案例 | 数字化产品助推区域特色经营与银商深度合作

近年来，数字经济蓬勃发展，其发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有。“十四五”规划和2035年远景目标纲要指出，要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级。信用卡作为银行零售业务中数字化转型的先锋，在助推区域特色经营和银商深度合作方面发挥着关键作用。

信用卡区域数字化转型面临的痛点

1.营销同质化、同业竞争白热化，分支机构难以实现基于特色场景的精细化获客与经营。近年来，国内信用卡行业进入存量时代，商业银行在前端获客与中端经营方向展开了激烈竞争，丰富多样的产品设计与营销活动、优质的客户服务成为主要角力场，数字化赋能成为高效运营、提升竞争力的主要驱动力。但在数字化转型浪潮中，地区间发展极不平衡，对于分支机构而言，在营销费用及人力相对有限的情况下，如何利用自身数字化能力，精准定位当地特色客群，匹配本地优势场景与商户，成为当前业务发展面临的痛点和难点。

2.银商合作仍以传统模式为主，信用卡端对零售数据资产价值挖掘有限，双方信息不对称一定程度影响商户甄选与合作质效。信用卡作为商业银行零售业务的核心产品，是银行构建金融生态圈的重要发力点，同时信用卡具有天然的大数据基因，是金融领域数字化赋能实践的主战场。从实际发展情况看，大多银行信用卡端的银商合作仍以传统模式为主，由于双方信息不对称，缺乏明晰的商户数据与画像支持，如商户同业竞争格局、优势地域与城市分布、优势客群与信用卡目标客群的匹配度等信息，银行对于优质商户的识别与甄选难度较大，不利于业务的敏捷高效开展。

另一方面，零售商户在和银行的合作中越来越关注银行方能否给自己带来流量价值与客群价值，往往会提出诸如客户画像分析、营销方案设计、地区资源投放配置等其他增值服务的要求。银行能否将自身积累的大量零售数据资产进行充分的价值挖掘，甄选出优质商户，能否通过数字化手段为优质商户提供创新的数据增值服务，也是银行和商户方能否达成紧密合作，进一步提升合作质效的痛点和难点。

“特色场景挖掘”，助力获客经营

1.文本挖掘与NLP技术构建立体化消费标签体系，细化区域经营颗粒度。中国民生银行信用卡中心（以下简称“民生信用卡”）研发的数字化产品“区域特色场景挖掘”，是基于区域银行卡消费数据，精准定位本地业务方向，利用文本挖掘与NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术开发形成的三级立体化消费标签体系。该标签体系涵盖了行业大类、行业细类、品牌库等垂直细分领域，能够帮助区域市场前端挖潜特色发展机遇，便捷筛选出当地客群消费需求与场景偏好，细化区域客户与场景经营的颗粒度，形成更具针对性、个性化营销方案，大大提升特色客群与消费场景的契合度。

2.Apriori算法识别关联场景，延伸场景价值链。通过Apriori算法（关联规则挖掘算法）从细分客群、商业、商户等多维度，对区域存量客户历史数据分析挖掘，并搭配关联性高的衍生场景，优选“特色客群+特色消费场景+特色关联场景”联动组合，帮助区域洞察持卡用户消费旅程与行为规律，同时进行捆绑销售或精准营销，寻找多场景协同营销线索，延伸场景价值链，从而指引和助力特色客群智能识别与优质场景打造。

3.一站式解决方案提升敏捷服务能力，赋能业务落地与应用。在区域特色经营上，地方分支机构具有先天优势，对当地市场与客户更加了解，因地制宜、战略落地响应更为灵活，但在客户体验、大数据、精细化管理等数字化转型中的关键能力方面相对薄弱。数字化产品“区域特色场景挖掘”提供了简洁明晰、标准化的一站式解决方案，大大降低用数门槛，同时支持一线业务人员灵活自主分析，数据分析经验可共享，有助于打破总分机构数据孤岛和数据壁垒，实现数据连通，提升全行用数意识，让业务真正用起来。

“精选商户画像”，助力银商深度合作

1.消费特征具象化，助力银行识别与甄选优质商户，优化资源配置。传统模式下，银行通过与商户合作，获取零售个人客户和零售消费场景，积累了大量真实有效的商户经营及客户交易数据。民生信用卡开发的数字化产品“精选商户画像”，采用NLP自然语言处理技术，对海量消费数据进行挖掘，将商户及其所在行业市场份额、刷卡客户消费特征具象化。该产品可以进一步丰富商户评价体系，助力优质商户识别与甄选，优化行内资源配置，帮助提升场景筛选效率与质量，也有助于从数据方向拓展合作深度，提升议价能力，为策略与营销活动的制定提供方向，为银商合作提供数据基础和决策参考。

2.数字化增值服务创新助力商户寻找高匹配度消费者，改善经营质态。民生信用卡的数字化产品“精选商户画像”产品包含了四大功能模块，分别是商户及其所在行业的消费概览、首选商户评级系列标签、商户及同业客户画像以及商户城市竞争格局。

我们通过为合作商户提供高效的数字化创新咨询服务，帮助目标商户掌握市场份额信息与客户基本消费特征，了解自身及竞争对手客群结构，明确地区竞争格局确立差异化发展战略，为商户客群拓展及商机把握提供信息参考，促进银商关系深度发展。

3.促进银商合作由简单粗放向精细化、系统化、高效化转变，共推数字化转型。部分中小微商户存在获客能力薄弱，经营模式单一，忽视用户运营等短板等问题。民生信用卡聚焦商户业务领域，充分发挥自身数字化发展优势，用科技手段助力小微商户提升数字化经营能力。数字化产品“精选商户画像”，建立了一套完整涵盖商户竞争格局画像、忠诚客户比例及潜在客户转化空间等多角度的数据解决方案，以数据赋能商户支付场景，助力中小微商户扩大经营规模，进一步加强银行商户服务能力、流量转化能力，精准营销个性化服务能力。

应用实践与推广价值

1.数据产品均已实践落地，数字化运营模式具备可复制、可推广、可操作性。民生信用卡研发的两大数字化产品“区域特色场景挖掘”和“精选商户画像”，是基于海量交易数据、客户标签、商户画像等多维数据的综合数据解决方案。该方案针对区域获客、场景经营、商户合作而设计，已有落地案例，均具有可复制、可推广、可操作性。其中“区域特色场景挖掘”，旨在帮助分支机构特别是为数字化水平发展落后地区，提供营销指导和商户合作方向，对于区域特色化经营具有实用价值。“精选商户画像”数据产品，旨在帮助银行和商户了解行内客户所在商户及其所在行业的消费情况，对创新银行金融服务模式、促进银商深度合作也具有高度借鉴价值。

2.总分协同的营销体系数字化规划设计，达到降本增效提质目标。数字化产品基于总分协同思路设计，为一线市场人员提供数字化标签工具和偏好分析指标，精准定位区域特色场景、优质商户和优势客群，通过探索关联场景，提供多场景组合营销线索，创建“以客户为中心”“总+分+商户”“数字化驱动”的地区特色业务模式，可以解决区域业务痛点，缓解分支机构拓客业绩压力。对总部层面经营来说，也有利于提升整体客户活跃度，分享信息优势、降低合作成本，提升商务合作成功率、经营效率与创收能力，达到降本增效提质的目的。

3.数字化服务方式创新，紧密金融服务与实体经济的关联互动。银行充分发挥自身优势，利用数字化手段为商户赋能，如结合客户标签、商户消费数据、APP行为数据，采用联合建模的方式，为商户提供经营数据分析、客户偏好分析、同业经营对比分析等数字化增值服务，可应用于线上APP绑卡客户引流、基于地理位置和时间特征的线下门店客户引流等具体场景，可以提升客户产品和营销活动的推荐精准度，提升银行绑卡率和支付率，从而提升双方客户黏性和消费销售额，助力提振当地消费、振兴实体经济。

随着数字化探索的不断深入，民生信用卡将设计出相应的数字化产品，以满足更多业务条线和客群主体的需求，惠及更多的行业和领域，帮助数字化发展较为落后的地区提升其数字化运营的能力和水平，为建设数字中国贡献民生智慧。

（栏目编辑：马俊）