聚焦銀行業數智化轉型，火山引擎數據飛輪系列白皮書重磅發布
隨著金融科技的快速發展，銀行業也在不斷提升數字化水平。通過大數據、人工智能等技術的應用，銀行可以更加精準地了解客戶需求，提供個性化的金融產品和服務，還能降低運營成本，提升風險管理能力，創造更多業務價值。
《金融科技發展規劃（2022~2025年）》也明確指出，以加強金融數據要素應用為基礎，以深化金融供給側結構性改革為目標，以加快金融機構數字化轉型、強化金融科技審慎監管為主線，將數字元素注入金融服務全流程。
近期，聚焦銀行業數智化轉型，火山引擎基于「數據飛輪」模式發布系列白皮書，通過總結近三年與上百家銀行的合作經驗，從智能營銷、客戶旅程分析、標簽體系、A/B測試四個方面，為在轉型探索中的銀行業務提供解法、拓寬思路。
據介紹，數據飛輪是由火山引擎提出的企業數智化升級新模式，來自于字節跳動十余年數據驅動實踐經驗的提煉，此次白皮書發布，也是數據飛輪模式在銀行業務實踐的首次全面總結。
相關部門已出臺一系列的政策文件為銀行數字化轉型指明方向，但“如何轉”“怎么轉”等問題卻是“千行有千面”。相比于數據基礎設施建設的重投入、長周期，“智能營銷”直接帶來客戶和收入轉化，成為以銀行為代表的金融行業，在數字化轉型中的重要切入點。
基于數據飛輪理念以及數智平臺VeDI系列數據產品，銀行可以在APP、官網、微信小程序、線下網點建立一套數字觸點，通過增長分析平臺 DataFinder實現數據采集、行為分析和渠道監測，再由客戶數據平臺VeCDP建設標簽、劃分人群。通過VeCDP完成客戶分層，銀行能進一步洞察客戶畫像，并針對不同客戶群體制定差異化的運營策略——當策略完成后，可以通過增長營銷平臺GMP的多渠道，如短信、push、郵件、微信等，面向精準客戶群體實現營銷觸達，實現營銷場景下的精細化運營閉環。
在智能營銷全流程中，火山引擎數據飛輪銀行業系列白皮書也拆拆解出了更多細分場景，比如客戶旅程分析、標簽體系建設、A/B實驗等，為銀行業務提供更多實操思路。
在客戶旅程分析場景中，深入、全面地理解和分析用戶與金融機構的產品、服務交互中的行為路徑和體驗，能更好幫助銀行理解用戶，優化體驗，提升業務績效和運營ROI。增長分析平臺DataFinder則能在以用戶全生命周期為基礎，通過全域流量可視化分析工具，提供客戶全旅程分析視角。與金融機構合作中，DataFinder沉淀了大量數據賦能全渠道客戶旅程分析及線上用戶運營的場景經驗，如網金部開展線上用戶運營以及客戶旅程分析與優化、APP團隊開展功能監測與迭代、零售個金部門開展線上活動旅程分析與漏損歸因、客戶旅程斷點識別與線上線下聯動營銷，埋點實時采集與線上消費貸秒批秒貸等。
例如，在某APP健康度監測中，DataFinder助力銀行在用戶注冊登錄、使用時長和頻率等方面進行評估，并對關鍵指標異動進行歸因分析，最終實現數據更新周期從T+1升級到秒級查詢，APP異常情況無需開發就能第一時間定位，平均每張看板更是節約5000元開發成本。
DataFinder用戶健康度看板
在標簽體系建設場景中，銀行業務端運營人員需要有更靈活的平臺，實現圈選客群、人群洞察等能力，提升營銷活動效率。但對于為運營團隊提供大數據服務的研發人員來說，名單制營銷推行多年，各部門數據需求堆積如山，大數據服務人員則是疲于應對。引入客戶數據平臺VeCDP，則能幫助銀行進行標簽體系平臺升級，實現運營人員埋點、業務明細數據開放的自服務，進一步推動標簽優化、標簽全流程治理以及營銷策略體系升級。
在銀行業積極探索創新策略以提升用戶體驗、優化產品與服務中，A/B實驗作為一種科學決策工具，也正在被愈加廣泛應用，特別是在這類場景中：試點項目有所效果，但不知道該不該全行大面積推廣？營銷費用花了很多，但看不清楚投產，新增的費用不知道用何依據審批？
字節跳動在過去12年進行了超過240萬次的實驗證明，A/B實驗的理念和方法支撐企業數字化決策的運轉，也能助力銀行業務有效解決上述問題。作為行業領先的A/B實驗平臺，DataTester具備實驗設計與創建、可靠的流量劃分、實驗分析、配置發布等能力，已經在銀行大零售板塊中的大眾客戶AUM增長、信用卡客戶運營、信貸客戶運營、網金AUM增長、ATO跨渠道聯動、個推算法迭代等典型場景落地。
代發客群是零售銀行基礎客群運營中的核心工作，各家銀行在代發客群推行名單制營銷已長達數年。在某銀行代發工資客群策略優化場景中，基于DataTester開啟A/B實驗，銀行運營人員將傳統營銷策略中的面向所有代發戶推薦同樣的活動頁+獎勵，轉變為圍繞代發客戶在企業中的三種等級，包括企業高管、核心骨干、普通員工，推不同的AUM資產達標與+達標獎勵，快速開展策略創新驗證，最終實現代發工資客群戶均AUM提升40%，理財產品七日購買率提升30%。
代發工資客群策略優化A/B實驗，戶均AUM提升40%
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