證券數字化營銷引擎與應用

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摘要：隨著金融科技的發展，證券行業的獲客及服務方式都在發生著變化，由“網點模式”為主演化為“線上引流”為主，客戶規模也與日激增。但客戶群體的不斷增大，也使營銷人員對于客戶服務力不從心。本文在此背景下，從長江證券自身業務出發，介紹了公司利用大數據、人工智能等技術所構建的一套完整的智能營銷引擎，并結合自身實踐，總結了包括客戶分發、流失預警等在內的多個案例實踐，對工程實踐應用進行反思與總結。

關鍵詞：金融科技；智能營銷；客戶畫像

一、引言

隨著金融科技的發展，證券行業獲客方式也發生了很大的變化，由“網點模式”為主演化為“線上引流”為主。而線上引流模型在使客戶量激增的同時，也導致了營銷人員對客戶服務的力不從心，展業人員在資源有限的情況下，只能保證服務覆蓋到高凈值客戶群體，這導致證券公司大量客戶缺乏優質服務。同時，在“線上引流”的背景下，證券公司的客戶數量又實現跨越式發展，導致無法直接被員工服務覆蓋的客戶群體越來越大。顯然，龐大的客戶群與有限的服務人員必然會產生一系列的矛盾，并越來越明顯現，主要包括以下幾方面。一是線下分支機構服務人員無法覆蓋公司大體量全部客戶，需要金融科技手段來提升服務效率。二是線上線下融合和分工的問題。公司內部線上線下都會對客戶進行運營營銷，容易對客戶造成重復的騷擾。因此，在搭建新的線上運營體系時，應當區分哪些客戶需要人工介入，哪些客戶需要自動化運營。三是服務策略體系的完整性問題。在傳統經紀業務條線下服務客戶的方式較為傳統粗放，即通過各自的業務經驗篩選客戶、針對全量客戶無差別地提供服務或者舉辦營銷活動，缺乏一個可以承載運營邏輯性的完整體系。營銷運營人員安排活動時，應當明確了解自身所針對的客戶類型，以及該類客戶處于用戶生命周期的哪一個步驟，這樣才能不斷印證策略的準確性，并在規劃下一個運營活動時能不斷進行完善和改進，使得營銷運營工作處于一個完整的基于用戶生命周期的服務體系之下。只有這樣運營或者營銷才能有條不紊地進行，從而不斷優化完善整個服務體系的策略。四是線下營銷方式缺乏全過程數據獲取的途徑，也缺乏有效的考核口徑。通常在一個運營活動推出之后，運營方或者營銷活動的管理者僅關注整個活動的結果數據，既沒有關注過程數據，也缺乏考核這個活動合理性的機制?；谝陨蠁栴}，如何在員工數量有限的情況下，實現大規?？蛻舻臓I銷服務覆蓋，成為當前行業亟須解決的問題。根據證券行業近兩年的發展趨勢和實踐情況，智能化客戶運營成為主流的解決方案，即利用人工智能技術實現對客戶需求的識別，智能化地為客戶適配產品和服務，并實現在客戶終端的自動化分發。然而，對于證券公司來講，除了各個終端（三端一微，App，Web，PC和微信）等線上資源外，線下分支機構和營銷人員也是需要充分利用的營銷服務資源。因此，打造一個智能營銷引擎，實現客戶需求識別、產品和服務適配，以及把相關的適配結果通過線上、線下協同的模式分發到客戶終端或者營銷人員，成為一個更合理的解決方案。

二、智能營銷引擎

（一）主要業務方案。基于此背景，長江證券搭建了一整套服務于線上線下的智能營銷引擎，包括客戶畫像系統、推薦系統、智能運營中臺、客戶資源調度系統、員工評價和適配系統，以及員工展業輔助工具箱等六大業務方案，解決在智能化運營前提下，線上線下協同運營服務的問題。其主要方案內容如下。1.搭建客戶畫像系。對客戶需求的識別和定義是智能化運營的基礎，而對客戶需求的準確識別和定義，需要對客戶進行細顆粒度的畫像，從各個維度描述客戶的特征。因此，一個精準的客戶畫像系統，特別是對客戶投資方面的畫像分析，可以更深層次地識別客戶的投資需求，為服務/產品適配打下基礎。2.搭建推薦系統。在客戶畫像的基礎上，針對公司的產品、業務、工具和服務，搭建一套完整的適配模型體系，使任何產品和業務都能找到精準的客戶群體；同時，推薦系統還解決了預測服務時機的問題，即在確認什么產品適配什么客戶之外，還明確了向客戶推送了這些產品的時機。推薦系統作為智能營銷引擎的核心組件，整體解決在什么時機下，推送什么產品給客戶的問題。3.智能運營中臺。根據客戶生命周期、監管要求，以及推薦系統的服務時機預測功能，智能運營中臺會根據規則把相關的服務輸送到各個終端，包括三端一微、MOT、客服系統，以及員工終端，從而實現線上線下資源的融合協同以及客戶服務感知的一致性。4.客戶資源調度系統。證券公司的客戶分為員工名下掛接經紀關系的客戶以及分支機構存量無主客戶。在對客戶進行營銷服務的過程中，不能持續對客戶進行營銷，以防引起客戶的不滿情緒；對于存量客戶，也需要有相應的機制，將合適的客戶分配給合適的員工進行服務。在此情況下，客戶資源調度系統解決了如何分配存量的客戶問題，也能對所有客戶的持續營銷情況有總體控制。5.員工評價和適配系統。在存量客戶的分配過程中，需要解決哪些員工可以分配多少客戶資源的問題。為了推出一個科學合理的分配方案，需要對員工進行深度的評價分析，在此基礎上，分配合適的客戶資源給對應的員工，實現客戶資源最優化配置。6.員工展業輔助工具箱。針對員工名下的，以及被分配的存量客戶，員工需要營銷輔助工具，如營銷話術、客戶畫像、績效展示等相關信息，以便大幅提升展業效率，從而更快更好地達成營銷目的。基于以上六大業務方案，長江證券搭建了智能營銷引擎、線下智能分發體系、線上智能運營體系，并且把整套體系在該司內部進行了大規模實踐，取得了豐碩的成果。在客戶數逐步增加而從業人員有限的情況下，行業需要一個能充分利用線上線下資源，并最大限度地為客戶提供服務的智能營銷服務方案。長江證券的實踐為該問題的解決，提供了一個可行的模式。（二）智能營銷引擎搭建。1.DMP客戶畫像-標簽體系搭建。所謂數字化營銷，體系的核心必然是客戶的分層分類研究，因此，在搭建畫像系統時，主要圍繞客戶開戶、權限、交易、營銷服務、行為及外部數據，對客戶進行360°的指標描述。整合計算這些基礎的底層數據會得到在做運營分析和建模時用到的指標數據，再進一層得到在營銷服務時使用的標簽數據。運營人員可以綜合運用指標數據及標簽數據來篩選客戶，從而進行定向的營銷服務。同時，DMP平臺能作為現有平臺BI，REPORT等的數據來源，充分滿足當前的數據運營需求，包括報表、大屏、BI分析、分析報告等。2.營銷服務策略體系搭建。服務是維護客戶關系的橋梁，在分析了客戶的情況后需要進一步研究證券公司可以針對券商客戶提供的服務，不僅可以為線下營銷服務人員提供服務的依據和數據，同時可以為大量營銷服務人員沒有覆蓋的無主存量客戶提供專業的服務。因此，在對客戶類型進行了打標簽后，長江證券結合機器模型和專家規則庫搭建了一套營銷服務策略體系。此體系分為兩部分，一部分是推薦系統，另一部分是預測系統。推薦體系主要應用于結果的推測，也就是客戶的偏好判斷，而預測系統主要應用于整個服務過程中運營服務節點的判斷。推薦系統的搭建部分，該司為解決公司各類產品、業務與客戶之間的適配問題，基于客戶的交易行為數據以及客戶的瀏覽行為數據，計算海量客戶行為特征，并利用多種機器學習算法，搭建了個性化的推薦系統，為客戶自動推薦最合適的產品和業務。服務策略體系框架中除了推薦系搭建外，還有一部分重要的體系，即預測系統，主要從業務、金融產品、股票/工具、運營、合規五大維度進行劃分預測。旨在通過不同分類的預測模型，對存量客戶中沒有掛接經紀關系且無人服務的客戶進行線上的自動化服務。從金融產品的營銷服務角度，以投顧組合產品為例，長江證券搭建了購買客戶情緒模型，用以判斷購買了投顧組合的客戶當前的情緒，如果由于投顧產品波段性虧損造成客戶情緒不佳，則通過模型判斷后直接通過短信觸達客戶，進行情緒的安撫。3.智能中臺-系統打通集成。前文提到長江證券搭建了各種系統，但是由于數據的不連貫性容易形成系統孤島，反而造成了使用的不方便。因此，按照運營邏輯，將公司級畫像系統和營銷服務策略庫構成一個內部的小閉環，達到策略有出處、數據有返回、畫像持續迭代的良性循環。在大框架上，源數據層提供數據輸出到DMP和營銷服務策略庫，通過自動或人工的推送平臺觸達員工及客戶。一般而言，觸達客戶的是服務策略，觸達員工的是營銷手段。通過整體框架的構建、數倉數據集市的搭建，以及各系統之間API接口對接的打通，長江證券基于數字化營銷引擎打造統一的智能中臺，將數據分析結果輸出給各個終端。在線上流量越來越貴，產品同質化日趨嚴重的背景下，精細化運營是一個趨勢，而用戶分群和用戶成長是精細化運營的核心方法。運營的最大期望，就是通過各種方法論和實踐滿足用戶的需求，實現用戶的成長、產品的成長以及員工的提升。

三、應用案例分享

基于以上營銷引擎，長江證券將傳統運營營銷與引擎相結合，應用于各個場景之中。本章節主要針對各類場景，介紹了長江證券對智能營銷引擎的應用案例。（一）線下存量客戶運營分發案例。一線營銷人員是服務客戶的重要通道，但其服務半徑有限。一方面，營銷人員重點服務中高價值客戶，忽略低價值客戶；另一方面，營銷人員習慣于既有的客戶認知，不容易敏捷應對客戶的需求變化。在客戶群體、業務范圍一定的情況下，如何把業務轉化為收入，成為線下分支機構亟須解決的共同問題。為提高一線營銷人員的服務效率，支持其精準識別客戶需求并進行個性化服務，2017年第4季度，借助大數據的客戶畫像-標簽系統，4家試點營業部總資產10萬元以下的存量客戶得到了標準化分發?？腿菏欠窬珳省⑥D化率、成單時間成為此次營銷活動的核心指標項?；顒訉I銷人員名下的客戶進行兩大處理，一是按照營銷目的進行智能分組，二是對其VIP客戶進行客戶畫像分析，以實現全方位服務。其中，智能分組包括增資產、兩融、Level2、固收、權益、投顧等經紀業務內各個收入條線。營銷人員在系統中可查看客戶的關鍵信息和其他輔助信息、相對應的營銷話術、目標完成進度和營銷機會預警，并可隨時勾選或添加客戶的非結構化信息。同時，針對營業部無經紀關系的客戶，分支機構管理人員可以隨時啟動營銷活動，根據營銷人員的承接能力和特長，將合適的客戶分配給合適的員工。管理人員可以在系統中看到分支機構營銷活動的整體進展、表現優秀的員工和待改進的員工等信息，并根據實際情況對參與人員、營銷任務等進行調整。經過3個月的營銷活動，4家試點分支機構目標客群的準確率均高于60%，且在資產引進、權益類產品或投顧工具產品的客戶覆蓋人數和產品銷售額上，均有大幅提高。（二）線上客戶運營策略匹配案例?？蛻舢嬒?標簽系統和線上運營平臺的建立，推動券商在實踐中檢驗客戶標簽和運營策略是否匹配，并進行快速迭代，促進數據驅動運營、運營優化產品、產品轉化客戶，進而提高客戶黏性和忠誠度、增厚客戶價值。券商精細化運營業務場景，通?？煞譃榻K端（券商App/官方微信/小程序）覆蓋-開戶-入金-交易/理財-客戶留存/忠誠-分享傳播幾大環節。在此過程中，提高存量客戶的終端覆蓋率和活躍度、擴大新增客戶、減少客戶流失、促進客戶交易轉化成為客戶運營中環環相扣的幾大目標。其中，存量客戶的App或官方微信覆蓋率成為精細化客戶運營的基礎，是提高客戶觸達效率、節約運營成本的必要環節。近期長江證券開展了一次線上終端覆蓋活動，活動目標是針對沒有經紀關系的客戶進行統一線上運營，提高互金客戶長江e號、官方微信的覆蓋率，增強客戶服務，提高服務的觸達效率?；顒舆\營策略是基于客戶標簽-畫像系統，將客戶進行分類并推送，個性化服務在小范圍樣本測試及A/BTest對照分析中，不斷更新迭代，找出不同策略中的最優內容。除了A/BTest對照分析外，還同步進行了與歷史樣本的對比分析，見表1所列。同時長江證券對活動效果進行了數據監控及分析，即對每次的內容推送均建立完整的數據監控體系，記錄推送人群、推送時間、推送頻率、消息類型、內容及各大環節的轉化數據，查看整體的數據轉化情況，并通過數據觀測活動節點漏斗，調優薄弱環節。通過對推送效果進行對比評估，固化最優的推送策略及最容易轉化的客群特征。（三）線上客戶流失預警體系?？蛻袅魇б恢笔亲C券行業在服務營銷中的痛點，特別是高凈值客戶的流失，將對公司造成很大的損失，然而由于營銷人員服務的客戶數量增加，無法及時維護或者發現流失的客戶，因此客戶流失的預警需求顯得極為重要。客戶的流失并不是客戶銷戶離開，而是因為種種原因離開了證券市場或者在其他的平臺進行交易。主要的表現是資金的轉出，不再交易。雖然表現是一樣的，但是客戶離開的原因卻是多樣的。有的可能是被其他競爭對手挖走，有的則是因為家庭原因不得不撤出資金，有的是因服務不及時等。因此，弄清楚客戶流失的原因，及時對流失的客戶進行挽留或者對即將流失的客戶進行服務顯得極為重要。長江證券基于智能營銷引擎中的客戶畫像系統，對公司客戶進行各類標簽化的處理，再基于流失客戶的屬性進行建模，構建長江證券客戶流失預警系統，及時向營銷人員發出客戶流失預警，并給出客戶特征，讓員工及時對目標客戶進行營銷，減少客戶流失所帶來的損失。

四、結語

（一）本文主要貢獻。隨著互聯網金融的發展，證券公司客戶規模在近兩年出現較大幅度增長，而證券公司員工數量沒有相應增加，甚至受行情的影響出現減少的情況。這就造成了客戶服務的需求，與員工能提供的服務之間嚴重不匹配的現象。本文主要分享了證券行業經紀業務線內，通過打造智能營銷引擎，實現線上資源和線下資源的融合與協同，利用金融科技在一定程度上解決員工服務與客戶需求之間不匹配的問題。具體來講，本論文所取得的成果如下。一是打造一個完整的客戶畫像系統，刻畫了客戶的基礎標簽，包括基礎信息、興趣偏好等。與互聯網公司以及其他金融行業不同的是，長江證券深度分析了客戶的投資行為，建立了一整套科學合理的投資行為標簽體系，包括收益標簽、行為標簽、偏好標簽、投資能力、投資策略、風險暴露等六大方面，較為深刻地理解客戶的投資偏好，為后續利用金融科技實現智能化產品服務適配打下基礎。二是搭建一套完整的推薦系統，實現經紀業務體系內相關產品、服務、工具，以及業務的精準客群鎖定。利用LR，CF等數據挖掘算法，對金融產品、增值服務、各類交易輔助工具，以及兩融、質押、港股通等相關業務，進行精準適配模型，實現任何產品和業務都有其推薦模型，以鎖定精準客戶群體。更進一步，還解決在什么時機下推送對應產品給對應客戶的問題，使推薦系統除了能鎖定目標客戶群體之外，還能鎖定營銷時間。三是建設一個完整的智能運營中臺，實現產品和服務的分發調度功能。根據客戶生命周期、監管要求，以及推薦系統所形成的時機預測、目標客群鎖定等結果，智能運營中臺把經紀業務系統內的產品、服務、工具以及業務依據合適的時機，調度分配到線上平臺和線下平臺，包括面向客戶的三端一微，以及面向員工的客服系統、員工展業平臺等，實現公司內服務的一致性，以及線上線下的的協同融合。四是客戶資源調度管理方案，實現公司存量客戶、員工名下客戶的分配，以及營銷調度方案。在對客戶進行營銷服務的過程中，引起客戶的不滿情緒，長江證券形成了一套完整的客戶營銷資源調度方案，實現對客戶營銷程度的統一控制。五是員工評價和適配機制研究。在存量客戶的分配過程中，需要解決哪些員工可以分配多少客戶資源的問題。為了有一個科學合理的分配方案，需要對員工進行深度的評價分析，在此基礎之上，分配合適的客戶資源給對應的員工，實現客戶資源最優化配置。六是營銷話術?？蛻舢嬒竦日箻I工具的梳理和提供，可以大幅提升員工的展業效率，同時也有利于優秀經驗在公司內部的傳播?；谏鲜龀晒?，長江證券打造了一套“iVatarGo智能營銷引擎”，并在公司內部落地，經過一年的打磨，逐步取得成效，為上述成果做了實踐的驗證。（二）下一步相關研究工作。雖然經過一年時間的打磨，長江證券充分驗證了相關業務方案的可行性以及實用性。但是“iVatarGo智能營銷引擎”牽涉范圍太廣，包括客戶的深度畫像、員工的能力評估、推薦系統、分發系統等，不免會出現框架內各組成模塊在細節方面存在遺漏的情況，因此，未來長江證券將在以下方面重點發力。客戶畫像方面，加入更多客戶在各個終端的數據，建立客戶行為的標簽體系，并在適當的時機下，引入客戶的第三方數據，使客戶畫像更為細致和豐富，為推薦系統提供更充分的依據。推薦系統方面，目前基于性能、穩定性以及成熟度的考慮，主要使用的是經典的分類、聚類、關聯以及異常檢測相關模型，未來可以考慮使用當前流行的TensorFlow，Café框架，嘗試把深度學習技術應用到證券領域，提升當前推薦系統的精準度。智能中臺方面，梳理更多的服務規則，以及識別更多的服務時機點，利用智能的方式來實現客戶更大規模的覆蓋。客戶資源調度方面，目前只設置了營銷池、冰凍池和待分配客戶池3種客戶狀態，未來根據營銷活動的深入以及類型的細化，將設置更為科學合理的客戶狀態規則。員工評價機制方面，考慮增加更多的維度，來對員工進行評價和分類，在對員工深刻理解的基礎之上，實現更合理的客戶分配、活動分配等。當前主要提供給員工一些營銷話術，以及相關的報表展示工具，未來在支持線下營銷人員方面，將提供更多的輔助工具。通過以上工作的增強，預計將使“iVatarGo智能營銷引擎”在效率及使用價值上，擁有一個更精進的表現。

作者:郭正彪 王圓圓 黃振森 單位:長江證券