线上线下联动，数字化场景助力区域银行客户经营
互联网金融的崛起，使得客户金融交易途径不再受制于网点、ATM、POS机刷卡等传统渠道。头部各大行纷纷从坐等客户上门，转向主动围绕客户生活、工作、出行等方面挖掘金融服务需求，投入大量资源、人力、成本构建了外场到内场的客户经营生态场景。
对区域银行来说，随着息差收窄、监管趋严、金融科技跨界渗透，迫于生存转型需求更加迫切。但受制于资产规模、业务区域化、资源能力等因素，一来无法像大行一样构建全面的客户经营生态圈，二来如按照大行的客户经营建设路径，必须花费大量精力去解决面临的实际问题：
数据质量：相比大行而言，业务数据缺失和口径不一致等问题较为严重，而且在业务办理时，有些数据没有获取来源，质量提升没有着力点；
工具能力：虽然陆续建立了大数据中心、AI研究中心等，但普遍缺乏对先进技术的理解和搭建经验，需要匹配大量专业人士和借鉴行业经验；
生态场景：区域银行根植当地，熟悉区域经济环境，与当地各机构的优先合作是其优势，但如何在可控成本下找到最优的合作机构是各区域银行头疼的事情。很多城商行和农商行在自己的生态圈内有很多同质的合作机构，如本地同等规模的商超，但迫于市场费用有限以及没有有效衡量投入产出的标准，只能凭经验一家一家试错；线上场景和流量基本被BATJ互联网巨头抢占，互联网巨头为了获取价值高的客群更愿意与大行合作，留给区域银行的操作空间较少，而且对比大行需要付出更高的成本。
因此，客户经营转型中，如何利用自身有限的资源，在可衡量效果的情况下撬动较大的客户市场，是区域银行迫切需要解决问题。那么，区域银行要以较小的成本解决该问题势必要借助外部金融科技力量，同时需要精准地回答四大问题：寻找哪些目标客群？在什么场所寻找？精准匹配什么服务？在什么交互触点下提供服务且保证服务效果？
回答这些问题离不开工具及数据能力的建设和运营方式的沉淀。而数字化场景正是基于专业的工具能力，将客户、产品和交互触点进行量化，快速且轻量投入的应对以上四大问题，构建有效的客户经营路径，在成本可控情况下精准挖掘金融服务场景，真正意义上解决了区域银行当前的痛点。
如何数字化场景
数字化场景是对场景化营销的有效量化，利用数据和工具精准识别场景中的目标客群、产品/服务、触达渠道和服务策略。
区域银行想赢得客户和未来市场，更需要将有限的资源集中在其优势区域，这与各城商行、农商行的区域金融服务定位相一致。要达成此目标，就必须深入了解和精准识别客户的金融需求场景，充分重视和利用交互行为数据。在以往的案例中，通过复购行为挖掘业务场景，对复购客群精准的短信资讯推送，留存率提升在30%以上。
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No.1 行为数据助力
线上客群、产品和触点差异化识别
随着客户交易行为线上转移，很多业务不在柜台面对面办理，无法第一时间知晓客户需求和体验。所以，“三端一微”的移动端行为数据便代表了其产品和体验的核心竞争力。行为端数据包含客户交易前、交易中和交易后的浏览和点击行为，可通过页面和事件埋点进行采集分析。
然而，对于区域银行，因面临客户群体偏老龄的问题，对移动端渠道不敏感，天然认为线上用户量较少，但实际是线上用户量可观。原因在于实际老龄客群会由客户经理帮助做线上操作，而剩余部分才是真正线上用户。在某一实际案例中，在对手机银行用户行为数据分析时，发现活跃客群中有将近50%的行为信息是由客户经理操作，且客群年纪偏大。因此，线上行为数据的分析可按照两类客群进行。
真正线上用户，是区域银行未来的潜力客群，对其金融需求和用户体验的了解，依赖于线上渠道的行为数据。通过使用APP中点击按钮和浏览页面数据，并通过时间、渠道、交易方式、地理位置等维度分析，可真实反映客户偏好哪些产品、哪些活动、哪些优惠措施、以及线上触点时间和触发事件等。
例如，可以通过分析APP的点击热力图、留存时间、打开次数等行为数据，来了解客户偏好功能和偏好程度，可做前置性服务预测。如历史有购买理财产品、近期多次浏览过理财购买页面的客群，可作为理财产品售卖的Top1的潜在转化人群。在某一城商行案例中，该类客户成为新理财客群的实际转化率在30%左右。通过分析客户访问频次、访问时段、访问事件、交易频次、交易周期，交易业务类型、参与活动类型，明确客户与移动端渠道的固有交互触点，形成线上客群的产品/服务层级、交互触点细粒度以及触发策略。如：在中午12:00-13:30推送短信活动信息或者APP内活动信息，比上午9:00-10:00期间推送的有效触达率提高一倍。此外，地理位置分布统计，能够较为精准地知道已有客群在分/支行网点的周边分布情况，从而对于各分/支行特色的产品/服务可以直接推送APP内消息、短信触达或引流至线下场所。
对于代操作客群，本身不是移动端敏感客户，主要对其偏好办理的业务品类和交互触点规则进行分析，从客户经理代操作的周期、频次、业务类型，对该群体进行产品/服务分级和交互触点（网点位置、到访时间、办理业务类型）预判。如新上线一款理财产品，希望在网点做活动售卖，可以根据客群的经常办理业务类型、网点位置、到访时间进行活动位置和时间设计，活动触达客户群体数量可以提高1~2倍。
基于行为数据分析的公认价值，是针对产品迭代和用户体验提升。对区域银行而言，受制于产品同质性化、业务流程合规性，可撬动资源有限，无法像大行和互联网巨头一样以多样性、收益高、效率快作为竞争优势。所以，与交易数据相比，有些弱相关关系的行为数据的作用更多在于，帮助线上/线下渠道进行客群分层前置性服务趋势判断。
当然，了解真正线上用户的客户体验和产品差异性偏好同样具有重要意义，是区域银行为未来潜客更好提供服务的基础衡量标准，必须要重视起来。
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No. 2 发力线下优势
精准挖掘线下渠道场景和交互触点
区域银行优势在于覆盖地方区域，且网点分布较多，尤其是乡镇地区布点广泛。区域银行大量客群居于线下，那么线下客群如何洞察？合作资源如何有效选择？交互触点有哪些不同？回答了这些问题就能解决如：区域银行信用卡冷启动发卡，即使是虚拟卡发行，最有效的触达方式依然是线下MGM活动方式，但投入了大量的成本和资源，该如何选择活动区域、如何设计活动激励措施、什么时段开展、怎么定位客群、后续转化如何监测等问题。
线下客群洞察
可以采用特定区域地理围栏、入口处安装WiFi探针、人脸识别设备等方式采集线下客群数据，将线下客群行为数据化：如明确定义出何时到访、办理何种业务、出入频次、参与线下活动类型、生活消费需求触点等。结合一方交易数据，基于产品/服务偏好、常出入场所、喜欢的触点渠道和营销激励，形成线下to线上经营的闭环路径。
如某农商行的真实案例中，利用所覆盖区域市民的公交出行普遍需求，在其手机银行端上线了优惠出行的服务产品：通过APP端电子公交卡支付公交车费，可享受大力度额优惠，同时还配有抽红包等活动，这次活动在3个月左右时间将手机银行用户量从30W左右增加到60W。这就是一个很好的结合线下人群出行需求洞察+线上支付+区域资源的场景，场景定位好后并没有用特别高大上的启动营销活动，而是由客户经理到公交站派发产品宣传单。所以，线下客群洞察能够支撑丰富并量化场景定义中交互触点，例如购买线上流量、出行服务、教育缴费等触点，并可以通过客群画像量化哪些触点优先有效。
线下合作场选择
通过对各网点、合作商场、商户、超市、覆盖社区、学校等场所的客流行为轨迹、客流画像、网点交叉区域、周边配套设施（如社区类型、交通枢纽等）、竞品情况等进行量化打分，同时结合历史线下营销活动类型、效果信息，给出各合作机构的选择画像（如下），进而对后续营销活动选择区域、预估目标客群、营销产品匹配提供衡量标准。
真实的活动场景中，区域银行往往是活动举办完成后，才能发现A商场比B商场带来的客户转化高，其实完全可以基于已成熟的算法工具（如上），输入要合作商场位置和历史活动信息，输出评分值和洞察画像，预测投入产出效果和转化客户群体目标数量，一方面指导活动目标设计；另一方面在落地合作场所选择上提供有力的依据。
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No.3 线上线下数据链路
建立数字化场景运营体系
通过线上、线下行为数据和业务数据的打通，进行数字化场景的定义。定义场景中，业务侧数据主要定义客群特征和业务周期、产品/服务差异匹配；行为侧数据则为交互触点定义提供依据，如：固定缴费行为、触发活动事件（生日事件、开学事件、社保缴纳等）、常出入场所等。
定义过程可参考如下示例，对区域银行中等资产的中年人群：基础金融服务（消费支付、缴费、转账、短期储蓄等），以线上渠道为主，结合线下活动触发辅助；中端金融服务以线下事件触发为主，转线上服务。
但要真正实现数字化场景构建，离不开工具搭建和数据能力补充，需要有支撑线上、线下行为数据获取分析、与业务数据打通、客群视角场景定义、合作场选择、转化活动事件效果跟踪等的平台工具和经营体系。如下所示：通过搭建线上/线下数据采集、分析和效果跟踪工具，构建客群场景化经营体系，实现手机银行APP客群+线下网点接触+线下活动转化的经营场景路径。
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No.4 区域银行该如何做？
通俗的讲，建立数字化场景运营体系首先是采集到用来量化场景的数据，其次是将各类数据串连起来构建有用的场景，最后是对场景落地效果进行监测和迭代。整体建设路径可以分两部分进行。
一是线上/线下运营平台并行建立：实现产品、客群、交互触点的行为量化数据采集和运营体系的建立。
TalkingData移动统计分析平台，采用SDK方式实现对手机银行、直销银行、微信银行等线上平台从访客、到用户再到客户的全行为周期交互数据的采集和分析，同时嵌入3A3R的互联网运营指标衡量体系和场景洞察方式。实现从行为数据侧识别场景，沉淀量化运营指标。
区域银行传统经营区域更接近客群，地域性情感认同更高，对线下运营需求高，通过客流运营平台/智选搭建，对到网点客流的人本行为交互数据进行采集，实现对线下网点运营能力的监测、合作场所洞察选择和客群线下交互触点的捕捉量化能力。
二是线上与线下链路打通，搭建场景定义和落地效果监测工具，并建立行之有效的运营体系。
以设备TDID+客户标识ID作为打通线上/线下业务和行为交互数据的关联纽带，形成全渠道视角的用户运营平台，利用标签的形式有效地给场景定义提供了量化的客群构建、产品/服务匹配和触点结合。
区域银行客群体量与大行相比差距并不大，以大体量农信来说，线上客群可以高达600W左右。为了基于定义的场景快速的落地获客/活客，应搭建营销闭环平台，从业务视角实现各类活动流程可视化设计、活动目标设定、多活动并行实施、活动效果监测和迭代。
此外，基于多年的行业经验，TalkingData已有成熟的客户经营闭环体系，能够帮助团队快速搭建运营体系，形成客户构建-场景定义-活动设计-效果跟踪迭代的场景落地路径。
总体而言，区域银行不适合模仿大行或互联网巨头砸重金挖掘场景，也不适合简单模仿较好区域银行的场景，而是应该结合其区域化的金融服务优势和客群特征，以数据驱动和工具利用构建有效的、差异化的线上线下融合场景，做好区域客户经营，提升业务目标。希望通过本文的分享能够给大家提供一些解决问题的思路。