................30

（三）营销闭环机制........................................................31

（四）智慧营销体系主要对比案例.............................................32

（五）系统架构.............................................................33

四、公司智慧营销具体措施与实施路径...........................................35

（一）第一阶段（2022-2023上半年）.........................................35

（二）第二阶段（2022-2023年）...........................................37

附、2022年工作计划............................................................39

概述

为加速推进本行零售与公司数字化营销体系建设，推动本行智慧营销业

务、技术与数据的能力构建以及数字化营销运营人才培养，本行于7月份正式

成立境内机构智慧营销领导小组，牵头开展智慧营销体系研究和规划工作。本

行智慧营销规划重点聚焦数字化能力建设，建立业务与科技深度融合的组织和

机制，锚定当前一线市场人员营销痛点难点，推进相关系统建设；同时，广泛

开展同业和市场调研，充分借鉴行业先进经验，通过组织化、系统性、敏捷型

的推进机制，加快本行市场营销工作的数字化转型，达到降本增效，引领业务

增长的目标。

鉴于公司与零售营销方式和侧重点存在较大差异，根据业务发展特性及客

户主体特征，本文按条线分篇制定智慧营销的建设目标和规划思路，充分体现

智慧营销建设工作的针对性，推动两个条线智慧营销体系架构规划更具可落地

性。

第一篇零售金融智慧营销

一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析

从同业调研情况来看，目前各家银行均在投入大量资源、精力、经费进行数字

化转型及智慧营销转型；从各家银行调研情况来看，各家银行智慧营销体系建设重

心会有所差异，智慧营销体系建设中所取得的突出亮点及成绩也各有所侧重。通过对

以上同业及厂商调研情况进行总结，可形成对本行智慧营销体系建设如下可供借

鉴参考点，具体同业智慧营销调研情况参加附件1、《同业及金融科技公司智慧营

销调研报告》。

（-）同业零售智慧营销发展水平分析

1、夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程

从平安银行、南京银行、北京银行等同业转型实践可以看出，数据基建在银行

数字化转型过程中扮演着至关重要的角色。“九层之台，起于垒土”，不论在客户数

据分析及产品智能推荐及预警、对产品及业务流程全流程分析及迭代优化、业务经营发

展情况纵向横向数据分析探索等等场景中，数据作为底层资产均发挥着无可替代

的作用。因此，夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程必不可少且

迫在眉睫。通过将行内相关业务数据进行盘点检视、整合归并、主题分类，实现

对业务相关数据的统一归口管理及集中管理，避免相关数据分散在各业务系统，

或数出多处，一方面可有效解决数据获取困难的问题；另一方面通过数据多维度整

合，打破数据孤岛效应，建立数据高原，为后续数据分析、数据建模及机器学习等

打下坚实基础。

2、搭建数字化全业务流程营销管理工具

以南京银行为例，在营销管理方面，南京银行建立了以“客户管理、营销管

理、绩效管理、数据管理”为核心的大零售营销管理平台，实现了“全客户、全

渠道、全数据、全产品、全用户”的功能覆盖。大零售营销管理平台依托智能营

销、场景营销、客户生命周期管理、管理支撑、员工体验、产品创新六大科技赋

能，构建前中后台三位一体的IT系统架构，打造全行零售营销管理中枢。

3、利用模型算法开展客户精准预测及智能推荐

目前同业银行对该领域的尝试探索最为密集。包括平安银行、宁波银行、农

业银行、光大银行、中心银行、浦发银行、上海银行等多家调研银行，均在开展

客户智慧营销模型的开发建设工作，通过应用人工智能（AI）、机器学习（ML）及

深度学习（DL）等技术手段深挖数据价值。针对不同的客户分群分别应用模型，以精

确率和召回率作为模型评价的主要指标。基于客户画像对客户金融资产、产品持有、

资金变动、渠道偏好等特征进行深度加工，采取多种机器学习方法开展数据建模，

进行多轮模型结果比对及调优，并根据预测概率精选目标客群，按金融资产、产品

偏好等进一步细分为多个子客群，在客户画像系统中建立对应标签，针对性匹配多

款金融产品并发起精准营销活动，为目标客户推荐个性化产品。

4、升级优化对客服务渠道，打造千人千面营销场景

以南京银行、农业银行、浦发银行等银行为典型，通过“千人千面”智能化的

个性营销，增加客户使用黏性。通过不断优化升级智能引擎，完善客户、产品、服务

标签体系，基于专家规则及数据模型形成智能决策能力，大幅提升现有产品推荐、

场景营销、服务推送等人工作业效率，将金融产品、场景服务与客户多层次需求的

精准匹配变为可能。从不同客群的分层服务和地域化营销入手，不断细化目标客

群颗粒度，最终实现“千人千面”的精准服务，全方位提升客户体验。

（二）金融科技公司先进理念借鉴

1、金融壹账通

壹账通基于平安银行零售智慧营销体系建设经验，主要提出五大建设方向。

首先需加强线上线下渠道联动营销。线下网点对引流客户至关重要，门店可通过

一些线下活动，为客户宣传理财，培训理财服务，宣扬银行口碑，大力拓展一户

多开，助推app装机量。二是合理利用线上app渠道。平安整合形成口袋银行

app平台，统一线上对客服务渠道，基于app产品智能推荐，结合社交化营销方

式，通过app进行二次营销。三是打造开放平台，通过“走出去”，把平安产品推

广至合作伙伴渠道，通过“引进来”，将第三方产品与服务引入平安平台，实现与合

作伙伴间的客户共享，联动营销，打造金融生态服务圈。四是以批量营销、事件营销作

为智能营销手段，基于对存量客户数据的有效分析，为客户的喜好偏好打上个性化标

签，结合用户行为特征，针对性地在每个营销触发事件中精准植入产品宣传。五是

通过口袋银行家APP打造全流程的市场销售管理体系，为一线市场人员提供全方位

的客户经营、商机跟进、客户联络、目标管理、业绩看板等服务支持，为各条线营

销管理人员打造多维度的经营视图、销售过程管理等管理手段，提升过程管理能效。

2、京东数科

京东数科着力于构建互联网化差异化营销策略决策引擎，核心理念是以客户

为中心，通过科技手段践行银行大零售以经营贡献为价值导向的战略方针。基于

客户生命周期旅程，通过关键事件为客户提供卓越体验。智慧营销体系的构建主

要从四个方面展开，多维度用户分群和画像、多个智能营销场景及渠道、营销系

统智能决策引擎、存量用户生命周期管理。通过提升银行的数据分析能力和营销

活动管理能力，建立忠实用户客群，实现客户-产品-渠道的最优匹配，降低营销

成本，提高转化率,从而达到智慧营销的目标。最精准锁定潜在用户，依据用户

的行为轨迹，结合各类预测模型和用户画像进行精准分群，实现高匹配，更精准

选取潜在用户；最优的营销活动匹配，无缝匹配各类京东商城“购物节”最大化

利用商城流量；最省的拉新费用成本，根据活动效果配置合适资源。差异化拉新

礼包，节约拉新成本。

系统建设方面，主要通过用户价值体系、推荐系统、营销活动运营平台、策

略实验室、模型管理平台、可视化监控BI平台等系统平台建设，构筑智慧营销

体系。

3、腾讯云

腾讯云的智慧营销体系建设方案，主要是从业务触点建立、用户数字客户、

营销流程、营销策划、到数据分析打造营销闭环。建立业务触点，第一触点将陌

生用户转化为泛用户，第二触点泛用户转化为业务用户和核心用户，打通线上、

线下渠道、用户与金融产品的营销通道。用户身份数字刻画，用户数据标签为基

础，识别用户在传播中的影响力、社交关系、偏好、行为等属性，形成用户营销

画像。用户标签包括客户事实标签、规则标签和模型标签。营销流程数字优化，

配置化的营销自动化平台，管理各类营销流程，简化营销事件设计，分析营销流程

中的数据指标，对不合理的流程进行快速优化。针对性营销策划，通过客户分群，

建立个性化的营销方案，优化营销创意、用户权益、营销流程等营销要素，提高

营销转化效果。数据采集闭环分析，采集用户交互行为、传播行为、社交关系链

路、权益兴趣偏好等多维数据，基于scrm和报表系统进行统计分析，作为下一

步营销迭代的决策参考。

系统建设方面，主要通过数据中台、用户标签画像、内容创意中台、权益管

理中台、模型管理平台、营销推荐平台（活动素材、活动策略、活动投放、活动

分析）构建整体营销系统。

4、兴业数金

兴业数金通过六大平台打造涵盖客户管理、营销管理、数据管理的全周期客

户运营体系，系统平台包括客户经理移动工作台、分析型客户关系管理系统、知

声鸟营销沟通平台、运营互动策略平台、用户运营分析平台、移动应用分析平台。

其中运营策略互动平台基于标签和目标客群，制定营销策略和活动内容，实

现对营销事前、事中、事后的管理，支持对营销过程的实时监控和营销成效数据分

析，平台主要基于生态，通过公众号筛选客群推送活动，可以采集客户的行为轨

迹。客户经理移动工作台基于小程序实现，功能类似CRMAPP,整合行内客户数

据，为客户经理提供服务。营销沟通平台也是基于小程序，主要实现与端社交生

态的客户互动营销。

二、本行智慧营销体系建设现状与不足

（一）零售智慧营销建设现状

为支持线上化营销运营，本行近年来已陆续构建电子渠道精彩活动版块、积

分权益平台、客户关系管理系统等营销类基础信息科技系统，引入壹账通MGM营销

平台和营销助手小程序，助力一线市场人员线上营销转型。开拓大额存单等存款产品

线上直销新模式，拓展客户触达渠道。以零售获客主要方向，在电子渠道生活场景建

设方面，持续拓展第三方平台合作，今年以来已陆续投产永辉商超、聚合快递、高顿

教育、平安好学、农E购商城、腾讯视频、曹操出行等多项联合场景服务。借助合

作方的流量资源、权益服务、营销工具等资源，加速客户营销和产品推广。在数字

化营销方面，积极推进大数据智慧营销平台、用户行为分析平台、机器学习平台等

系统建设，建立客户标签体系，试点智能化营销模型应用，逐步完善智慧营销基础

服务体系。从业务运作和科技支持上，已基本形成较为顺畅的营销活动与生态场景

拓展模式，但是在客群场景化识别、营销自动化触达以及营销商机智能化挖掘方面，

尚处于起步阶段。

（二）存在的不足

（1）数据基建有待进一步强化，智慧营销工作事倍功半

第一，数据获取缺乏统一管理，数据获取整合耗时费力。本行目前主要通过数

据服务总线（DSB）及大数据平台获取数据。在获取数据或加工报表过程中，

数据无统一管理及获取入口，对日常营销管理及业务经营情况分析造成较大的阻

碍。目前已有较多业务指标及固定报表通过大数据平台进行加工开发上线；但由

于大数据平台仅支持查询18年系统上线后的业务数据，18年以前历史数据无法

查询获取；导致在开展较长年份横向比较分析时（例如近5年情况），已在大数

据平台提需求加工好的报表无法查询18年以前数据，只能临时在DSB抽取或调

阅数据，导致数据获取及整合耗时费力，效率极低。

第二，数据抽取较为困难，亟需可视化灵活BI报表平台。随着零售客户数

量的不断增长，客户关系管理系统及DSB系统抽取全量客户数据的难度加大，目

前已不适宜通过抽取全量客户明细数据加工业绩汇总数据；但大数据系统目前不支

持灵活查询功能，无法在大数据平台根据业务需要通过托拉拽方式可视化灵活抽

取相关数据，数据报表开发及测试周期较长，无法响应业务拓展及营销活动开展

时效性要求。

(2)缺乏专门市场团队营销管理工具，营销管理智能化程度有待提升

第一，营销管理及客户营销有待进一步自动化智能化。针对市场人员的销售

目标管理、销售过程管理、团队管理缺乏较为体系化的系统支撑。分支行管理和业

务部门大多依赖总行每周下发的邮件和报表了解业绩完成情况，无法实时掌握全行

和其他同级机构业绩达成的进度和明细数据，彳艮难及时针对前线业务分析以动态调整

和优化业务策略。针对日常项目清单摸底、月末存款大额进出款摸排、贷款提前还款

摸排、存款或理财产品到期维稳管控及续作承接、等工作，均需要通过线下手工方

式进行摸排汇总，耗时耗力且效率相对较低。本行亟需填补营销管理方面系统工具

支持的空白。

第二，销售流程管理及跟进有待进一步细化。本行目前正在逐步构建和完善

业绩指标体系，但大多强调结果，缺少过程分解与动作类指标，更因为缺乏过程管

理的有效工具，难以实现对业务销售漏斗数据的持续追踪，更难以分析中间环节的

执行情况。总行在指导销售行动上，由于无法鉴别一线执行过程中的问题，导致总

行制定的营销指引可能缺乏针对性，对分支机构的检视效率也随之降低。另外，

绩效考核和零售业绩的结果与过程未能有效挂钩，因此，机构的执行积极性无法提

升，指导效果也大打折扣。

(3)数字化经营理念有待深化，闭环营销流程尚需优化

第一，营销线索尚未贯穿客户生命周期覆盖全客群。目前本行虽然已有通过数

据分析挖掘商机线索下发的尝试，但主要以产品到期提示类为主，线索类型较少;

细分客群匹配产品等带有营销指引类的线索下发目前正在探索尝试，但覆盖客群

类型、客户规模有待提升；对贯穿客户生命周期的整体客户营销规划及商机线索制

定目前缺乏整体规划。智能化营销模型应用尚处于研究起步阶段，尚未形成实际的

业务产出，后续将根据实际业务需求，基于机器学习平台加快营销模型的落地应用,

提升营销智能化水平。

第二，标准高效的营销执行闭环流程待进一步优化：当前数据提取需要跨部

门协调配合；客户360视图设计、营销策略制定、邮件+小程序下发名单等线索

下发环节都高度依赖人工手动处理，时效性低，造成线索下发困难，导致营销策略

部署不及时，一线人员收到营销线索时客户状态已发生变化，无法实现高效识别精

准营销的业务目的。营销人员基于下发的名单在执行客户营销时通过个人电话或进

行触达，营销执行过程无系统自动留痕，无法对营销过程进行校验，同时执行结果

反馈依赖营销人员主动反馈，存在不能及时监控营销过程和无法客

观反映执行结果等问题。

三、零售智慧营销体系总体目标与设计思路

(-)总体目标

全面推进数字化智慧营销体系建设，基于“业务场景驱动+数据价值驱动”的

双引擎驱动模式，构建零售“三位一体两翼”智慧营销体系。面向“三位”用户群体，以

“业务场景驱动”及“数据价值驱动”为两翼，构建一套完善的业界较为领先的

零售智慧营销体系。

业务场景强动+数据价值驱动

打造精准营销流程，围绕销售人员同位以及时的数据支持为

利用体验更优的数字类型构建能力模型,各级管理者赋能，打

化、智能化交易流程,以全流程业务场景造线上化、标准化业

辔盖客户全生命周期功能支持串联经营务管理流程，驱动队

经营闭环伍产能提升

本行客户一线市场人员各级管理者

图1零售智慧营销总体目标

在客户经营方面，构建全生命周期的客户经营和智慧营销大脑，建立数字化

客户洞察机制，提升信息分析与客户经营能力，整合内外部渠道资源与场景生态，

围绕目标客户和各层级市场营销人员，提升营销执行、管理与分析效能，建立数

字化营销闭环，实现自动化、智能化的营销运营体系。通过全面化的数字化营销转

型，达到降本增效，引领业务增长的目标。

在助力一线销售人员方面，通过围绕各业务流程全旅程梳理，打造销售经营

闭环，通过数字化手段构建能力模型赋能一线销售人员，形成识客户、晓商机、

能触达、易销售、慧检视五大核心能力，为市场人员“减负增效”，智慧化高效

实现业务销售及客户经营。

在赋能各级管理者方面，通过梳理线上化、标准化业务管理流程，构建知目

标、懂客群、善经营、能追踪、慧检视五大经营管理核心支撑能力，全息式呈现

各层级机构各业务领域业绩经营情况，为各级管理者提供数字化决策依据，驱动

销售队伍实现产能提升。

(-)业务架构

基于总体目标，零售智慧营销体系的建设应围绕服务对象主体展开，以用户

需求为导向规划整体业务架构。对于目标客户，通过全渠道经营何将本行产品、

服务有效触达客户，引导客户接受本行更多的服务与产品；通过全流程客户运营，

深入挖掘存量客户大数据信息，加强存量客户营销成效，应用智慧营销手段激活存

量客户；通过全场景获客，提升渠道新客引流效果，加强渠道与场景平台合作，积极

探索有效寻找目标客户的新思路、新方法和新工具。对于市场营销人员，建立精准销

售闭环，改善当前市场营销中“广撒网、全覆盖”的粗放式营销方式，为市场营销

人员提供自动化智能化的营销工具；加强对市场条线各层级人员在营销管理过程中痛

点、难点的挖掘分析，构建数字化的决策管理体系，提升营销管理的智能化水平。围

绕客户获取、客户洞见、营销运营、执行管控、分析反馈的数字化营销闭环，持续推

进营销运营和优化。

本h客户内部用户

全珞景我客全案as经言全融啃客户经理：拓赛销售以1环管理人国us文化决於首津

图2零售智慧营销业务架构图

1.数字化智能洞察

(1)资源全面数据化，构建营销数据集市。

基于大数据平台建立客户营销数据集市，全方位整合行内外营销数据，从数

据源广度、数据源全面性、数据颗粒度和数据获取时效性等方面强化营销类数据

采集和加工整合能力。重视营销数据的收集与积累，结合场景特性加强外部合作

平台的数据回流。扩大外部数据引入，拓展行业数据合作，分析客户线上流量渠

道聚集趋势和线下热点区域。充分挖掘用户端数据潜能，全方位采集客户线上线

下渠道行为数据，加强内部数据治理，形成标准化体系化的营销数据基础。

(2)强化用户标签画像建设，实现智能化的客户洞察。

基于大数据挖掘分析能力，建立丰富、全面、完善的客户标签中心，深入开

展用户行为分析，打通用户行为数据与业务交易数据，覆盖客户身份背景、资产状

况、购买偏好、价值潜力、行为倾向等信息，形成数据驱动的客户画像应用，实

现对单一客户、客群的刻画和洞察。深入运用机器学习AI算法建设智能化营销

模型，打造客户价值预测、客户偏好分析、智能产品推荐以及客户流失预警等模型

应用，实现客户价值深度洞察与营销模式智能升级，提升营销精准化水平。建设可

视化数据运营分析平台，建立底层数据与业务人员间的纽带，形成总分支机构运

营视图，探查业务波动原因，筑实数字化营销分析能力，为稳健经营添砖加瓦。

2.数字化营销运营

(1)精准客群分类，差异化营销策略定制。

依托大数据分析成果深挖客群价值，建立从商机发现、营销策略、运营跟踪、成

效分析到策略优化的数字化营销闭环机制，加速数据价值转化效率，提升营销精准化

水平。在客户画像基础上，对客户进行过滤和分析，为营销策划人员提供灵活的客

群筛选和差异化的营销策略定制工具，支持客群商机与线上线下营销渠道的有效联动,

实现自动化的营销触达，帮助市场营销人员提升营销成效。通过智能化的个性营销,

增加客户使用黏性。基于专家规则、数据模型形成智能决策能力，提升现有产品推荐、

场景营销、服务推送等人工作业效率，实现金融产品、场景服务与客户多层次需求的

精准匹配。从不同客群的分层服务和地域化营销入手，不断细化目标客群颗粒度，最

终实现“千人千面”的精准服务，全方位提升客户体验。

(2)客户全生命周期经营，挖掘客户综合价值。

通过用户分层经营提升用户感知和粘性，形成覆盖客户全生命周期的营销升

级体系。不断深化智慧营销平台、用户行为分析平台场景应用，在客户画像基础

上，结合客户生命周期旅程划分客户层级，针对潜在客户、新客户、活跃客户、

高价值客户、不活跃客户、已流失客户等不同阶段客户特征，采取差异化营销手段,

建立客户积分权益成长体系，促进客户生命周期的延长，充分挖掘客户价值，提升客

户忠诚度和交易活跃度。

(3)平台战略合作，打造场景化营销生态。

持续推进第三方场景平台联合运营，逐步形成多边合作的平台战略体系，借

助合作方的流量渠道、场景资源，帮助我行实现优势产品的精准投放和引流获客，

快速聚拢客户资源，拓展客户触达渠道。积极与头部互联网公司开展合作，以“流量+

数据+场景”为核心打造互联网新型获客生态，弥补场景建设短板。不断拓展合作维

度，借助外部合作渠道切入生活缴费、旅游、教育、电商、社交等消费场景，扩大

银行产品及服务边界，拓展多元化生活化场景应用，推进客户经营模式转型升级。

3.全渠道营销执行

整合线上线下触点，构建全渠道客户触达体系。持续探索智能化客户服务手

段，引入智能外呼、智能客服机器人等自动化工具，降低运营成本，扩大营销覆

盖范围。进一步扩大线上获客渠道，不断拓展互联网平台线上直销传播，借助社交、

线上直播等方式完善营销触达体系。构建线上化互动场景，与客户形成高频互动关

系，持续定制开展裂变营销、权益营销、互动游戏等各类线上营销活动，提升存量

客户活跃度。打造泛金融智慧网点，将高频的生活和社交场景引入网点，通过商机

推送、客流分析等方式完善线下营销模式，为网点注入新功能、新活力。通过线上

平台与线下网点的资源整合，覆盖更多的客户营销触点，从而实现分散营销活动的

全场景、全生态、全覆盖的统一。

4.数字化销售管理

(1)强化销售过程管理，助力市场人员产能提升。

依托精准客户数据，为机构市场人员打造一体化的智能管户和营销工具，缓

解管户压力，提升营销产能。通过系统量化的营销执行记录和营销业绩数据，对市

场人员进行系统化、可视化的效能分析，定位低产人员，制定专项激励措施。为市

场人员提供社交化营销支持，实现统一的产品、活动、海报等宣传内容管理，宣传话

术维护，支持触达任务指标配置，以及智能化外呼手段。通过商机下发、跟进追踪等

营销过程管理，形成销售漏斗分析，促进市场人员营销管理及客户维

护跟进向精细化、数字化和线上化转型，提高管户和营销效率，提升人员产能。

(2)提升经营管理能力，为管理者提供数字化决策依据。

通过数字化运营分析，赋能各级营销管理人员。通过梳理线上化、标准化业

务管理流程，构建知目标、懂客群、善经营、能追踪、慧检视五大经营管理核心

支撑能力，全息式呈现各层级机构各业务领域业绩经营情况，为各级管理者提供数

字化决策依据，驱动销售队伍实现产能提升。

5.数字化分析闭环

优化数据访问机制，通过数据查询平台动态脱敏技术和人工智能实验室，为

数据分析人员提供快速便捷的数据资源，提升运营分析响应时效。通过可视化数

据分析平台建立底层数据与业务人员间的纽带，支持业务与运营分析人员自助式查

询和分析统计，为运营决策分析提供高效可靠的数据支撑。通过用户数据、交易数

据、营销数据和运营数据，形成执行反馈，及时调整营销运营策略，迭代优化，形

成营销闭环。

通过数字化分析洞察、数字化营销运营、全渠道营销执行、可视化分析反馈，

逐层构建智慧营销体系整体架构，优化市场人员营销管理效能，实现自动化、智

能化提升。

自动化智能化

客整合行内外营销相关数据，建立客户建立营销特征库，实现智能化营销分析模

户营销数据集市，自动化采集客户线上型，如：客户价值分析模型、客户偏好模

洞线下行为数据，抓取外部商机资讯，型、客户流失预警模型、产品推荐模型、

见建立公司与零售客户标签库，完善客用户行为分析模型等；

户画像

营建立围绕客户生命周期的营销运营体智能化营销推荐，设置基于产品间关联和

销系，通过客户标签实现差异化客群营客户特征的推荐规则矩阵，根据客户在我

运销，通过自动化商机捕捉实现事件营行综合价值(存贷余额、贡献利润、合作

营销，通过营销策略编排实现自动化营年限等)自动形成定制化的产品和服务方

销流程，通过外部生态合作实现场景案推荐，为客户精准匹配所需的产品与服

化营销；务；潜在高净值客户挖掘，提升客户价

值；流失客户预警与挽留；

执建立商机管理、目标管理、销售过程建立智能化的营销渠道，APP智能助手、

行管理、团队管理的全流程销管平台，智能客服、智能外呼、智能视频、网点智

管实现销售经营的标准化、线上化；能服务；

控完善线上线下营销触点，建立全渠道为市场人员提供智能化营销助手，AI资

营销体系，实现自动化客户营销信息讯、商机智能下发、销售话术陪练、录音

触达；质检、客户智能报告：

分营销转化漏斗分析可视化数据分析看板

析业绩目标诊断与预警自定义BI报表平台

反客户利润贡献分析模型运营数据反哺，模型自学习迭代升级

馈营销策略优化

表1智慧营销闭环演进路径

（三）智慧营销案例图景

1、基于用户行为洞察的营销事件智能推荐

营稻事件举例：结合""点击浏第断点-+••历史行为数据“遂行财富产品营箱PUSH

-历史蚪事件已发生事件—未发生事件--「含/标卷智报事件执行

历史浏第财富页面＞3■存捎平台傕

近3H浏系大额未陆在大额存单4大较存单声行

OR存单洋侍页~..送大额存单：

财富户盼到期7版

督

俅

H蛇合推行交曲彷素材配百人丁干恒案迫*n因客群分布

销

平割黑行为利店行为京机牛成四法融达末材特缸推行结果反馈

台

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图3智能事件营销示意图

智能化商机洞察与营销执行：通过多维度的客户画像和行为分析，勾勒目标

客户群体；基于客户生命周期旅程，通过事件化商机捕捉、流程化策略编排、场

景化营销服务，提升客户体验和服务效率，充分挖掘客户价值，提升客户忠诚度和

交易活跃度。建立多元化的营销服务手段，实现低成本的自动化客户触达和营销执

行。

2、客户经理销售赋能场景

图4客户经理销售闭环示意图

智能化销售赋能与检视：打造标准化线上销售闭环，通过建立数字化营销模

型，挖掘客户价值贡献与忠诚评价，识别客户偏好，通过大数据用例建模输出重点

营销客群清单，针对营销产品、营销时机、营销渠道、营销话术等设计精准营销方

案，推进智能销售；打造线上化全流程的市场人员营销管理工具，全面提升一线市

场人员营销成效；并通过销售成效检视分析及漏损分析，不断优化业务流程，实现

智慧销售体系不断迭代升级。

（四）系统架构

基于上述总体目标和业务架构，零售智慧营销系统架构总体划分为数据整合、

数字化洞察、数字化营销运营、营销执行管控、营销渠道五个层级。具体展开对

应可落地的系统架构如图所示:

自动化营销渠道员工营销渠道第三方营销渠道

营销渠道手机银行短信CRM』移初业券平台

智能外呼厅堂助手.远程蹒

企业销管

智能客服机器人•APP

智能销售管理平台客户关系管理系统

营销执行营销助手I移动峥I晨夕会客户基础管理,审批流程

管控

存量客群经营I砌2aI经营看板产品基础管理知识库

营销产品货架'转化分析活动量管理

客户视图加工经营报表

数字化

营销运营

数字化

洞察

大数据平台

已建

数据整合

图5零售智慧营销系统架构图

1、数据整合层

（1）大数据平台

整合内外部基础数据，行内主要包括客户信息、交易信息、存款、信贷、理

财以及客户行为埋点等数据，外部数据包括工商、司法、税务以及合作平台的渠

道流量等数据。通过大数据共性加工层整合后向上提供营销数据应用。

（2）客户数据集市

提供高效的数据收集和数据加工能力，接入客户的基本信息、业务信息、账

务信息、交易行为信息和触点信息等数据，加工客户指标数据和基础标签数据。

（3）可视化数据分析平台

搭建可视化的运营数据看板，建立底层数据与业务人员间的纽带，支持业务

与运营分析人员自助式查询和分析统计，为运营决策分析提供高效可靠的数据支

撑。

2、数字化洞察层

（1）用户行为分析平台。体系化采集用户各渠道行为数据，掌握用户行为

特征，进而不断优化我行电子渠道服务，推动产品及服务优化，提升用户体验，

提高客户粘性；搭建用户行为数据分析体系，开展常态化、深层次用户行为分析工

作，分析客户真实意图，捕捉营销机会，提高客户转化率。

（2）机器学习平台。包括机器学习建模平台和模型运行平台，提供从数据

采集、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估在内的完整建模过程，支持

模型部署、模型监控和模型管理等。实现基于业务视角的客户分析、趋势分析，

输出如客户价值预测、客户产品推荐、客户流失预测等模型服务，构建全方位的客

户标签画像，从而满足我行的智能化营销与服务的发展要求。

（3）智能推荐平台。基于客户标签和智能模型挖掘，建立产品智能推荐引

擎，结合产品推荐策略，为客户提供精准化的营销产品与服务建议。

3、数字化营销运营层

（D智慧营销平台。作为营销驱动的管控中枢，基于数据层提供的客户标

签形成营销类标签体系，支持业务人员基于基础标签进行灵活组合动态生成衍生标

签，实现差异化的客群分类，结合营销内容、营销事件等为营销智能化提供基础。

通过场景编排、营销过程管理、模型管理、渠道协同配置，提高营销活动的设计与

部署效率，打通各渠道，有效管理客户触点，实现多波段、全渠道的协同营销。

0积分权益平台。主要包含积分管理与权益管理两大功能，提供客户积

分管理、账务处理和积分活动以及积分规则配置等功能，实现线上线下多渠道客

户行为积分权益计算；提供卡券、礼品等权益管理，支持各类营销活动的权益兑

换；对接外部积分商城和第三方权益平台，为客户提供广泛的积分消费场景。

0互联网金融平台营销子系统与OpenAPI。主要承载线上对客的H5营销

活动内容定制等相关功能，提供例如裂变营销、预填单等互联网交互展现支持。基于互

金平台分布式框架，提供统一的行外接口标准，实现与第三方场景平台的对接。

4、营销执行管控层

0智能销售管理平台。智慧销售管理平台面向销售队伍和管理人员，实

现标准化销售举措，强化过程管控体系，顺畅传导经营策略，加强团队管理机制，

高效服务外部客户。平台以APP+小程序为主要用户端载体，支持插件式的业务

模块扩展，为市场人员提供社交化的营销推广工具支持，串联行内数据分析成果

与商机执行，从业务目标管理、销售过程管理和团队管理三个方面强化对零售业务

的全面销售管理，全面支撑一线精细化管理。

0客户关系管理系统。主要承载行内客户关系与数据维护、客户信息加

工整合、被动商机生成、知识库、客户业绩统计分析，以及客户业务相关流程审

批，为客户经理及团队管理人员提供精益化的客户数据视图和管户支持。

5、营销渠道层

(1)员工营销渠道。贯彻执行精准营销的重要执行前端，借助营销运营管

控层提供的客户识别、潜在商机、营销事件、活动推送等服务，支持客户经理、

网点服务人员、远程座席人员等一线营销人员通过CRM、移动PAD、外呼系统、

远程视频、企业、销管平台等系统获取营销线索，开展线下营销。

⑵自动化营销渠道。主要包括行内短信平台、手机银行、银行、智能外

呼、智能客服等线上渠道系统，通过API、报文推送、H5活动页面输出等方式与

营销平台进行轻量级的对接，为各渠道提供自动化线上营销服务支持，实现低成

本的客户营销触达。

(3)第三方营销渠道是本行获客引流的重要入口，通过营销工具联合运营、

API整合、进件引流、广告投放、生活圈等方式，帮助我行实现优势产品的精准

投放、引流获客和存款直销，快速聚拢客户资源，拓展客户触达渠道。

四、零售智慧营销具体措施与实施路径

1.第一阶段（2022-2023上半年）

（1）阶段目标

完善智慧营销基础设施，夯实数据基建工程，优化数据访问机制，打造零售

客户营销数据集市，建立多元化的营销工具和渠道，提升营销管理线上化和自动

化水平，推进场景化营销应用，初步搭建形成零售条线的数字化智慧营销运作机制。

客户洞察：建立营销数据集市，开展用户行为采集与分析，完善客户标签体

系，推进智能营销模型落地应用。

营销运营：深化智慧营销平台应用，开展客群营销和事件营销，提升客户转

化和留存；拓展营销活动与渠道生活场景建设，带动批量获客。

营销执行：建立零售智慧销管平台，强化市场人员销售过程管理，丰富智慧

网点、智能外呼等营销渠道。

分析闭环：优化数据访问机制，推进数据可视化分析平台建设。

（2）具体措施：

1）加快系统功能迭代重构，切实解决机构营销痛点难点

根据对零售市场人员及分支行营销管理人员在营销过程中痛点难点征求意

见及座谈交流的调研情况，针对各相关业务系统或功能形成三定表，组织各相关部

门加快推进对系统功能迭代优化及改造升级，并对相关新上线新功能积极组织市场

人员进行培训或功能指导演示，切实对标市场人员需求，清单制跟进推动各优化事项

上线落地，优化完善客户关系管理系统、零售信贷系统、手机银行、积分商城等相

关系统功能，逐一解决市场人员营销过程中存在的痛点难点，提升市场人员营销效

率，压降市场人员非营销时间占用，提质增效，不断挖掘与释放市场人员潜在产能

及战斗力。

2）建立客户数据集市，整合行内外营销基础数据

在客户标签库的基础上进一步完善大数据客户数据集市，以营销主体为切入

点，全方位整合行内外营销数据，从数据源广度、数据源全面性、数据颗粒度和

数据获取时效性等方面强化营销类数据采集和加工整合能力。重视营销数据的收

集与积累，结合场景特性加强外部合作平台的数据回流，汇聚包括客户行为数据在

内的行内外各系统、各来源、各维度客户信息。搭建统一客户标签体系和客户

信息挖掘基础数据库，推进客户管理转型及客户信息标准化。

3）加快用户行为分析平台建设，完善客户行为标签

通过建立体系化的渠道埋点体系，采集本行用户在线上的行为信息数据，并

结合用户的基础信息等数据，将用户进行分群标签化处理并结合数据分析工具进

行挖掘分析，以支撑后续产品优化、运营和精准营销。实现客户全生命周期行为分

析，完善客户视图，一方面用于支持精准营销，另一方面通过全流程数据分析，检

视优化本行现有渠道及业务流程客户体验，减少客户漏损。

4）深化智慧营销平台场景应用，开展客群分类营销、事件营销

结合零售八大目标客群，对现有客户标签体系进行丰富扩展，针对专属客群

建立360营销视图，通过系统为营销策划人员提供灵活的客群筛选和差异化的营销

策略定制工具，支持客群商机与线上线下营销渠道的灵活对接，实现自动化的营销

触达，帮助市场营销人员提升营销成效。

基于智慧营销平台事件营销与营销流程编排机制，提升客户自动化服务水平。

按照客户生命周期管理理念，诸如对新获客户进行T+0、T+10、T+30、T+90等特定

时点信息自动触达营销，促进新客登船百日内二次销售转化，提升客户转化和留存，

减轻一线市场人员对客户例行日常维护服务工作。结合智慧网点服务场景，针对客户

到访与业务办理事件，为厅堂服务人员推送营销线索，提升线下营销主动性。

5）推进零售智能销售管理平台一期项目建设，实现销售经营的标准化、线上化

加快建立精细化的销售管理平台，围绕客户经营、商机管理、目标管理、销

售过程管理、团队管理打造全流程的销管平台，打通各系统间数据及流程壁垒，

整合智慧营销平台、客户关系管理系统、营销小程序等功能模块，实现对市场人员

各营销环节的闭环管理。以数据决策及辅助营销为导向，充分提升数据资产在业务

营销及经营管理中的决策重要性，以客户为中心，打造精准而全面的客户画像，建立

360度客户视图管理体系，通过自动化商机推送辅助市场人员实现客户精准营销，

推动业务数字化及智慧化转型。

6）推进机器学习营销模型试点应用，打通智能化模型营销落地机制

基于行内存量客户数据，通过机器学习算法开展自主营销模型建设，加快推

进客户流失预警智能模型数据验证与营销场景建设，针对潜在流失客户制定专项

留存营销措施，减少客户流失。完善兴安贷+客户提款评分模型流程串联，联合

新希望金信调整已授信未提款客户营销策略与优惠返还活动，推进模型落地应用。

7)持续拓展线上渠道生活场景和营销活动建设，带动场景化批量获客

推出35周年行庆主题系列互动，优化积分商城运营，不断完善本行的权益产

品与综合服务能力；加强跨界平台合作落地，推进饿了么、爱奇艺、知乎、曹操专

车等合作场景落地并上线投产，助推线上获客。依托MGM营销工具，深化代理人拓

展，并加强数据回流分析，以此来突破本行网点、人员限制，实现快速上量。加强对

本行积分商城及营销活动场景运营挖掘，推出更具沉浸式体验的营销活动促进客户

不断加强在本行应用软件或产品咨询时间停留，加强与客户互动感，提升客户与本

行业务粘性。拓展存款产品线上直销，完善存款产品直销开放能力，加快推进大额存

单线上直销渠道对接，以存款产品直销带动批量获客。

8)开展多元化营销渠道建设，建立智能化客户服务手段

推进智慧网点三期项目建设。加强线上线下联动营销和事件营销，通过数据

信息整合，将智能交互嵌入具体的网点营销场景，引入AR虚拟互动，提升客户

线下金融服务体验。

运用智能外呼系统实现机器人辅助人工开展自动化的营销外呼，实现一户多

开营销、消费贷款营销等场景应用，较少市场人员大量重复的人工投入，助力本

行零售业务降本增收。通过智能质检系统实现客服代表服务质量的全面质检，挖

掘客户关注热点，捕捉营销商机。

9)推进数据可视化分析平台建设，优化数据访问机制

推进数据可视化分析平台建设，已大数据为基础开展主题数据整合，建立灵

活的BI报表功能，通过托拉拽快速灵活查询业务所需数据。重点优化解决一线营

销过程中“数据不好找、数据不好抽、数据不好用”的问题，能够“只用一个数

据系统，查询全部所需数据”，避免多系统并行运行，但单一系统从无法完全满

足数据使用需求的情况发生。优化数据访问机制，通过数据动态脱敏技术和人工

智能实验室，为数据分析人员提供快速便捷的数据资源，提升运营分析响应时效。

2.第二阶段(2022-2023)

(1)阶段目标

深化营销模型应用，加强数字化应用建设，提升智能化、开放化水平，建立

客户全生命周期的经营模式，全面提升市场团队营销效能，智慧营销体系逐步成

型。

客户洞察：完善机器学习营销模型矩阵，建设智能推荐引擎，提升营销分析

与决策的智能化水平。

营销运营：建立客户全生命周期的分层经营体系，打造综合权益服务平台，

助力客户价值挖掘、促活与留存。

营销执行：拓展销管平台功能，全面提升市场团队营销管理效能，结合开放

银行体系加速第三方营销场景合作。

（2）具体措施：

1）建设智能产品推荐引擎，实现智能化、个性化、精准化的产品推荐

基于一阶段客户画像、行为分析的基础，结合机器学习模型算法的应用成效，

进阶建设智能推荐引擎。通过预测用户对财富类产品信息的关注偏好和购买力，

为用户推荐其最感兴趣的产品和服务，并挖掘相关的商机信息、，从而实现千人千

面的精准化营销。结合我行的零售业务规划，可将推荐系统技术主要应用于财富类

产品推荐，结合我行APP现有的财富增值板块，根据用户的个人信息和行为信息等

多种特征分析，结合机器学习、深度学习等技术的运用，构建模型并且有针对性的对

不同类型的客群推荐不同类型的财富类产品，也可供客户经理快速判断并有针对性的

做出营销操作。

2）引入综合权益服务平台，打造全方位的权益服务生活圈，助力获客与留存

扩大本行权益服务范畴，引入具备成熟权益产品的运营服务商，建设客户综

合权益管理平台。针对不同客群特性和客户所处的生命周期阶段，提供包括场景权

益、成长权益、金融权益、合作商户权益等综合权益服务体系。通过综合权益服务

平台打通第三方合作渠道权益服务通道，实现统一的权益接入，建立从权益配置、

权益投放、权益使用与核销以及结果分析等完整的权益管理流程，丰富国行权益矩

阵助力零售获客。

3）完善机器学习营销模型矩阵，提升营销分析与决策的智能化水平

基于人工智能实验室和机器学习平台，完善营销特征库，建立多维度的智能

化营销分析模型，如：客户价值分析模型、客户偏好模型、低资高潜客户挖掘模

型、大额存单潜客预测模型、消费贷潜客预测模型、产品推荐模型、用户行为分

析模型、客户贡献度分析等。实现客户价值深度洞察与营销模式智能升级，提升营

销精准化水平。

4）建立客户全生命周期的分层经营体系，挖掘客户综合价值

通过用户分层经营提升用户感知和粘性，形成覆盖客户全生命周期的营销升

级体系。不断深化智慧营销平台、用户行为分析平台场景应用，在客户画像基础上,

结合客户生命周期旅程划分客户层级，针对潜在客户、新客户、活跃客户、高价值

客户、不活跃客户、已流失客户等不同阶段客户特征，采取差异化营销手段，建立

客户积分权益成长体系，促进客户生命周期的延长，充分挖掘客户价值，提升客户忠

诚度和交易活跃度。对于潜在客户，传递产品价值提升品牌感知，通过裂变传导吸引

客户开户；对于新客户，传递良好体验和创新产品，结合促销手段促进客户入金和产

品购买；对于高价值客户，通过积分权益和配套奖励体系设计客户忠诚计划，并结合

产品体验和优惠活动的组合优化现有客户的价值贡献；对于不活跃客户，通过客户

价值评估模型进行针对性唤醒；对于已流失客户，重新设计具有吸引力的活动方案。

5）推进智能销售管理平台二期建设，全面提升市场团队营销管理效能

推进零售智能销售管理平台二期建设，深化智能客户经营、团队业绩分析、

活动量管理、激励体系、AI质检、信贷展业支持以及销售看板分析等领域的功能

支持和应用。实现信贷业务销售赋能，实现第一阶段功能成果在信贷业务场景中应

用，并重点加强营销获客联动、信贷业务办理支持场景，完善信贷产品销售过程管

理与展业支持。实现销售绩效激励体系的构建和数字化AI化的经营管理能力提升。

通过规模追踪、目标诊断、活动量诊断实现对整体规模趋势、机构和个人KPI达

成、销售活动量达成进行多维度的分析追踪。通过经营视图的管理人员视角，检视

机构客群的分布与变化趋势，通过AI经营看板、业绩英雄榜等模块为管理人员提

供能下钻至一线的多维度的数据统计与分析。

6）结合开放银行平台体系建设，加速第三方营销场景拓展

搭建OpenAPI技术平台，初步形成基础的开放服务技术体系，开展面向生态

的全面的数字化转型，通过整合金融业务领域服务，实现银行从业务构想到线上

化运营、然后完成标准开放化，在产品上要打造客户化的产品，通过以合作场景、

合作平台为中心进行产品体系建设，进一步完善开放银行业务中台。

积极与头部互联网公司开展合作，以“流量+数据+场景”为核心打造互联网

新型获客生态，弥补场景建设短板。不断拓展合作维度，借助外部合作渠道切入生

活缴费、旅游、教育、电商、社交等消费场景，扩大银行产品及服务边界，拓展多

元化生活化场景应用，推进客户经营模式转型升级。

7）持续完善数据可视化分析平台，为运营决策提供高效可靠的数据支撑

搭建可视化的运营数据看板，建立底层数据与业务人员间的纽带，支持业务

与运营分析人员自助式查询和分析统计，为运营决策分析提供高效可靠的数据支撑。

通过用户数据、交易数据、营销数据和运营数据，形成全面的执行反馈，及时调整

营销运营策略，迭代优化，形成营销闭环。

第二篇公司金融智慧营销

本文所述的公司金融智慧营销为在我行营销管理理论和体系（漏斗式营销、

M-FINDER1.0,M-FINDER2.0等）基础上进行改革升级，实现以智慧科技为基底、

数字创新为手段、提质增效为导向构建的营销体系。公司金融智慧营销将通过整合

内外部资源、优化营销管理效能，通过智慧商机挖掘、智慧过程管理、智慧客户运

营、智慧场景交互四大维度全面提升营销效能，达到降本促优，引领业务增长的目

标。本文将从同业分析、总体目标、实施路径三大方面论述公司金融智慧营销体系

的架构规划。

一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析

（一）同业公司条线智慧营销调研

1、闭环式智慧营销管理体系（建设银行）

建设银行智慧营销平台包含六大模块亮点：客户关系图谱、客户综合价值、

需求分析+产品配置、综合定价方案、风险控制方案、评估评价方案（各板块的

界面模型见下附文档）。为对公营销在客户管理、业务支持、检视分析的三个方

面提供智能化闭环式的管理支持。其中：

（1）客户管理方面，平台通过对企业的描述类和关联类信息的采集处理，

形成连贯式的标签评价体系，并在“客户现状版块”提供企业的关系图谱、财务

图表和事件提醒，帮助市场人员在短时间全方面全视角了解存量及陌生企业，及

时洞察企业当下需求；

（2）业务支持方面，平台基于“客户现状版块”和“综合价值版块”的客

户信息和价值潜力数据，通过对需求和产品匹配规则进行预测，最终在“综合定

价方案版块”展示综合性产品推荐和差异化定价建议，并可配置各价格层级审批

权限，以数字化经营管理为市场人员梳理明晰的业务定价参考；

⑶检视分析方面，平台在“风险控制版块”展示风险提示，并形成待办

事项落实生效放款和贷后的风险检查，同时在“评估评价