数据分析大爆料！银行是如何洞察用户心理的？
原创 月满西楼 | 2024-01-06 14:52
【数据猿导读】 在当今高度数字化的商业世界中，数据分析技术已成为企业竞争力的关键。它们不仅能够提供深入的市场见解，还能够优化运营效率和客户体验。特别是在银行业，这些技术的应用对于理解和满足日益复杂的客户需求至关重要。
在当今高度数字化的商业世界中，数据分析技术已成为企业竞争力的关键。它们不仅能够提供深入的市场见解，还能够优化运营效率和客户体验。特别是在银行业，这些技术的应用对于理解和满足日益复杂的客户需求至关重要。
为此，作为系列案例分析的第三篇，本文选择了2023年BI数据分析大赛中的一个案例——银行外呼业务数据分析与精准营销优化研究，作为深入探讨的对象。该案例不仅展示了数据分析在现代银行业务中的实际应用，也反映了数据驱动策略如何有效提升银行外呼营销的效率和成效。通过这一案例分析，我们可以更好地理解BI技术在当前市场环境下的重要性和应用趋势，同时也能洞察其在银行业务优化中的潜在价值。
银行业竞争加剧，外呼在营销中扮演重要角色
在21世纪的金融领域，银行业正面临前所未有的挑战和机遇。市场竞争的激烈化、客户需求的多样性以及科技创新的快速发展，共同推动了银行业的数字化转型。这一转型不仅涉及到技术的更新换代，更是一场涵盖服务模式、运营流程、客户互动等多方面的全面变革。银行必须适应这种变化，利用数字化手段提升运营效率、降低成本，并且优化客户体验。然而，如何有效整合和应用大数据、人工智能、云计算等技术，以及如何在遵守严格的金融法规的同时实现创新，是银行业面临的主要挑战。
在银行业务中，外呼业务扮演着至关重要的角色。作为银行与客户沟通的一个主要渠道，外呼不仅是贷款业务获取客户的关键环节，更是建立和维护客户关系的重要桥梁。通过外呼，银行可以及时向客户传达最新的贷款产品信息、优惠政策和服务更新，同时也能够收集客户的反馈和需求，为提供更个性化的服务奠定基础。然而，传统的外呼方式往往效率不高，且容易引起客户反感，因此如何提升外呼业务的有效性和客户满意度成为了一项紧迫的任务。
在数字化时代背景下，银行尤其是中小银行外呼业务面临着一系列的需求痛点。例如，客群区分不足，传统的外呼策略往往采用“一刀切”的方式，缺乏对不同客户群体的细致划分和针对性服务。这种做法不仅降低了营销的精准度，也增加了运营成本。其次是精准营销的能力不足，由于缺乏深入的客户行为分析和个性化的营销策略，银行外呼业务的转化率往往不高，无法有效识别和利用潜在的商机。
此外，客户体验的提升也是一个重要的挑战，如何在保障客户隐私和避免骚扰的前提下，提供更加贴心和有效的沟通服务，是提升外呼业务成功率的关键。在这样的背景下，银行迫切需要通过数字化手段，如数据分析和智能化技术，来优化外呼业务，实现客户体验和业务效率的双重提升。
接下来，我们就以一个具体的案例，看看业务人员如何通过自助式数据探索，来分析并优化银行外呼业务。
完善数据处理，构建以聚类、分类为核心的分析模型
本案例的主角是“刮风吃土队2.0”，一个由经验丰富的数据分析师组成的团队。队长“工地民工”（网名），具有建设项目相关的商务管理背景，对供应链方向的运维和数据分析表现出浓厚兴趣。队员“金针菇”（网名），则是从建筑行业跨足到银行业数据分析的转型者。团队成员不仅拥有丰富的行业经验，还对数据分析充满热情。他们参加2023年BI数据分析大赛的初衷是提升自己的数据分析技能，同时通过实际业务场景的应用，深入探索数据分析在银行外呼业务中的潜力。
在这个案例中，团队使用了来自多个来源的数据。首先，他们从波士顿咨询公司的报告中获取银行业宏观指标和贷款金额相关数据，这些数据为银行业的整体趋势提供了宏观视角。其次，他们还利用了来自中国人民银行和中国经济数据库、中国电子银行网的数据，为分析提供了更加详尽的行业背景信息。此外，团队还从Kaggle这一数据科学社区获取了银行外呼业务的公开数据，包括客户基本信息、外呼情况分析等内容，这些数据构成了案例分析的核心。
获取到数据之后，分析团队进行了数据预处理，包括清洗、整合和标准化数据。数据预处理是分析工作的基础，团队通过删除不相关信息、转换数据格式，确保了数据的准确性和一致性。
在构建分析思路与模型方面，团队的分析思路分为两部分：他们对银行业宏观指标和贷款金额相关数据进行了深入分析。通过研究银行业的整体趋势和贷款需求的变化，团队试图揭示银行业面临的主要挑战和机遇；其次，他们针对银行外呼营销的公开数据进行了细致的探索，这一部分的分析集中在理解客户行为模式和优化外呼策略上，旨在提高外呼的成功率和客户满意度。
在构建分析模型方面，他们主要采用了聚类算法和分类算法。聚类算法的应用是案例的亮点之一，通过识别相似的客户属性，团队能够将客户分为不同的群体，这对于设计更为精准的营销策略至关重要，他们使用的聚类方法能够基于多维度数据（如年龄、收入、消费行为等）将客户有效分类。
分类算法在预测客户行为方面发挥了关键作用，团队建立了一个模型，通过分析客户的历史交易数据和互动情况，预测他们对银行产品的可能反应。这不仅提高了营销活动的目标性，也优化了资源分配，从而提升了整体的营销效率。
接下来，我们来看看该团队通过数据分析，发现了哪些有意思的规律。
精准刻画用户画像，多角度分析银行外呼业务状况
在这个案例中，"刮风吃土队2.0"重点就行业现状、客户情况、外呼情况三部分进行深入的数据探索分析：
1. 银行业现状分析
团队利用帆软BI工具对银行业宏观指标和贷款数据进行了分析，通过柱状图、折线图等可视化手段，他们揭示了银行业在数据产出方面的领先地位，但也指出了贷款需求的持续下降趋势。这对于银行业来说是一个警示，表明尽管数据产出强度高，但市场需求正在变化，银行需要调整策略来应对挑战。
团队通过下钻分析，进一步探究了不同类别贷款的具体情况，发现中长期的消费贷款是主要的贷款类别，从而为银行提供了更精确的市场洞察。
2. 客户分析
在客户数据分析方面，团队通过帆软BI工具对银行的现有客户基本信息进行了深入分析。他们聚焦于客户的性别、年龄、职业、教育程度等关键指标，使用饼图和柱状图来展示这些数据。例如，他们发现了男性客户数量多于女性客户，并且大多数客户在银行中的产品数量是1到2件;贷款业务的主要客户分布在30-40岁，其中35岁来进行贷款的人数最多;结贷4年以上和结贷两年的客户，各个客群的贷款主力客户年龄也是31-40岁的中青年。
此外，该团队还发现，营销的客户中人数占比最多的三个职业分别为：蓝领、行政人员、技术人员。转化率最高的前三名是：学生 3.26%的转化率、蓝领 2.07%的转化率、技术服务人员 1.93%的转化率。
这些发现为银行提供了关于其客户基础的重要洞见，帮助银行更好地理解其客户群体的结构，从而为设计更有效的产品和服务策略提供了基础。
3. 外呼情况分析
外呼情况分析是此次研究的核心部分，团队使用帆软BI工具对外呼营销的总数、接通数、意向率（意向率=意向电话数/接通电话数）以及接通率（接通率=接通电话数/外呼电话数）进行了详尽分析。他们通过折线图展示了不同月份的接通率和意向率，发现接通率最高的月份并非意向率最高，这表明接通率高的时期并不一定是营销效果最佳的时期。具体来看，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该时间段内，可在该时间段增加贷款业务的类型以供不同客群选择；4月、5月以及11月的接通率和意向率差距最小，可尝试提高人工坐席外呼数以及其业务水平。
此外，团队还通过桑基图揭示了外呼营销的意向结构，发现大多数外呼未能成功转化为实际的销售（仅1.82%的目标可以对营销产品有潜在意向并成功订购）。通过对意向客户的分析发现一个有趣的规律：全年对客户进行外呼营销的最佳次数为3~4次，超过此营销次数后，客户意向率呈现断崖式下降。这些深入的分析为银行提供了关键的洞察，帮助银行识别外呼营销的效率瓶颈，并指出了优化的方向。
不同地区的客户对外呼的反应也存在显著差异，一些地区如四川省和湖北省表现出较高的接通率，而其他地区如海南省和山西省的接通率相对较低。这要求银行在不同地区实施定制化的外呼策略，以提高效率。
这些分析为银行提供了深刻的洞见，特别是在如何利用数据提升外呼营销效果方面。通过理解不同客户群体的特点和需求，银行可以更有效地定位目标市场，制定个性化的营销策略，并优化客户沟通。此外，预测模型的应用可以帮助银行提前识别潜在的成功交易，进而提高营销活动的ROI，并减少无效外呼所带来的客户骚扰。整体而言，这些分析不仅提高了银行的营销效率，还有助于提升客户满意度和忠诚度。
可以发现，在这个案例中，帆软BI作为一个强大的自助式数据分析工具，极大地助力了分析团队的工作。它直观的界面降低了数据分析的门槛，使得即便是非技术背景的业务人员也能轻松进行数据探索和分析。
刮风吃土队2.0团队的数据分析师告诉数据猿，他们在使用帆软BI进行自助式数据分析时，发现有三个突出的优势：
“（1）内置模型多，复用性强：产品内置了丰富多样的数据分析模型，覆盖了常见的分析需求，业务人员无需深入了解复杂的算法便可直接选择合适的模型进行分析。
（2）可视化工具齐全：操作界面直观，使业务人员能够通过拖放、点击等简单操作完成复杂的数据分析任务，无需编写复杂的代码，并且内置了丰富的图表库，可以轻松创建各种类型的图表以更好地理解数据，并将分析结果直观地呈现。
（3）学习资源和社区支持：帆软产品的帮助文档提供了详细的操作指南，包括常见问题解答、视频教程等，帮助用户随时解决问题。在帆软社区中，用户也能相互交流经验、分享技巧，形成一个共享学习资源的平台。”
自助式数据分析，成为银行外呼业务升级的一把钥匙
随着数据分析技术的迅速发展和普及，银行业正在迈入一个新的时代——自助式数据分析的时代。这一转变不仅标志着技术的进步，也预示着银行业务模式和客户体验的根本变革。
自助式数据分析的核心在于赋能业务人员，使他们能够独立地探索和分析数据，而不必依赖于数据科学家或IT部门。这种方式大幅度提高了数据分析的灵活性和响应速度，使银行能够更快地从数据中获得洞察并做出决策。
刮风吃土队2.0团队的数据分析师认为：业务人员自助式数据分析，除了会带来决策制定的加速与优化外，还会有“组织结构的调整”。传统上，数据分析可能是由专门的团队负责的。现在，业务人员也能进行数据分析，数据团队和业务团队之间的协同工作会有一定的调整，并且两个团队之间的职责定位将会更加清晰，数据团队以建立公司底层数据架构为主，打造数据中台或数据飞轮；业务人员自助进行数据获取与分析，两者结合共同驱动公司数智化转型的发展。
数据普惠化意味着将数据分析的成果应用到更广泛的业务领域，从而提升整个银行业务的效率和客户体验。通过对客户数据的深入分析，银行不仅能够提供更加个性化的服务，还能预测市场趋势，优化产品设计，甚至识别和防范风险。此外，数据普惠化还涉及到数据透明度和可访问性的提高，使客户能够更好地了解自己的财务状况和银行产品，从而提升客户满意度和忠诚度。
正如刮风吃土队2.0团队的数据分析师所说，“自助式的分析工具可以与各种数据源集成，通过底层数据的汇聚，形成统一的数据网，企业可以更全面地了解业务情况，支持跨部门、跨系统的协同分析，推动企业整体数字化转型，也为整个社会的数字化和数字经济的发展奠定了基础。”
综上所述，银行业的未来将是数据驱动和技术引领的。通过实现自助式数据分析和数据普惠化，银行将能够更好地服务于客户，同时提高自身的竞争力。当然，这一过程中的挑战也不容忽视。银行需要在创新和风险管理之间找到平衡，确保在数字化转型的道路上稳健前行。
来源：数据猿
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