随着移动互联网深入发展,手机银行已成为银行连接客户、拓展业务的核心入口。但行业普遍面临一个现实难题——注册客户多,真正活跃的却不足半数。
尤其对全国性大型银行来说,客户体量庞大,低活/无活客户存量巨大。这部分人群虽然未流失,但长期“沉睡”,既拉低了整体运营效率,也影响了客户价值转化的空间。促活,已经从“可选项”变为银行数字化经营的“必修课”。
挑战重重:促活该从何破局?
尽管促活已被视作提升渠道经营效能的核心目标,但在实际操作中,银行仍面临三大突出难题:
·客户基数庞大:传统“人海战术”成本高、效率低;
·状态不清、画像模糊:难以判断哪些客户有唤醒价值;
·资源有限:如何精准投放有限的营销资源,实现“投得准、唤得动、留得住”,考验着精细化运营能力。
在此背景下,某国有行省级分行探索“AI模型+精细化运营”双轮驱动机制,将客户促活系统化推进。通过促活跃预测模型、多波次分群策略和A/B实验,有效提升手机银行活跃度,形成可复制、可落地的运营范式。
破局之道:用“数据+策略”跑通促活闭环
项目周期1个月,聚焦提升700万手机银行签约用户中337万低活/无活跃客户的活跃度和交易转化率。基于促活跃预测模型,圈选高潜人群作为主要运营对象,精细分类、多波次触达。
1.AI建模:让“谁值得触达”有据可依
项目通过手机银行促活跃预测模型,基于客户的登录行为、功能使用情况、个人资产变更记录、权益领取使用情况等数据,预测其未来一个月内活跃的概率,并为每位用户打分,得到活跃概率及资产提升概率,供后续运营使用。
本次项目中,根据模型分排序结合活跃转化率将用户细分为三类。分别是自然转化用户:活跃意愿高,无需营销投入;高潜力用户:具备唤醒价值,重点投放短信、外呼和权益资源;低/无潜力用户:转化难度高,仅采用低成本渠道或功能引导尝试激活。
这一机制从正反两方面提升了资源投放效率。一方面,模型分层使有限的营销资源得以集中投放于高潜力的非活跃客户,提升转化效率、实现投入产出最大化;另一方面,有效规避了传统分群方式中将资源误投至本就自然活跃用户的情况,避免了无效触达带来的运营成本浪费。模型不仅是客户筛选工具,更是资源配置与精细化经营的决策中枢,助力实现精准、高效、可控的客户运营。
2.精细化运营:多波次、分群触达,实现策略闭环
基于促活跃模型分、当月是否活跃、上月交易次数、用户属性等标签对用户进行重点人群拆分,进而通过四轮节奏+差异化权益推送,制定交叉匹配触达策略,触达渠道涵盖短信、手机银行Push、外呼等,灵活组合、分层施策,形成“人群明晰、节奏清晰、链路闭环”的高效运营路径。
四波次运营节奏如下:
第一波次:面向全量高潜客户,以手机银行为主阵地,结合功能使用引导和低门槛权益(如登录立减)唤醒用户完成首次激活;
第二波次:聚焦上月高频交易但本月未登录用户,结合其交易特征推送小额激励权益,延长活跃周期;
第三波次:以唤醒低交易活跃及模型活跃高潜用户为主,对这部分用户进行定向直接触达,配合支付及促活权益进行引导转化;
第四波次:作为月末冲刺,面向本月未活跃但模型预测活跃潜力高的用户,通过手机银行推送和短信批量促活,实现激活转化的集中突破。
3.效果验证:A/B实验证明模型驱动促活运营成效显著
为了验证模型及运营效果价值,该项目设计了严谨的对照实验。通过模型预测高分用户与经验组抽取用户均进行活动触达,观察对比运营周期内业务目标转化效果,验证模型预测效果精准性。通过模型预测高分用户中的随机抽取人群与剩余用户,对比“触达”与“未触达”的差异;观察运营周期内业务目标转化效果,验证活动策略有效性。
实验结果显示,模型圈选用户登录率超过80%,随机组不足50%;模型活动组登录转化率是随机组的2.5倍,交易转化率高出3.2倍;整体来看,模型在用户识别精度和转化效率方面均显著优于传统经验法和“广撒网”式触达策略。
项目成效显著,跑通了一套“高质高效”的促活方法论
通过AI模型精准圈选高潜客户,与多波次、分层触达策略的有机结合,该分行在1个月内实现了对目标人群的高效激活,整体登录率突破80%,远超行业平均水平。模型驱动下的资源集约配置有效规避了传统粗放运营中的资源浪费,在严控成本的同时显著提升了转化效率与运营质效。
更重要的是,这套融合“智能筛选—策略执行—效果验证”的营销运营机制,已沉淀为可标准化、可迁移的方法论,具备在不同区域与多类业务场景快速复制推广的能力。
作为智慧营销领域的长期耕耘者,领雁科技将持续以智能、高效、可持续的产品体系,助力银行构建以客户为中心的数字化营销运营体系,推动精细化管理与价值经营的持续跃升。
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