12月10日，以“互联网+时代的数字化转型与服务创新”为主题的第六届中国客户管理大会暨中国客户管理创新论坛在京举行。本次论坛由中国客户管理网携手清华大学创业研究中心、中国互联网金融研究院、清华校友总会互联网和新媒体协会、清华大数据产业联合会、中国客户管理研究院以及金融客咖啡等知名企业联合发起。
百融金服的副总裁林佳琳发表了《大数据助力零售金融服务与营销创新》，以下为嘉宾发言实录：
非常感谢有这样一个机会跟大家聊一聊大数据，宠妃是躲在背后的，跟大数据非常像，我们平时看不到，但是它在发挥着作用。大数据对于金融行业到底有什么价值，大家都说云里雾里的，百融金服，我们就是一个非常典型的在依托互联网大数据给金融机构提供服务的一家公司，是在金融行业做大数据的排头兵了。我介绍一下我们正在做的实践、跟金融机构的合作以及我们未来想尝试的实践，讲一些落地的事。
简单介绍一下我们公司，帮助大家理解为什么我们在开展那样一些实践的工作。百融金服有几个关键词，我们立足于互联网大数据，给金融机构提供服务，我们本身是不做金融产品的，我们是一个服务的供应商，我们提供的服务主要是大家看到的那么多，引流、精准营销、客群分析，是两大类，一类是风险管理，线上贷款公司信用风险管理，包括贷前、贷中、贷后的风险管控。另外一块是营销，也就是我今天要讲的主题，怎么样运用大数据做一些营销的创新。这是我们的股东背景，简单看一下就可以了。百融金服2010年开始做大数据的积累，我们是国内最大的互联网用户行为偏好的数据库，跟1500多家互联网企业有合作，刚才赵刚博士提到电商非常需要精准推荐的引擎，百融之前的数据积累就是通过精准推荐引擎的服务，我们超过六年的海量数据积累，我们有专业的数据分析团队。
我们的合作伙伴，一号店、聚美优品、唯品会这样一些电商，还有一些媒体，金融行业线上成交的比较少，但是在线上浏览金融相关的媒体到线下购买的比较多，我们跟很多媒体有很多合作，帮他们做精准推荐的服务。我们和传统的商业零售地产合作，积累了很多线下的数据，大悦城、万达集团，也包括电信、航空的线下机构。客户的航旅行为数据、收支等级数据、支付消费数据。百融金服现在有6.1亿实名用户，约10.8亿匿名用户，这些数据最大的挑战，刚才也看到我们的合作伙伴非常多，有线上的、线下的、电商的、媒体的，最大的挑战是我们要把这些数据做一个非常好的整合，我们的数据来源非常广，所以要做非常多的整合。现在金融机构普遍面临一个问题，怎么样把这些用户和客户打通，线上进来的可能是一个设备号，线下的可能是一个身份证、手机号，怎么把用户ID打通，360度了解这个客户各种各样的信息，这项工作我们从五年前就开始做了，积累到现在基本上把6.1亿人口的数据做了一个打通。这是数据的情况和数据人口的分布，集中在东南沿海的发达城市，因为是电商的数据为主。
最后形成一个整体的客户的全方位的画像，包括人口统计信息、电商浏览消费的数据，也包括他的价值、收支、社交、游戏、金融服务，我们希望通过全方位的数据帮助我们更好地去了解这样一些客户的需求，特别是在金融行业的需求。所以我们公司当前在开展一个非常重要的领域工作，今天我在这不展开了，跟很多金融机构合作，帮他们做这样一个风险管理的事情，我们现在有很多P2P公司，包括银行的信用卡都需要信用管理的工作。大数据的角度，我举一个例子，我们发现这个人一直在频繁换手机号，他的地址频繁更换，他申请的地址跟他常用地址距离非常远，这些人的风险会比较大，但这个数据从哪儿来？线下是不可能知道的，我们从线上能掌握到这样的数据，风险的管理是大数据现在主要的也是发展比较迅猛的领域。
我们的这个主题是怎么样在营销端、服务端使数据的价值体现出来。主要的场景包括三大类，一是提升存量客户经营的水平、二是帮助我们定制客制化的产品甚至定价的优化，三是货客，货客通过大数据也有非常大的作用，跟大家分享我们公司当前已经在做的一些实践。我们接触到好多金融机构还是把很多精力放在货客上，忖量客户本身就是一个金矿，我举几个数字比较明显，寿险的电销，获取一个新客户的转换率在万分之三，非常低，但是它做存量客户的电销加保在12%到20%，这是什么数量级的提升？对很多公司来说新客户还是很重要，存量客户的效率是非常高的。现在有一些寿险的个险渠道，他们客户的加保率在百分之1点几到5%左右，存量经营没有做到非常好的水平。我们卖车险的电商，也有一个市场数据，普通的新客户电商转化率在1.5%到7%，存量客户可以达到60%到80%。大数据怎么样对存量客户有进一步的提升？怎么从60%到80%，怎么从10%到20%？非常实用也非常有效的一块，我们会发现不管是产险寿险还是零售银行，都会发现很多客户是失联的，产险有很多业务员渠道，拿到的客户的联系方式都是不对的，都是这个中介渠道的，这一块大数据非常现实的一个作用，能帮你找到，通过他的身份信息找到他的联系方式，帮助我们的企业触达他，你触达是经营他的前提，触达的效果还是不错的。
你通过大数据的方式找到他了，你能不能了解他？你能不能知道他想要什么？其实客户的维度是很多的，我们的公司就是在想尽一切办法把这些维度全都补齐，包括他的价值情况、他的渠道偏好、他在网上的消费风格，他经常是到处在比价还是非常痛快就买了，他跟金融行业非常相关的需求，他是不是准备结婚，他是不是生了小孩，他是不是刚刚换了工作，这都是跟保险行业和银行的消费金融非常相关，我们把维度更多的标签打到客户身上，是不是打了标签就好了？打了标签就能对存量客户进行很好的开发、经营和服务了？也不是，之前我们跟一个客户聊，他要做消费金融，出国的贷款，是不是简单地去看看这个客户最近有没有在网上看一些境外的机票要出国我就给他推这个贷款？实际效果是很差的。我们跟他合作做精准营销的工作，把他要激活的客户跟人的标签去匹配，打上更多的标签，我们就了解他了，我们拿出以前贷过款的做过消费金融的客户拿出来作为样本分析，他到底有哪些特点，他在教育、留学申请、社区话题、机票关注上有哪些特点，我们发现他在六到十个月之前就开始关注留学所在国家的社区论坛，三到六个月的时候在关注这些机票，他已经在买机票你再跟他推荐出国金融产品已经太晚了，所以我们会前置到六个月就跟他推荐相关产品。推荐产品的时候还要去了解这些客户到底要去哪里留学，他是什么样的学历，他要的出国金融的产品是什么，是贷款还是加保险，还是加其他的产品，我们对他做一个分析，由于他有不同的需求，分成不同的组，不同的组有不同的营销话术、不同的短名单，通过这样的方式销售成功率提升了270%，他的业务增长41%。通过内部数据去补充外部的标签、外部的客户在互联网上的行为，对他进行一个即时的精准的营销，这个效果非常好。
对于新客户也是大家非常关注的一个问题，大数据对他有没有用？现在传统的模式还是说我去线上投广告，线下铺网点，招募更多代理人进行新客的获取。但是有没有想过我们要的客户到底是什么样的客户，因为那种模式可以获得新客，但成本现在越来越高。比如比对银行信贷和P2P公司的客群的分析，他们差异化很大，互联网行为、平时关注的品类、消费的流水、账户的情况都存在很大的差异，如果我们了解到这家公司你的产品特色在哪里，我们就能有针对性地找到你的客群经常在哪些网上逛，你的客群在线下哪些地方游荡，能精准地触达这些客户，还能知道特定这个特群是什么样的，我应该给他推什么样的话术，什么样的营销策略。这些新客户我们根本不了解，如果有外部数据完整的画像，会起到非常大的作用。这是我们获新客的效果，原来的成交率非常低，在千分之几，通过大数据的补充和画像之后，精准营销可以达到1%点几，虽然不高，跟存量客户没法比，但已经是非常大的提升。
我跟金融机构合作很多小数据差不多十年的时间的感悟，第一我们运用大数据进行营销的时代真的已经到了，这是我的老东家安永在最近做的全球企业的调研，79%企业的负责人已经说大数据是可以极大地促进销售，这也包括国外的欧美国家，他们对这个认识更深入，他们觉得肯定能极大地促进销售。为什么他们这么说？因为已经证明了大数据驱动的企业，他比他的竞争对手的绩效提高20%，未来的方向，我们从大众营销，平时看到的铺网点、铺广告的模式，这是营销1.0，现在跳过2.0直接要进入3.0，个众营销，每个人有自己的诉求，我针对性地通过一些实时的方式、个体化的方式、场景化的方式，把符合他需求的东西推给他，另外非常重要的就是服务化，我们在营销的时候营销服务一体化，结合起来做。
我们跟金融机构服务的时候，我们公司遇到的痛点也是各个金融机构遇到的痛点，一是大家都在说大数据，很多人说的是数据大，好多金融机构告诉你我已经有3个亿、5个亿的数据，但是这些数据拿过来真正它的活跃用户只有几百万，另外一些全是送红包、借记卡这样的客户，数据大不等于大数据，我们每个客户是一行，我们要有这样一个深度，很多行，同时也要有宽度，对每个客户了解多少，如果是跨行业的，整合不同维度的数据、跨行业的数据，对它数据的价值是惩罚效应，它是加强的。数据必须是流动的。我们现在要推动大数据，很多公司都成立了大数据中心，但是大数据中心在我们看到的情况大部分是由技术驱动或者技术人才，这种情况企业里遇到非常大的阻力，本身大数据这个事情，它的生命周期是从业务回到业务，业务有这样的诉求，怎么样去整合数据，怎么样通过数据的分析，数据科学家把这种洞察做出来，通过一些IT部门再把它可视化，最后回到业务板块来应用，整个流程应该是有业务驱动的。通过百轮的实践，我们觉得以后的大数据应用必须是下沉到各个业务条线去做的，现在时效性要求越来越高，不能要求每个业务部门都通过大数据中心实现利用再去实施，但是我们技术部门的大数据中心不能存在，他们的职责是协调各个业务部门的应用，而且是整合数据规等数据，现在数据整合各个公司都存在很大的问题。
我用大数据的时候遇到的一个非常大的挑战，很多公司都说你有标签了，有数了，一切问题都解决了，虽然我是做大数据的，我想说的是这是不可能的，营销跟风险管理不一样，数据用在风险管理那端，直接告诉你这客户风险高、低、中，后续的执行相对容易，但是到了营销端，这个复杂度非常高，从一个原始的数据进行加工，分析得到它的洞察之后，后面要有非常多的场景化，比如要不要结合场景，要不要结合针对性的营销策略，渠道是不是给力，他们是不是能适合互联网的环境。互联网的渠道是没问题的，变化很快，变通非常容易，一旦到了线下渠道，金融机构大部分在线下渠道作业，线下渠道有没有能力承接大数据这么先进的东西，这是非常大的挑战。我发现四位一体，四个环节缺一不可，缺了任何一个最后归零。大数据是一座金矿，是非常有价值的东西，但我们要能够开采它，同时要能够使用它。
这就是我今天要跟大家分享的内容，谢谢大家，以后可以线下交流！
主持人：谢谢，刚才林女士最后的观点我非常赞赏，从数据到分析到策略到执行，是一个闭环，缺一不可，中间还提到了服务一体化，数据要流动才能产生价值，再次用掌声感谢林女士的精彩演讲！
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