浙江农信：数字营销平台

　　随着智能金融时代的来临，以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展，为金融机构营销体系的发展和变革奠定了基础。当前，青年客户复杂多样的金融服务需求及其线上消费习惯的养成，也对传统金融机构线下网点业务的发展产生了巨大冲击，互联网金融业务交易占比越来越高，如何适应互联网金融发展的浪潮，跟随金融科技发展的脚步，吸引、培养互联网金融时代的潜在客户，已成为传统金融机构，尤其是银行的重点关注和发展对象。

　　传统国有大行的金融业务主要面向政府、国有企业、大型企业、高净值客户等头部客户，但近年来，随着传统市场竞争日益激烈、政府“乡村振兴战略”及普惠小微企业政策的倾斜，国有大行利用其科技优势正在逐步下沉目标客群，开始进入中小微企业及个人领域，对农村金融小法人机构的业务发展产生一定的挤占。此外，农村金融机构固有的农村客户群体呈现严重的老龄化态势，年轻客群对农村金融机构产品的关注较少，传统单体营销、随机营销吸储揽客的模式存在成本高、转化率低、精度低的问题，无法适应迅速发展的互联网金融零售市场需要，客户服务及体验感亟待提升。如何挖掘、营销、转换新生代客户成为未来农村金融机构竞争生存的重要因素。

　　为解决浙江农信小法人背景下区域金融发展不平衡、不充分的问题，突破传统营销思维对自身发展的限制，增强金融科技对农商行业务的数字赋能，浙江农信探索构建浙江农信数字营销平台，满足地方行社多样、个性的营销需要，提升行社营销及业务拓展能力。

　　浙江农信依托大数据综合平台搭建的数字营销平台，是集客户全景洞察、特征客群分析、营销活动管理、产品精准推荐、营销成效分析等服务为一体的营销活动全生命周期管理平台，系统以客户服务和体验为核心，基于机器学习、深度学习等技术挖掘客群特征、洞察目标客群，实现营销客户线上、线下全渠道、多模式的触达。数字营销平台面向客户提供活动、存贷产品、理财、资讯等各样内容的精准营销及推荐，面向管理员提供模型分析、客户管理、营销管理及营销成效分析等功能，为浙江农信“省-县”两级营销活动的运营开展提供了专业、智能、灵活的数据和技术支持，有效提升机构营销服务质量，降低行社业务风险及运营成本。

　　数字营销平台应用层及服务层主要选用Spring框架进行搭建，实现客户洞察、离线分析、活动管理、精准营销查询等基础功能，实现平台服务快速迭代开发及上线，基于Spark Streaming分布式流处理框架构建实时营销决策及调度服务。平台数据层选用大数据综合平台实现离线批量/实时原始数据的导入存储及加工处理，其中，实时数据采集采用前端埋点+网络旁路。此外，为满足高并发场景下流处理及精准营销查询服务的高可用、低延迟、稳定安全的需求，采用F5 + Nginx做负载均衡，并采用Kafka消息中间件平滑流量，同时采用行内成熟的决策引擎及实时智能决策引擎实现规则管理、专家评分等智能营销的决策及分析，并选用Redis作为数字营销热点数据的缓存库，提高服务响应速度。

　　基于浙江农信省县两级法人组织架构，以及业务灵活多变的特点，在数字营销平台架构设计时，始终秉承灵活、共享的原则，即通过最大化重用底层数据及服务资源保证指标数据一致性，立足实际业务，水平/垂直拆分模块便于管理，采用分布式框架搭建营销平台保障服务高可用。此外，考虑到线上营销高效、快速的特点，架构设计时首次引入分布式流处理框架，保障营销决策服务的高效性。清晰的平台业务逻辑，相对独立模块设计，提升了平台整体的伸缩性和可维护性。灵活的服务定制功能为后续灵活多变的业务需求提供了技术支撑。

　　数字营销平台的模块设计涵盖前后台多项服务：离线分析服务是营销平台数据处理/模型分析的基础，主要实现离线指标的加工处理，同时也允许模型分析人员进行离线模型的训练及发布，实现基础数据预处理及特征模型的探索；客户洞察服务是营销管理员进行客户分析的主要手段，提供了基于客户全景视图及特征客群筛选功能，支持管理员自由进行各维客户指标、标签及业务特征的组合，实现营销目标客群的分层分类及快速筛选；在线分析服务是营销平台实时模型探索的主要形式，基于实时采集的客户行为数据并结合在线模型，动态生成客户标签及特征指标，为智能推荐服务提供数据支撑；智能推荐服务是营销平台实时智能推荐的核心，支持用户灵活编排召回、排序等常用算法，基于流处理模式实现客户推荐内容矩阵的快速迭代；数字营销决策调度服务是系统后台营销决策调度的大脑，负责营销及推荐服务请求的总体调度，目前已支撑行社在移动展业、事件营销、社交营销、场景营销等多种营销模式，通过规则解析，数据预处理、决策调用、结果响应等步骤实现客户行为数据的决策及推荐内容矩阵的更新。

　　数字营销平台面向浙江农信省级及下辖机构营销管理员，为其提供客户标签管理、客户旅程管理、模型调优发布、特征客群洞察，线上营销管理，营销权益维护，线下营销管理，营销任务分配，营销成效分析等功能，实现营销活动全生命周期的一站式管理，解决浙江农信小法人背景下区域营销运维不平衡、不充分的问题，支持行社结合地方实际情况的基础上开展特色营销活动。

　　客户管理及洞察包括了客户标签管理、客户全生命周期管理、模型调优发布、特征客群洞察等功能，基于大数据综合平台，通过规则引擎、模型运算和离线分析，全面洞察客户的行为、交易和账户等数据，利用客户获取、客户挽留、客户流失、运营漏斗、交叉营销等模型进行数据分析，对接线上线下多渠道、多系统，面向行社业务部门以及一线业务人员，推动数据分析向“业务自助分析模式”转型，提升数据分析和业务场景的耦合度，为业务管理和运营提供精细化的数据支撑。

　　营销活动管理包括了线上营销管理，营销权益维护，线下营销管理，营销任务分配，围绕线上移动展业营销、事件营销、智能推荐及社交营销等四种主要模式进行开展。其中，移动展业营销基于省版大数据应用分析成果，指引行社锚定重点业务潜在客群（如存款、贷款、理财等），以考核为导向推进走访拓展营销；线上事件营销模式根据客户的行为数据实现待推广业务的针对性营销，省-县两级营销管理员可通过预设活动目标客群或触发事件，面向特定业务、商户及用户，开展针对性营销活动；智能推荐通过构建系统金融智能产品库，实现用户千人千面的金融产品、金融服务、生活及权益产品、活动产品、资讯产品的推荐；客户社交营销活动依托互联网传播能力，实现业务推广“一传十、十传百”的裂变效果，提升农信金融机构的互联网获客能力。

　　数字营销平台的推出，较好地解决了浙江农信传统营销模式单一、成本高、精度低的问题，具体如下几个创新点：

　　一是科学完善的数据分析及模型开发流程。利用大数据平台及数据治理相关工具，支持元数据管理、数据质量管理等功能，面向行社模型分析人员提供多场景的实验加工模板，包括知识图谱工具、实体画像工具、报表工具、视频分析工具等；支持模型以API的形式一键部署，提升模型转化应用效率。管理员可根据客户标签、业务特征、自定义模型，实现营销目标客户群体的快速定位及筛选，实现营销产品及活动的针对性投放，提升活动精准度。

　　二是灵活多样的营销活动运营。提供了移动展业、线上营销、社交营销、智能推荐等多种模式的客户营销运营方案。在移动展业模式下，支持管理员对营销任务、目标客群、下发规则等自由配置；在线上营销模式下，支持管理员对活动信息、目标客群、目标商户、客户行为、参与规则、活动权益等线上要素进行定义；在社交营销模式下，支持管理员对产品及推荐规则进行定义；在智能推荐模式下，支持管理员对产品、目标客群、客户行为等进行绑定，为营销活动的运营开展提供了较大的自由度及灵活度，可满足各行社不同的营销活动运营需求。

　　三是高效精准的营销及推荐决策。数字营销平台依托大数据综合平台、规则引擎、实时智能决策引擎以及Spark Streaming分布式流计算引擎，实现离线及在线客户数据采集、清洗、加工、存储等处理，在统筹处理客户信息数据的基础上支撑不同营销业务场景的开展，保证了营销决策的高效、统一。

　　四是便捷高效的营销生命周期管理。完成营销活动规则配置审批后，即可实现事件触发式及智能推荐等无需人工干预的营销活动发布，系统依据客户行为自动计算处理，有效降低营销人力成本，较好的提升客户操作及服务体验。

　　根据自身IT、金融业务特点以及营销推荐场景的特点，数字营销平台的技术实现具有如下特色：

　　1、使用Spring框架搭建营销决策相关基础服务，提高了系统功能开发迭代速度与应用部署维护效率；

　　2、利用实时流计算技术及规则引擎，满足高并发场景下低延迟、高可用的决策服务需求，实现毫秒级客户行为数据的快速分析及处理，支撑实时营销及智能推荐业务场景；

　　3、使用Redis缓存数据库和CDN加速服务，提高精准营销查询等热点请求的响应速度，优化丰收互联端用户操作体验；

　　4、基于大数据综合平台建设客户实时、离线指标数据库，涵盖行内各维度业务指标，支持各种业务场景下的决策需求。

　　2018年12月，浙江农信继续强化金融科技创新，加快拓展数字营销战略场景，持续探索新型智能营销模式，启动数字营销平台智能化建设，于2019年10月完成上线并进行试运行，具体项目过程如下：

　　此阶段起始时间为2018年12月至2019年2月，其间主要完成了业务需求梳理、业务功能和技术架构的高层设计。提交了业务需求可行性分析报告、业务需求规格说明、平台总体架构设计、各功能模块和接互的高层设计等文档。

　　此阶段起始时间为2019年2月至2019年3月，其间主要完成了平台详设设计工作，提交了数字营销平台模块详细设计说明、服务接口说明、数据库表设计、平台开发规范等文档

　　此阶段起始时间为2019年3月至2019年10月，其间完成了数字营销平台数据平台、模型管理、客户洞察、营销管理、智能决策、成效分析等功能的编码、测试以及试点行上线准备工作，提交了数字营销平台功能及性能测试报告、业务验收报告、平台运维手册、上线、试点行上线阶段

　　此阶段起始时间为2019年10月至2019年11月，其间完成了六家试点机构的数字营销平台上线，并根据试点行上线运行情况，为推广实施提出了优化需求。

　　此阶段起始为2019年12月至2020年6月，对除六个试点机构外的其他机构数字营销平台系统分批次的推广上线，具体如下：

　　浙江农信数字营销平台面向81家机构提供了客户标签管理、客户旅程管理、模型调优发布、特征客群洞察等客户数字化分析功能，并基于客群分析框架建立了以数据为支撑、客观主动剖析客户全貌及精细精准的客户服务模式，实现以基本特征、交易特征、多维标签为基础的客户分类营销，为客群精细化管理、高效运营营销和产品精准定价提供决策支持。

　　浙江农信数字营销平台目前已支持移动展业、线上营销、社交营销、智能推荐等多种模式的营销运营方案，实现红包、票券、移动流量等多种客户权益的对接。目前已支持：

　　1、基于省版大数据应用分析成果（重点产品潜客），以考核为导向的移动走访拓展营销；

　　2、针对三十余种签约、动账、交易、点击等客户金融消费行为的线、依托互联网传播及获客能力，实现账户开户、产品签约等社交裂变式营销推荐；

　　4、面向营销目标客群开展存款、贷款、理财等多种金融产品的精准营销及智能推荐。

　　浙江农信数字营销平台具有数字化、智能化、多元化的特点，为浙江农信系统提供从业务客群分析及洞察、智能模型训练及发布，到营销活动创建发布、营销成果分析展示全生命周期的营销活动运营服务，实现千人千面的智能营销策略，满足各区域机构差异化的营销需求，成为助力行社业务推广的重要抓手。截至2020年10月，数字营销平台基于各纬度客户信息，构建涵盖从客户信息、客户分层分类、客户生命周期、客户综合价值、客户行为偏好、客户生活特征、客户风险管理等7大维度、57个模型、270余个标签在内的营销客群分析框架，累计为省联社及下辖机构提供2300余次客群分析及筛选服务；累计支持81家行社开展2400余营销活动，涵盖810多个营销客群，覆盖客户4129.52万人次，实际参与2370.41万人次，有效助力行社金融产品营销及推广业务发展。

　　数字化营销模式因其覆盖广、不受限、综合成本低、精准度高的特点，近年来受到了金融机构的持续关注及重点投入。浙江农信构建数字营销平台从规划、设计、论证、实施到持续改进，取得了阶段性的成果。在数字营销平台的建设过程中为浙江农信数字化营销创新与发展积累了宝贵经验。1、优化系统设计，提升系统灵活性及扩展性。为满足省-县两级差异化的营销活动需求，以及营销运营模式快速更新的特点，数字营销平台在客户洞察、营销客群筛选、营销活动定义、奖品权益配置、精准营销产品维护等流程的设计过程中，充分抽象业务功能模块，面向管理员提供灵活的规则定制能力，支持营销活动的快速配置及发布，有效提升业务运营灵活度。

　　2、重视数据处理，保障生产安全稳定。海量数据的时代，如何快速、稳定的处理业务数据是值得思考和关注的。考虑到线上营销场景高并发、高可用、高性能的特点，数字营销平台在设计中将客户行为与营销决策及推荐进行解耦，依托大数据综合平台及数据流处理框架，在保障交易系统稳定的前提下开展营销活动。

　　3、加强成效分析，提升营销活动运营方式及水平。智能金融时代，客户的行为习惯及偏好快速发生着变化，在营销活动开展过程中，需要及时跟踪营销活动运营情况，针对性分析营销成功/失败原因，开展具有地方特色的营销活动。