在當(dāng)今高度數(shù)字化的商業(yè)世界中，數(shù)據(jù)分析技術(shù)已成為企業(yè)競爭力的關(guān)鍵。它們不僅能夠提供深入的市場見解，還能夠優(yōu)化運(yùn)營效率和客戶體驗(yàn)。特別是在銀行業(yè)，這些技術(shù)的應(yīng)用對于理解和滿足日益復(fù)雜的客戶需求至關(guān)重要。

為此，作為系列案例分析的第三篇，本文選擇了2023年BI數(shù)據(jù)分析大賽中的一個(gè)案例——銀行外呼業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷優(yōu)化研究，作為深入探討的對象。該案例不僅展示了數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代銀行業(yè)務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用，也反映了數(shù)據(jù)驅(qū)動策略如何有效提升銀行外呼營銷的效率和成效。通過這一案例分析，我們可以更好地理解BI技術(shù)在當(dāng)前市場環(huán)境下的重要性和應(yīng)用趨勢，同時(shí)也能洞察其在銀行業(yè)務(wù)優(yōu)化中的潛在價(jià)值。

銀行業(yè)競爭加劇，外呼在營銷中扮演重要角色

在21世紀(jì)的金融領(lǐng)域，銀行業(yè)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。市場競爭的激烈化、客戶需求的多樣性以及科技創(chuàng)新的快速發(fā)展，共同推動了銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這一轉(zhuǎn)型不僅涉及到技術(shù)的更新?lián)Q代，更是一場涵蓋服務(wù)模式、運(yùn)營流程、客戶互動等多方面的全面變革。銀行必須適應(yīng)這種變化，利用數(shù)字化手段提升運(yùn)營效率、降低成本，并且優(yōu)化客戶體驗(yàn)。然而，如何有效整合和應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)，以及如何在遵守嚴(yán)格的金融法規(guī)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，是銀行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。

在銀行業(yè)務(wù)中，外呼業(yè)務(wù)扮演著至關(guān)重要的角色。作為銀行與客戶溝通的一個(gè)主要渠道，外呼不僅是貸款業(yè)務(wù)獲取客戶的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，更是建立和維護(hù)客戶關(guān)系的重要橋梁。通過外呼，銀行可以及時(shí)向客戶傳達(dá)最新的貸款產(chǎn)品信息、優(yōu)惠政策和服務(wù)更新，同時(shí)也能夠收集客戶的反饋和需求，為提供更個(gè)性化的服務(wù)奠定基礎(chǔ)。然而，傳統(tǒng)的外呼方式往往效率不高，且容易引起客戶反感，因此如何提升外呼業(yè)務(wù)的有效性和客戶滿意度成為了一項(xiàng)緊迫的任務(wù)。

在數(shù)字化時(shí)代背景下，銀行尤其是中小銀行外呼業(yè)務(wù)面臨著一系列的需求痛點(diǎn)。例如，客群區(qū)分不足，傳統(tǒng)的外呼策略往往采用“一刀切”的方式，缺乏對不同客戶群體的細(xì)致劃分和針對性服務(wù)。這種做法不僅降低了營銷的精準(zhǔn)度，也增加了運(yùn)營成本。其次是精準(zhǔn)營銷的能力不足，由于缺乏深入的客戶行為分析和個(gè)性化的營銷策略，銀行外呼業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)化率往往不高，無法有效識別和利用潛在的商機(jī)。

此外，客戶體驗(yàn)的提升也是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)，如何在保障客戶隱私和避免騷擾的前提下，提供更加貼心和有效的溝通服務(wù)，是提升外呼業(yè)務(wù)成功率的關(guān)鍵。在這樣的背景下，銀行迫切需要通過數(shù)字化手段，如數(shù)據(jù)分析和智能化技術(shù)，來優(yōu)化外呼業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)客戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)效率的雙重提升。

接下來，我們就以一個(gè)具體的案例，看看業(yè)務(wù)人員如何通過自助式數(shù)據(jù)探索，來分析并優(yōu)化銀行外呼業(yè)務(wù)。

完善數(shù)據(jù)處理，構(gòu)建以聚類、分類為核心的分析模型

本案例的主角是“刮風(fēng)吃土隊(duì)2.0”，一個(gè)由經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)分析師組成的團(tuán)隊(duì)。隊(duì)長“工地民工”（網(wǎng)名），具有建設(shè)項(xiàng)目相關(guān)的商務(wù)管理背景，對供應(yīng)鏈方向的運(yùn)維和數(shù)據(jù)分析表現(xiàn)出濃厚興趣。隊(duì)員“金針菇”（網(wǎng)名），則是從建筑行業(yè)跨足到銀行業(yè)數(shù)據(jù)分析的轉(zhuǎn)型者。團(tuán)隊(duì)成員不僅擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，還對數(shù)據(jù)分析充滿熱情。他們參加2023年BI數(shù)據(jù)分析大賽的初衷是提升自己的數(shù)據(jù)分析技能，同時(shí)通過實(shí)際業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用，深入探索數(shù)據(jù)分析在銀行外呼業(yè)務(wù)中的潛力。

在這個(gè)案例中，團(tuán)隊(duì)使用了來自多個(gè)來源的數(shù)據(jù)。首先，他們從波士頓咨詢公司的報(bào)告中獲取銀行業(yè)宏觀指標(biāo)和貸款金額相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為銀行業(yè)的整體趨勢提供了宏觀視角。其次，他們還利用了來自中國人民銀行和中國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、中國電子銀行網(wǎng)的數(shù)據(jù)，為分析提供了更加詳盡的行業(yè)背景信息。此外，團(tuán)隊(duì)還從Kaggle這一數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)獲取了銀行外呼業(yè)務(wù)的公開數(shù)據(jù)，包括客戶基本信息、外呼情況分析等內(nèi)容，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了案例分析的核心。

獲取到數(shù)據(jù)之后，分析團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清洗、整合和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是分析工作的基礎(chǔ)，團(tuán)隊(duì)通過刪除不相關(guān)信息、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

在構(gòu)建分析思路與模型方面，團(tuán)隊(duì)的分析思路分為兩部分：他們對銀行業(yè)宏觀指標(biāo)和貸款金額相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入分析。通過研究銀行業(yè)的整體趨勢和貸款需求的變化，團(tuán)隊(duì)試圖揭示銀行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)和機(jī)遇；其次，他們針對銀行外呼營銷的公開數(shù)據(jù)進(jìn)行了細(xì)致的探索，這一部分的分析集中在理解客戶行為模式和優(yōu)化外呼策略上，旨在提高外呼的成功率和客戶滿意度。

在構(gòu)建分析模型方面，他們主要采用了聚類算法和分類算法。聚類算法的應(yīng)用是案例的亮點(diǎn)之一，通過識別相似的客戶屬性，團(tuán)隊(duì)能夠?qū)⒖蛻舴譃椴煌娜后w，這對于設(shè)計(jì)更為精準(zhǔn)的營銷策略至關(guān)重要，他們使用的聚類方法能夠基于多維度數(shù)據(jù)（如年齡、收入、消費(fèi)行為等）將客戶有效分類。

分類算法在預(yù)測客戶行為方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用，團(tuán)隊(duì)建立了一個(gè)模型，通過分析客戶的歷史交易數(shù)據(jù)和互動情況，預(yù)測他們對銀行產(chǎn)品的可能反應(yīng)。這不僅提高了營銷活動的目標(biāo)性，也優(yōu)化了資源分配，從而提升了整體的營銷效率。

接下來，我們來看看該團(tuán)隊(duì)通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)了哪些有意思的規(guī)律。

精準(zhǔn)刻畫用戶畫像，多角度分析銀行外呼業(yè)務(wù)狀況

在這個(gè)案例中，"刮風(fēng)吃土隊(duì)2.0"重點(diǎn)就行業(yè)現(xiàn)狀、客戶情況、外呼情況三部分進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)探索分析：

1. 銀行業(yè)現(xiàn)狀分析

團(tuán)隊(duì)利用帆軟BI工具對銀行業(yè)宏觀指標(biāo)和貸款數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，通過柱狀圖、折線圖等可視化手段，他們揭示了銀行業(yè)在數(shù)據(jù)產(chǎn)出方面的領(lǐng)先地位，但也指出了貸款需求的持續(xù)下降趨勢。這對于銀行業(yè)來說是一個(gè)警示，表明盡管數(shù)據(jù)產(chǎn)出強(qiáng)度高，但市場需求正在變化，銀行需要調(diào)整策略來應(yīng)對挑戰(zhàn)。

團(tuán)隊(duì)通過下鉆分析，進(jìn)一步探究了不同類別貸款的具體情況，發(fā)現(xiàn)中長期的消費(fèi)貸款是主要的貸款類別，從而為銀行提供了更精確的市場洞察。

2. 客戶分析

在客戶數(shù)據(jù)分析方面，團(tuán)隊(duì)通過帆軟BI工具對銀行的現(xiàn)有客戶基本信息進(jìn)行了深入分析。他們聚焦于客戶的性別、年齡、職業(yè)、教育程度等關(guān)鍵指標(biāo)，使用餅圖和柱狀圖來展示這些數(shù)據(jù)。例如，他們發(fā)現(xiàn)了男性客戶數(shù)量多于女性客戶，并且大多數(shù)客戶在銀行中的產(chǎn)品數(shù)量是1到2件;貸款業(yè)務(wù)的主要客戶分布在30-40歲，其中35歲來進(jìn)行貸款的人數(shù)最多;結(jié)貸4年以上和結(jié)貸兩年的客戶，各個(gè)客群的貸款主力客戶年齡也是31-40歲的中青年。

此外，該團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，營銷的客戶中人數(shù)占比最多的三個(gè)職業(yè)分別為：藍(lán)領(lǐng)、行政人員、技術(shù)人員。轉(zhuǎn)化率最高的前三名是：學(xué)生 3.26%的轉(zhuǎn)化率、藍(lán)領(lǐng) 2.07%的轉(zhuǎn)化率、技術(shù)服務(wù)人員 1.93%的轉(zhuǎn)化率。

這些發(fā)現(xiàn)為銀行提供了關(guān)于其客戶基礎(chǔ)的重要洞見，幫助銀行更好地理解其客戶群體的結(jié)構(gòu)，從而為設(shè)計(jì)更有效的產(chǎn)品和服務(wù)策略提供了基礎(chǔ)。

3. 外呼情況分析

外呼情況分析是此次研究的核心部分，團(tuán)隊(duì)使用帆軟BI工具對外呼營銷的總數(shù)、接通數(shù)、意向率（意向率=意向電話數(shù)/接通電話數(shù)）以及接通率（接通率=接通電話數(shù)/外呼電話數(shù)）進(jìn)行了詳盡分析。他們通過折線圖展示了不同月份的接通率和意向率，發(fā)現(xiàn)接通率最高的月份并非意向率最高，這表明接通率高的時(shí)期并不一定是營銷效果最佳的時(shí)期。具體來看，接通率最高的月份集中在6-9月，但意向率最低的月份也在該時(shí)間段內(nèi)，可在該時(shí)間段增加貸款業(yè)務(wù)的類型以供不同客群選擇；4月、5月以及11月的接通率和意向率差距最小，可嘗試提高人工坐席外呼數(shù)以及其業(yè)務(wù)水平。

此外，團(tuán)隊(duì)還通過桑基圖揭示了外呼營銷的意向結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)外呼未能成功轉(zhuǎn)化為實(shí)際的銷售（僅1.82%的目標(biāo)可以對營銷產(chǎn)品有潛在意向并成功訂購）。通過對意向客戶的分析發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的規(guī)律：全年對客戶進(jìn)行外呼營銷的最佳次數(shù)為3~4次，超過此營銷次數(shù)后，客戶意向率呈現(xiàn)斷崖式下降。這些深入的分析為銀行提供了關(guān)鍵的洞察，幫助銀行識別外呼營銷的效率瓶頸，并指出了優(yōu)化的方向。

不同地區(qū)的客戶對外呼的反應(yīng)也存在顯著差異，一些地區(qū)如四川省和湖北省表現(xiàn)出較高的接通率，而其他地區(qū)如海南省和山西省的接通率相對較低。這要求銀行在不同地區(qū)實(shí)施定制化的外呼策略，以提高效率。

這些分析為銀行提供了深刻的洞見，特別是在如何利用數(shù)據(jù)提升外呼營銷效果方面。通過理解不同客戶群體的特點(diǎn)和需求，銀行可以更有效地定位目標(biāo)市場，制定個(gè)性化的營銷策略，并優(yōu)化客戶溝通。此外，預(yù)測模型的應(yīng)用可以幫助銀行提前識別潛在的成功交易，進(jìn)而提高營銷活動的ROI，并減少無效外呼所帶來的客戶騷擾。整體而言，這些分析不僅提高了銀行的營銷效率，還有助于提升客戶滿意度和忠誠度。

可以發(fā)現(xiàn)，在這個(gè)案例中，帆軟BI作為一個(gè)強(qiáng)大的自助式數(shù)據(jù)分析工具，極大地助力了分析團(tuán)隊(duì)的工作。它直觀的界面降低了數(shù)據(jù)分析的門檻，使得即便是非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員也能輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和分析。

刮風(fēng)吃土隊(duì)2.0團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師告訴數(shù)據(jù)猿，他們在使用帆軟BI進(jìn)行自助式數(shù)據(jù)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)有三個(gè)突出的優(yōu)勢：

“（1）內(nèi)置模型多，復(fù)用性強(qiáng)：產(chǎn)品內(nèi)置了豐富多樣的數(shù)據(jù)分析模型，覆蓋了常見的分析需求，業(yè)務(wù)人員無需深入了解復(fù)雜的算法便可直接選擇合適的模型進(jìn)行分析。

（2）可視化工具齊全：操作界面直觀，使業(yè)務(wù)人員能夠通過拖放、點(diǎn)擊等簡單操作完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，無需編寫復(fù)雜的代碼，并且內(nèi)置了豐富的圖表庫，可以輕松創(chuàng)建各種類型的圖表以更好地理解數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果直觀地呈現(xiàn)。

（3）學(xué)習(xí)資源和社區(qū)支持：帆軟產(chǎn)品的幫助文檔提供了詳細(xì)的操作指南，包括常見問題解答、視頻教程等，幫助用戶隨時(shí)解決問題。在帆軟社區(qū)中，用戶也能相互交流經(jīng)驗(yàn)、分享技巧，形成一個(gè)共享學(xué)習(xí)資源的平臺。”

自助式數(shù)據(jù)分析，成為銀行外呼業(yè)務(wù)升級的一把鑰匙

隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，銀行業(yè)正在邁入一個(gè)新的時(shí)代——自助式數(shù)據(jù)分析的時(shí)代。這一轉(zhuǎn)變不僅標(biāo)志著技術(shù)的進(jìn)步，也預(yù)示著銀行業(yè)務(wù)模式和客戶體驗(yàn)的根本變革。

自助式數(shù)據(jù)分析的核心在于賦能業(yè)務(wù)人員，使他們能夠獨(dú)立地探索和分析數(shù)據(jù)，而不必依賴于數(shù)據(jù)科學(xué)家或IT部門。這種方式大幅度提高了數(shù)據(jù)分析的靈活性和響應(yīng)速度，使銀行能夠更快地從數(shù)據(jù)中獲得洞察并做出決策。

刮風(fēng)吃土隊(duì)2.0團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師認(rèn)為：業(yè)務(wù)人員自助式數(shù)據(jù)分析，除了會帶來決策制定的加速與優(yōu)化外，還會有“組織結(jié)構(gòu)的調(diào)整”。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)分析可能是由專門的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)的。現(xiàn)在，業(yè)務(wù)人員也能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)同工作會有一定的調(diào)整，并且兩個(gè)團(tuán)隊(duì)之間的職責(zé)定位將會更加清晰，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)以建立公司底層數(shù)據(jù)架構(gòu)為主，打造數(shù)據(jù)中臺或數(shù)據(jù)飛輪；業(yè)務(wù)人員自助進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取與分析，兩者結(jié)合共同驅(qū)動公司數(shù)智化轉(zhuǎn)型的發(fā)展。

數(shù)據(jù)普惠化意味著將數(shù)據(jù)分析的成果應(yīng)用到更廣泛的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，從而提升整個(gè)銀行業(yè)務(wù)的效率和客戶體驗(yàn)。通過對客戶數(shù)據(jù)的深入分析，銀行不僅能夠提供更加個(gè)性化的服務(wù)，還能預(yù)測市場趨勢，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，甚至識別和防范風(fēng)險(xiǎn)。此外，數(shù)據(jù)普惠化還涉及到數(shù)據(jù)透明度和可訪問性的提高，使客戶能夠更好地了解自己的財(cái)務(wù)狀況和銀行產(chǎn)品，從而提升客戶滿意度和忠誠度。

正如刮風(fēng)吃土隊(duì)2.0團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師所說，“自助式的分析工具可以與各種數(shù)據(jù)源集成，通過底層數(shù)據(jù)的匯聚，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)網(wǎng)，企業(yè)可以更全面地了解業(yè)務(wù)情況，支持跨部門、跨系統(tǒng)的協(xié)同分析，推動企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也為整個(gè)社會的數(shù)字化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。”

綜上所述，銀行業(yè)的未來將是數(shù)據(jù)驅(qū)動和技術(shù)引領(lǐng)的。通過實(shí)現(xiàn)自助式數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)普惠化，銀行將能夠更好地服務(wù)于客戶，同時(shí)提高自身的競爭力。當(dāng)然，這一過程中的挑戰(zhàn)也不容忽視。銀行需要在創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)管理之間找到平衡，確保在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上穩(wěn)健前行。

來源：數(shù)據(jù)猿