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  • 【西南峰会回顾】互联网+大数据背景下的服务与营销-新网银行产品管理部副总经理-张皓义

    2017-08-15 14:06 来源: 未知  作者 才博



    分享主题:互联网+大数据背景下的服务与营销

     

     


    分享嘉宾:张皓义:新网银行产品管理部副总经理
     

     

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    尊敬的协会领导和在场的各位业内的专家同仁,大家上午好!非常荣幸也非常的感谢我们组委会提供这样的一个机会,让我们跟大家一块来交流。刚才付斌总讲到了我们客户联络中心的演变和进化,讲得非常的详细。我今天的主题是“互联网+大数据背景下的服务与营销”。

     

    我的主题可能更多的是讲我们实际引用的一个案例。大数据在我们新网银行,在客户部,怎么样去做一个结合。应用层面,案例的层面会更多一点。

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    我们讲现在大数据和大的平台会去再造我们的新客户。大家可能觉得这个是比较虚的,其实两三年前,大数据已经炒得非常热,那个时候,大家都在讲大数据怎么样去应用和落地。我们实际的应用当中,感觉是非常少的。这个概念相对比较模糊的,但是经过这两三年的发展,我们大家对大数据的认知,应用的结合会感觉越来越多。

     

    从我们这个客户来讲,大数据目前逐步的在全面向我们的客户联络中心进入,我们客户联络中心会产生大量的数据,这一点是毋庸置疑。我们的客户联络中心有大量的文本数据,有大量的工单的数据,客户的行为数据,质监数据。更多的是在讲传统银行基于我们业务系统的基础数据或者是外围的数据,这些基础数据很多是没有整入我们的客户行为数据,我们客户联络中心逐步的将大数据融合的趋势当中,我们会把我们客户中的所有的数据整合进我们原来的基础数据,让它变得更加的综合和立体。

     

    这些数据产生了以后,我们客户的行为数据和服务数据,跟原来所有的业务系统和外围数据,结合了以后,我们可以对这些数据进行分析,进行数据的学习,整理。那么这些数据反馈出来的一些结论,会帮助我们去做一些流程的再造,实际应用当中,我们坐席的话术的优化和策略的调整。

     

    我们讲客户现在和大数据的应用,现在是越来越多,场景越来越多。原来我也是传统银行的,传统行业呆了很多年。传统行业的话,可能在服务和营销,在那个阶段相对是比较隔离的。在我们今天,特别是互联网行业发展的今天,我觉得客户服务和营销,已经是密不可分。没有办法去完全隔离,哪一个阶段是服务,哪一个阶段是营销。包括电商行业,包括我们互联网银行,我们客户通过这种微信端,通过APP,或者是通过我们官网,在向我们做一些服务请求的时候,我们的员工在跟客户做互动,解答它的问题的时候。它是一个服务的过这个服务的过程也是向客户介绍它的产品。在推广我们的产品的一些特点。

     

    那么这个过程也间接的是我们推广营销过程。我们现在很多,包括很多传统银行,原来在做一些信用卡的精准营销的时候,我们很多营销其实是在服务的渐进过程中完成的,通过服务来引导营销。通过刚才讲的数据来整合,我们可以去了解客户的一些特点,他的喜好,包括他的一些需求。我们会去给他打标签。这个过程完成了以后,得出来的一些结论,帮助我们去做一些策略,在什么恰当的时间去接触客户,在哪一个时间点,利用什么样的策略和话术去跟客户沟通。得到的效果可能就是一个最佳的营销效果。

     

     

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     接下来可能要讲一下,就是我们在新网银行的客户实际案例是怎么做的。我们这个项目是I  See  U,这个地方简单跟大家介绍一下我们的银行和产品。

        我们新网银行是雷军和刘永好,还有红旗的曹董事长联合发起的。我们线上为大家提供一种金融服务。这个金融服务在前期我们出了一款产品,叫好人贷。我们刘永好先生有一个好字,所以是一个系列产品,这个好人贷产品,是一个纯信用的消费性的产品。

     

     我们讲我们的产品,员工要很清楚的理解这个产品的定义和它的特点,它的整个设计过程中,哪些地方可以击中客户的痛点,才会知道怎么样去服务客户,怎么样跟客户沟通。我们这款产品,几个最大的特点,定义为社会中坚客群的大额生活备用金。第二个是在线申请,极速秒贷。我们上洗手间的时候,拿手机玩一下,款就到了。第三个是额度批了以后,是终生的额度。第四个超低力,随借随贷。这是我们产品的特点。

     

      接下来,给大家看一下,我们整个产品,客户在使用过程中,会经过哪些流程。第一个是我们通过微信的公众号找到入口,在左下角可以看到好人贷的产品,点击以后进行注册,然后进行登陆。

        第二个页面是获取授信额度的过程,让客户点击,然后做身份证认证,然后拍我们的脸上传。然后填写自己的基本的信息。最后获得相应的额度。

        第三个大的环节是借款。

     

    最后对客户,这个产品我个人经常在使用,有可能躺在装上一两分钟,这个使用场景会比较多。金额,然后选择还款方式,利息多少,确定下一步进行。审核大概在三分钟左右就会到你的银行卡上。这是整个的一个流程。

        整个产品了解清楚了,然后就看一下我们I  See  U产品的背景。这个过程,我们前期是逐步推广的过程。我们得到了一些流量客户,这些客户大部分是没有跟我们产生互动的。而我们都知道,现在客户流量是非常贵。我们之前得到一个调研数据,每一个让客户大量的成本是在两个小时以上,这么多的客户,我们后面会大量的推广,大量的流量,这些客户是没有产生价值的,这怎么办呢?需要我们客户中心去把这些客户留下来,让他们产生价值。

     

    我们要去了解客户为什么会离开,或者为什么没有来。中间发生了什么问题,发生了什么故事。产品问题,还是产品需求没有被我们击中。如果是产品问题,我们需要迭代。每一个坐席一定要有一个产品经理的思维角色。如果客户的需求问题,我们要改变我们的策略,怎么样找到他的需求。这是我们的一个背景。

        我们前期大概统计了一个数据,客户来了以后,我是不希望客户悄悄的来了,我们这么多流程环节,这么多页面,不声不响的就走了。悄悄地来,不希望你悄悄的走,希望你留下来。这样的数据,我们可以看到,从注册的页面,我们流失的比率高达96%。也就是说意味着有一百个客户到了这个页面,96个客户都走了,会进入到下一个页面。这个数据是非常恐怖的。那么为什么他会走,在注册的这个地方,注册的页面不友好,操作页面不人性还是什么原因。

     

     第二个登陆页面,注册的客户注册就完了,没有去登陆,这个地方占了86%,都是非常惊人的流失的比例。

        第三个是客户到了扫描拍身份证照。这两个页面分别是62%和90%的流失率。

     

     接下来一个页面是绑定银行卡,这个流失率达到了88%。所以从刚才我们呈现给大家的这几组页面流失的数据可以看到。其实我们有时候花了很大的成本去引进客户,结果平均80%以上的客户在不同的阶段会流失掉。我们要去找什么原因。我们去画一个客户离开的轨迹,从客户到注册到申请,到借款,最后离开,我们拧了十个,相对是比较重要的,比较关键的页面去做这个I  See  U项目的开发。前期我们科技部成立了大数据中心,我们跟大数据中心确定I  See  U成立项目小组。前期在系统完全开发完成之前,我们通过一线数据,就是把所有的客户,来到我们微信公众号,到各个页面停留过的客户采集数据,但是效果是有限的。我们提了很多需求,开发不断完成了之后,我们也去设定了很多的规则。

     

    这个是当时我们最早的设定的规则,我们要做实时传输,客户到我们的系统页面来了以后,会在不同的阶段,不同的原因离开。但是我们要在恰当的时候去接触,去做关怀,去了解原因。这个最恰当的阶段,我们认为是最实时,相对实时,最有效果的,所以我们定的是页面实时传输数据。只要是客户到我们页面停留,我们会设定规则,规则设定前期是非常痛苦的过程,我们判定这个客户在我们某一个页面停留多少分钟,我们会判断他有没有遇到困难,或者三分钟没有进到这个页面是不是离开了,我们反复的敲打设定我们的规则。只要是操作页面被规则击中,我们大数据会实时的传输到我们客户外呼的系统,会生成一个外呼的池,我们员工会获得相应的任务。这些任务过来了以后,会实时,根据客户的状态,去进行外呼的一个话术。

     

    大家看左上角,红框里有一个大数据导入。我们实时页面的规则,大数据平台,会把数据传到我们的客户联络中心系统。有些资料我是隐去了。左上角会有一些流失的环节,客户在哪一个页面,哪一个环节流失的,分别有一个小型的展示。

     

    然后他们大数据,会通过我们业务系统的数据,包括一些征信数据,采集客户的相关的信息,姓名,电话号码,授信金额,家庭住址等等。

     

    下面一张图是我们的员工,我们的坐席,他的当前任务,数据来源是大数据导入。这个是每个员工的外呼的任务。点击每一条任务去外呼。可以看到红框里有客户的流失环节,员工可以清晰的判断这个客户在哪一个地方流失掉,我们前期给员工的策略和相应的话术。会知道这个页面流失掉的客户,会遇到什么样的问题,我们匹配的执行相应的话术。

     

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    通话结束了以后,会标记这个客户的状态,是已经注册的,还是说申请失败的。这个标记包括我们的记录,会去做系统的具体分析。最后回到我们大数据平台,去帮我们验证前期建立的规则,甚至是我们的模型,甚至足够的精准和有效,再去做一些迭代的优化。确保我们不断的去优化我们的整个策略的规则。

     

    一个客户是我们新注册的客户,准备获取额度,在身份验证的页面,停留时间超过了两分钟,身份证拍照了以后,这个过程停留超过了一分钟,上传了以后,页面报错。这几个规则是被我们大数据的规则击中,所以传到我们外呼系统。这个页面拍照是不是拍照的方式方法不对,出现了问题,而导致了拍出来的证件没有被识别。最后我们去发起这个外呼关怀,确实情况是这样的。我们引导客户照片怎么样去放,有没有反光的情况,背景框大小是怎么样的。最后结果是客户成功拿到授信。导致了客户最后是提款成功。

     

    第二个案例是这个客户在我的银行卡这个页面,有一个全停,这个客户已经借过了一次款,而且还在这里操作,停留时间比较长。我们觉得这个客户要么是在犹豫,要么是在借款的金额,或者是具体的一些规则上面的思考。这个是我们判断为高价值的客人,营销的外呼客户。我们实时的数据库最后实施了外呼,包括他的一些顾虑,辅助了我们的一些利率优惠券,最后这个客户在一个月产生了三笔借款。这是比较简单直观的案例。在我们实时数据营销中是非常常见的。

     

     

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     这个是我们用户流失和挽回的一个基本流程。我们大数据平台会去采集客户的基本信息,抓到客户的一些信息,包括我们会在很多页面做排点。拿到数据以后,会跟我们外呼结果反馈到的数据会去做什么。然后去做分析预判。去建立我们流失的一个策略。我们最后发起挽回,这个过程有可能是电话,也可能是语音,也可能是页面展示。

     

     最后是评估。不管是正面还是负面的,全部传到我们大数据去做迭代,重新去学习优化。

     

    这个是我们流失用户精准营销的技术框架。各位很多同事或者朋友,是技术方面的专家,就不再过多的赘述,最底层是我们大大数据和业务系统。会经过精准学习,最后到数据系统去学习,反馈过来大数据去做优化。这是整个的技术架构。

     

    这个过程当中,我们智能预判I  See  U这个项目,中间也会发生很大的一个作用。我们通过前期的不断的学习,在我们外呼过程中,建立了越来越多的样本库,会给一些问题,预判处理的建议,处理和模型,帮助我们提高成功挽回的比例。

     

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    我们跟大数据我们的开发人员沟通的时候,我们一直深入做智能预判。传统的我们说数据分析是需要专业的人员去做,而且具备一定的产品思维,这种复合人才是相对比较稀缺的。我们做了预判以后,很多东西是我们智能自主去深度学习,学习完了以后,导致一个结果。然后给到我们业务操作人员。根据他的分析的结果,这个结果可能是图表画的,直接去做决策。相当于我们业务人员,他不用去为分析,为拿这个原因的这个可视化的一些结果而烦恼。

     

    这个是我们前期I  See  U项目完了以后,在上一个阶段我们统计的一个数据,通过I  See  U数据传输项目,注册转化率达到了24%,这是我们所有外呼过的。当然,这个在传统行业,特别是电销行业,这个数据是完全不可想象得。申请转化率达到27%,授信转化率达到18%,最后关键的一步,提款的转化率可以达到10%。所以这个项目效果来看的话,已经被行业列为重点项目。我们大老板非常关注这个项目的实施进度。

     

     这个项目的价值,定义为三点。第一个是促转换。促成我们的产品转换,营销成功。

        第二个是体验,提高我们服务体验,有些客户不需要营销,本身带着需求来。但是界面不友好,他操作不来。我们实施的时候,一个电话过去,提高了他的使用体验,解决了他的问题。

        第三个是产品迭代。我们前后提供了157条产品建议,推动产品迭代频率一周一次。

     

     

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    后面是我们整个未来自己规划的客户,以及融合,智能。下午有我们京东董事会专门讲这个智能客户的规划。我们讲人工智能用得比较多一点,一般两种形式。一种是简单的问题,人工智能机器人相对答一下,相对比较复杂的,再转到人工。

        第二种情况,我们讲是人机混合的模式。我们坐席在跟客户交互的过程中,我们系统经过深度学习以后,智能机器人会根据客户提的问题,会给坐席一些实施的建议,员工点击这个建议,直接就出去了。这个是更实时,更快速,更准确的一种渐进和一种升级。

     

    我们讲不管是I  See  U这个项目,还是说未来我们还会有更多的应用场景,我们希望通过客户联络中心的数据,和原有的外部内部的数据结合,实现我们的数据变现。我觉得数据变现主要体现在三个方面。

     

    一个是服务变现,二一个是管理变现,三一个是营销变现。服务变现快速的定位并解决客户的问题。管理变现是帮助我们管理人员,能够去多渠道的统一去管理。更直接面对数据。打开我们的视觉,帮助我们在人员管理上面得到更大的效率。营销变现就是我们整个通过数据和我们的场景,运营结合以后,员工个人思考层面会减少,很多东西都是我们系统帮他做判断,更多的是用好这个工具,营销的客户,我们二期准备做对所有的客户进行评分模型。我们对这些客户会打分,我们设定一些规则。达到一定分数的时候,这个营销成功率,转化率会更高。因为我们资源是有限的,我们会把有限的资源去排优先级,优先去做。对于我们员工来讲,服务和营销都更有信心,工具多了,成功率更高了,反过来对团队的留存,业绩达成是一个良性的互动。通过刚才我们提到的不管是具体项目落地还是我们的构思,会达到一个新生态。千人千面,有不同的服务策略和营销策略。

     

    最后,大数据对我们客户联络中心还会变革我们的传统客服。我的分享结束了,谢谢大家!

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