2020年伊始，一场突如其来的疫情让各行各业都经历了一次压力测试。银行业也不例外。多数银行关闭了线下网点，也因此失去了客户经营的重要线下抓手，原本是银行业“开门红”的一月、二月，如今业绩却大打折扣。而另一边，“宅生活”推动线上流量骤增，带来新机遇的同时也考验着各家银行的数字化经营能力。
一些先知先觉、数字化程度高的银行在疫情期间纷纷转战线上并取得了积极效果。通过数字化经营，银行有效盘活和深耕存量客户，提升和释放网点与客户经理的产能和潜力。而数字化营销的魅力还不止于此，利用“裂变式营销”、“场景式营销”，银行打破组织边界，让“客户”变成“客户经理”，帮助银行获客。
根据麦肯锡的实践经验，成功的数字化营销能让银行销售生产率提高20%；客户流失率下降25%；交叉销售成功率提高160%；银行整体运营效率和业务表现也会显著提升，年收入增长35%；净推荐值可上升8-10（图1）。
但这次疫情期间，也有不少银行暴露出数字化经营能力的不足。比如有些银行仅仅将线下打法搬到了线上，缺乏一套有效的整体规划和端到端实施方案。具体而言，我们发现国内银行在数字化营销上存在以下三大痛点：其一，缺乏高效的数字化营销体系设计，虽然坐拥大量客户数据，但无法深度挖掘出客户洞见，难以围绕客户体验打造“精准营销”；其二，无法将美好的数字化愿景落地，在实施过程中往往出现转型节奏缓慢，各部门各自为政、协同效率低等现象；其三，即便成功设计、开拓了线上营销渠道，许多银行仍无法有效打通全渠道链路，无法有效分配线下资源以赋能线上渠道。
抓住七大趋势 制胜五大战场
即使没有疫情的冲击，线上化经营也是银行业大势所趋，而此次疫情无疑加速了这一进程。新的客户行为和市场环境正在从根本上重塑数字化营销，以下七大趋势尤其值得关注：
- 从“一次性战术”到“持续经营”：营销已经逐渐摒弃传统的单点击破、追求短时间曝光的一次性战术，逐渐转变为全面的、持续性的，以客户持续经营为核心，以与客户建立长期联系为目标的营销方式。
- 从“单向推送”到“以客户为中心”：营销不再是单向输出，而是从客户需求出发的双向互动。营销需要关注客户“在什么时候，想要什么”，而不是单向的“我们想要表达和传递什么”。
- 从“大众化”到“个性化”：营销已经从传统大众化时代的“千篇一律”、“千人一面”，走向个性推荐、精准触达的“千人千面”，客户的个性化需求得到了满足。而随着技术的发展，未来“规模化的个性化”也会越来越容易，成本也越来越低。
- 从“公域”到“全域”：公域平台的红利时代已经过去，流量费用持续上涨，且难以实现“私人化”的情感联系，因此各银行纷纷开始布局沉淀在自有平台、可更低成本获取且反复使用的私域流量，把过去由平台垄断的用户“夺”回来，导入自有用户池，不断探索如何更好地从生态化的场景切入获取流量，以“好的内容”作为核心经营流量，以裂变传播等创新模式引爆流量，抢占“一人一银行”的私域时代高地。
- 从“割裂式营销”到“全渠道营销”：传统营销下，各个营销手段和触达渠道间相互孤立，难以协同传递同一个品牌形象。而“全渠道营销”则要求企业通过多个渠道全方位接触客户，各个渠道间协同互补、保持一致的体验、传递统一的信息和品牌形象，更好地服务客户。
- 从“预先规划”到“敏捷、始终在线、实时”：为了适应营销环境的变化，从预先规划的工作模式到小步快跑、快速迭代、不断试错的敏捷机制，用可控的代价进行多次测试。
- 从“执行”到“执行、评估、优化”：从传统营销以营销活动的执行和交付为最终节点，到可量化评估并形成闭环，为未来不断优化营销活动提供可能。
为了更好顺应上述七大趋势，银行需要在个性化、洞见挖掘、体验设计、技术和速度这五大战场上实现卓越（图2）：
裂变营销对传统银行业的启示
在传统人眼里，裂变营销似乎只和互联网公司有关，其实不然。想必每一个人都曾经和好友分享过滴滴出行、美团外卖的红包或优惠券，无形之中，我们每一个人都变成了这些公司的营销人员。尤其是近期，连续创下全球最快上市纪录的趣头条、拼多多、瑞幸咖啡，都有一个共性，就是拥有一套裂变驱动的获客模型，可以不受空间和时间的制约，不断为企业贡献流量和客户转化。
营造裂变场景看似玄妙，其实有章可循，我们可以简单归纳为四个关键成功因素：
一是内容的展示，这是裂变的基础。通常，基于目标客群，匹配合乎胃口的设计和文案。细节的打磨尤为重要，无论是吸睛的主题还是符合调性的风格，都决定了眼球经济时代触达客户最初的几秒内，是否能够锁定客户的注意力。
二是激励设计，这是裂变的动力。针对新客户给什么福利，老客户给什么奖励，不同客群进阶提升时匹配什么样的特色权益，都是需要精细设计的，这样才能吊足胃口、给到心坎里，最终获得预期效果。
三是投放渠道，这是裂变的前提。引发裂变需要一定的传播基数，也叫阈值。通常可以从线上流量、线下客流、内部全员、渠道伙伴等角度，结合自身特点来选择。
四是数据复盘，这是裂变不断优化的保障。有了数据复盘，才能知道内容好不好，激励有没有效，投放的客群是否精准，落地过程的执行力如何。同时，借助移动互联网技术和工具，获取全量数据，洞察用户画像、分析活动收益，不断调试改进策略方案，通过数据精准决策。
回到银行业，营销获客的主要途径有三点，线上、线下和全员。单纯这样划分营销方式，看上去似乎没有什么特别之处，但营销的魅力就在于千变万化的形式组合和层出不穷的操作手段。
例如，疫情期间，某国有银行针对“停课不停学”的号召，将教育场景与手机银行活动相结合，客户使用手机银行支付 1 分钱，即可获得线上课程大礼包。从最终效果来看，在添加了随机红包传播激励因素后，比单纯公众号发文的形式，客户触达量提升了3.7倍，手机月活数据和手机支付笔数两项指标，分别环比提升 145% 和 152%。除此之外，通过互动活动，还精准获得报名家长和传播达人两组用户标签，可以回流并补全给流量池。
通过前面的阐述，我们简单总结一下裂变营销的核心逻辑：
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人以群分，因此优先注重垂直群体的经营维护。越垂直，越容易出效果。
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服务业裂变营销必须依托信任关系，尤其是微信生态熟人关系链，转化率才有保障。
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建立私域流量池，把客户变成“客户经理”。
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成功的裂变营销不可一蹴而就，要基于数据进行过程纠偏和不断优化。
银行业营销新趋势：全域营销
新兴的网商银行有流量、有技术、有数据、懂用户，快速蚕食传统金融机构的市场份额。此时，金融机构唯有背水一战，借鉴市场最新的营销技术，弯道超车。学习并掌握全域营销方式对金融机构而言尤为重要。
全域营销即是：全链路、全媒体、全数据、全渠道的营销；以消费者为核心，以数据驱动洞察，持续运营与消费者之间的沟通并最终让营销带动生意增长，品效合一（品牌宣传也能带来明确的销售业绩）。
- 数据中心：尽管不同平台之间存在数据孤岛，但是跨界数据依旧有机会打通产生消费者画像。比如购买A理财产品的消费者大概率也频繁使用着淘宝或京东。现在仅通过手机ID（非敏感数据）的碰撞就可以360°描绘消费者画像以及喜好。
- 流量中心：全域流量入口覆盖，智能推荐与潜在消费者匹配的优质流量：流量渠道需尽量涵盖消费者线上行为的方方面面：无论是购物平台，视频网站，社交还是资讯平台。根据用户画像以及喜好最终匹配媒体渠道精准获客。同时通过全触点数据回流，可以追踪流量转化路径；根据不同流量入口对于消费的不同作用，动态调整获客策略。让营销活动可视化、可优化、可衡量。
- 策略中心：从精准触达消费者的第一瞬间就保持与消费者长期有效有策略的沟通。该沟通建立在对消费者画像、喜好以及购买习性的分析上，将沟通内容按照每个消费者的不同喜好精准触达。通过与消费者的长期沟通，还能源源不断唤醒沉睡用户。
如今，全域营销已经在快消、汽车等与消费者息息相关的行业取得了立杆见行的效果，银行业与消费者在衣食住行不同场景上均有触点，全域营销的转型势在必行。
开启全速数字化经营
为了在数字化营销的战场胜出，麦肯锡建议银行充分利用大数据技术，建立端到端数字化营销增长工厂，通过“数据基础（Data）”、“智能决策（Decision）”、“敏捷设计（Design）”、“精准触达（Distribution）”，构建4D数字化增长工厂（图3）。同时为确保4D数字化增长工厂的高效能，引入MROI量化评价标准，推动体系不断升级，优化投入产出比，最大化每一块钱的营销投入。
Data——夯实数据基础：从零散到整合，从数据到洞见
麦肯锡的一项调查结果显示，75%的企业表示无法对其掌握的数据进行深入利用。究其原因，多数企业的数据支离破碎、不成体系，试图从中研究和决策根本无从下手。数据基础是数字营销的起点。若想真正制胜大数据时代的营销竞争，就必须要建立一个“以客户为核心”的数据平台，360度全方位收集、处理数据。
客户数据平台（Customer Data Platform, CDP）是一个以客户为核心的360客户数据可视化平台，能够将多个数据源（如营销、销售、客服等）的数据整合到一个可信的存储库，为整个MarTech栈提供准确的数据基础和分析系统。
许多银行业玩家已经开始布局自己的客户数据平台。例如，欧洲某银行通过搭建360度全方位客户数据平台，利用机器学习进行分析，并生成可实时追踪的数据看板，进而识别并评估每类客户的潜在价值及提升抓手，在短短5个月内，该银行的网页浏览量增加了4倍，申请完成率增加了2倍。
三大核心要点助力360度客户数据平台
- 全域数据联动，形成全方位客户认知
想要达到360度全方位了解客户的目的，企业就要以客户为核心，不仅采集企业自己的“私域”数据，还要包含其它渠道的“公域”数据，才能形成在多场景下全方位的用户画像。
- 数据转化为洞见，助力数字营销决策
当企业完成内外部数据整合，互联不同的数据集，便可以借助分析手段（例如回归模型、高阶分析、机器学习等）深度认知和理解客户，形成行业和业务洞见，最终作用于数字营销中的决策。
例如，一家亚洲领先的零售银行虽然拥有较大的市场份额，但是在客均拥有的产品数量方面落后于竞争对手。该银行使用高级分析技术深度挖掘了几组大数据，包括客户人口统计和特征、持有的产品、信用卡对账单、交易和交易地点数据、在线额异动转账支付、征信机构数据、访问网络及社交媒体信息等，发现了一些意想不到的相似之处，从而在其客群中识别出15,000个细分客群。此后，银行建立了“购买下一个产品”(next-product-to-buy)的模型，使购买的可能性增加了三倍。
- 数据可视化、平台化，便于部门获取解读
并非人人均为数据专家，这就意味着采集整理后的数据不能仅仅是系统里苍白的数字，而需要转化成为可搜索、可获取、可阅读、可理解的图标型数据，这样才使得企业内部各部门学习客户档案，了解行业趋势，追踪营销效果成为了可能。
“为消除业务和IT之间就数据问题的相互推诿，”某大型制药公司的CIO表示，“我们正在考虑向所有人开放数据权限。”如此一来，由数据驱动的决策思维就能够融入企业文化。
Decision——智能决策：大数据驱动的“获客”和“活客”
智能决策“三步走”
银行可以通过“重点客群细分和圈定——规模化客户获取——个性化客户经营”三步走，实现以客户为中心的智能决策：
第一步：明确重点客群，挖掘客户洞见
基于客户数据平台，银行可以汇集第一方数据、非实时数据和第三方数据形成的客户档案，借助多维度的机器学习算法进行分析，为每位用户打标签。基于各标签的评价维度，可以将系统中的客户进行不同层级的切分。
完成客户分群后，银行需要以大数据作为基础，真正理解客户，进行专业、高效的诊断并获得客户洞见。这也是银行开展营销活动、确定下一步策略至关重要的前提。银行可以从客户需求、产品和服务、竞争对手动态、趋势规律四个方面出发，进行数据的挖掘和分析，深入理解客户需求和特征，形成客户洞见。我们对客户的解读，不能仅仅停留在“信息”层面，而应该从中提炼出“洞见”。
基于对客户的深入洞见，银行需要基于客户需求制定最佳的策略，例如：下一步应提供什么样的产品，是积极地触达以降低流失率、抑或是什么也不做。这些最佳策略的制定，最终是为了服务于两大核心目标：一是规模化的客户获取，二是个性化的客户经营。
第二步：规模化获客
银行需要充分利用裂变传播（见配文）和私域流量快速获取优质流量，通过全域营销（见配文）、内容营销、场景化营销来促进流量转化，从而实现规模化获客（图4）。以裂变营销为例，裂变营销通过利益等驱动因素，打破自身组织边界，充分调动员工、新客、老客、渠道等力量，借助社交关系和人脉力量进行“病毒式”拓客，贡献流量和客户转化，实现单点出发的爆炸式增长。
第三步：个性化活客
完成客户获取后，银行可以通过更有针对性、个性化的经营和管理，促进客户的留存和复购，达到“活客”的目的，提升客户价值。其核心在于把握4P ，即产品（product）、定价（pricing）、渠道（place）、营销活动（promotion）四个核心要素，通过提供有针对性的产品及配套权益、匹配差异化的定价机制、在合适的渠道、开展最具影响力的营销活动，实现“天时、地利、人和”。
同时，一个好的个性化设计，应当基于客户需求实现功能、个性、情感上的价值主张。例如：在消费贷款领域，根据客户不同的消费标的（例如：房屋、汽车、婚庆、装修等）、不同的消费特征（例如：大额低频、小额高频等）、所需要的不同服务和特征（例如：快捷方便、灵活计息、分期还款等），提供有针对性的产品来满足其差异化需求。
完成方案设计后，银行需要真正构建端到端的营销流程，即从客户视角出发，明确营销旅程的起点和终点、每一步的切换节点，以及与客户交互的形式：客户每一步看到什么、点击什么、从而触发什么。完成端到端旅程构建后，与外部专业营销公司合作，完成客户交互界面的设计和实现。
大数据挖掘与模型助力智能化决策
首先，银行需提升对客户的理解及预判，从而实现精准触达和智能优化。银行应该通过大数据分析精准描绘出客户画像，制定相应的客群策略，并对客户行为做出预判（包括何时何地偏好何种产品）。其次，通过预先设定好的规则，自动挖掘具有意义的触发事件，在合适的时机自动触发营销内容及手段，实现主动式精准触达。第三，通过高阶分析与机器学习，自动、智能地优化和完善人工制定的策略和方案，提升客户筛选和产品适配的精准度。
其次，银行可以建立一整套用例驱动的智能决策管理闭环，建立从用例驱动到循环测试的六步闭环方法论，不断优化营销决策效率和精准度，支持更加个性化的决策。举例来说，银行可以从自身战略出发，划定几大评估维度（金融资产（半年日均AUM）、是否持有房贷、年龄等），从而识别出几大战略客群（如企业高管、房贷客户、安享退休、中年女性等）。对于每一类战略客群，该银行可以从自身积累的客户数据出发，建立数十个或以上用例模型。再结合客户洞见，建立起一整套整体打法，包括大数据用例、产品方案、营销方案、渠道选择，并有针对性地设计考核指标，进行端到端的效果跟踪。实现数据闭环，迭代优化。
Design——敏捷设计：模式决定起点，速度决定成败
在营销语境中，“敏捷”指利用数据和分析工具持续、实时地搜寻机会或问题解决方案，快速部署测试、评估结果，并迅速迭代。敏捷营销有两大核心要点，一是通过快速测试来提升优化体验，二是将分析技术大规模使用营销全环节。这是个性化营销的精髓，因为它为及时识别客户需求、快速迭代提供了一种有效的现代工具。一个强大的敏捷营销组织能够同时运行上百个活动，每周测试多个新想法。
通过我们的经验发现，实施了敏捷营销的组织每月进行的种子测试较以往提升了8-10倍，每次线上营销活动的间隔天数缩短了5-6倍，渠道收入指数增长了4-5倍。由此可见，敏捷机制能够使营销发挥巨大潜力，产生卓越效能。
成立“作战室”，端到端负责数字营销的策划和管理
“作战室”是以开展某个营销活动为核心目标而成立的“特种部队”。这一跨职能团队通过不断探索新想法、提出吸引消费者的新假设、设计试验、创造营销方式，保证该营销活动端到端地顺利执行（图5）。
“作战室”四大成功要素
要想成立成功的作战室，企业应该从团队构成、人员素质、沟通机制及工作方法四个方面入手：
首先，作战室的团队构成需要精简灵活。亚马逊创始人贝佐斯有个著名的“两张披萨”原则，即两张披萨应足以喂饱整个团队，人数不能更多。
其次，作战室相关人员应该具备通用、专业、数商（DQ）三大类共七项能力：领导力、解决问题能力、沟通/辅导能力、挖掘客户及市场洞见的能力、营销规划与推动能力、数据分析能力以及算法建模能力。
第三，沟通要频，作战室应当与组织内其他群体建立清晰的沟通渠道，并通过快速的流程来使用这些渠道。
第四，迭代要快，需要建立良好的“快速测试、快速失败、快速学习”的工作心态，以每2-4周为时间基准建立一个工作冲刺周期。
一家全球零售企业已成功推广敏捷运营实践，同时运作着十三个作战室，每个作战室高度聚焦于一个具体的目标、产品或服务。例如某一个团队专注于获取新客，而另一个团队专注于现有客户的交叉/向上销售等。
Distribution——精准触达：营销技术栈赋能“最后一公里”
个性化营销对于投放的精准程度与灵活程度提出了前所未有的高要求。企业必须及时引入前沿的精准营销触达技术，包括渠道、体验、自动化营销、活动管理和A/B测试等。但孤立的营销触达技术往往难以满足用户日新月异的个性化需求，银行需要将其与客户数据平台（CDP）、智能决策系统等核心工具一同嵌套整合进“营销技术栈”中，实现真正的动态精准触达。
营销技术栈（MarTech Stack）是由营销人员使用的一系列提升用户营销体验的技术软件，其构成按功能主要可以分为四个大类：数据管理、智能决策、精准触达、分析测量。
举例来说，某领先银行利用领先的营销技术（MarTech），搭建了集合营销数据平台、客户洞见挖掘、营销策略制定及归因评估等功能的闭环“营销技术栈”，通过大规模数据活化实现“最后一公里”的精准营销触达（图6）。
针对去中心化的裂变传播，某公司从数据存储管理、营销活动发布、数据追踪看板以及底层系统支持四大模块搭建了针对性的“营销技术栈”，并尽量做到“简单轻巧”以实现高转发率。类似的，针对全域营销，某公司针对性搭建了以三大中心为核心的“营销技术栈”，包括全域数据中心、全域策略中心、全域流量中心，实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的营销。
综合来看，银行搭建营销技术栈时需要把握以下三点：首先，银行需从用例需求出发，量身定制。 其次，营销技术栈需要具备统一传导的数据链条，确保客户看到的信息一致，同时全渠道客户认知和策略一致。最后，银行需要打造一个数据闭环，包括从数据到决策到触达，最后客户反馈也将为CDP提供数据积累。
面对重重挑战，我们提出构建卓越营销技术体系“四步走”：首先，从具体业务需求出发，基于影响客户体验的技术和影响其他技术的技术两大标准识别需要开发的关键技术；其次，从供应商基本表现、技术平台能力以及客户具体需求出发选择供应商家；随后，充分协同、实施达成共识的方案；最后，通过“营销技术卓越中心”驱动技术实现、落地运营。
除此之外，团队同样需要思考是否需要亲力亲为的问题：除核心操作外所有技术平台的日常操作，到底是应当内部执行，还是应当外包出去，还是应当内外搭配呢？这需要卓越中心从战略、运营和能力三大维度回答一系列问题，进行综合评判。
我们相信“数据基础（Data）”，“智能决策（Decision）”，“敏捷设计（Design）”，“精准触达（Distribution）”为核心的4D数字化增长工厂，是银行在数字化战役中的制胜关键。
结语
祸兮福之所倚；福兮祸之所伏。此次疫情给银行业带来了不小冲击，但也为整个行业加速推进数字化经营提供了契机。银行应抓住客户线上化趋势，利用裂变营销、场景营销实现大规模获客，通过个性化手段进行客户深度经营，向数字化经营全速前进！
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本文摘编自麦肯锡2020年3月最新出版的银行业白皮书《开启全速数字化经营——打造银行新的增长工厂》，欲索取完整报告请联系Joyce_He@mckinsey.com
作者
曲向军为麦肯锡全球资深董事合伙人
韩峰为麦肯锡全球董事合伙人
周宁人为麦肯锡全球董事合伙人
俞明洋为麦肯锡咨询顾问
胡嘉逸为麦肯锡商业分析师
本文作者感谢麦肯锡多位同事对本报告的撰写和研究所作的贡献，特别是姚宇涵，杜金雨，郑文灏，Vito Giudici、林园园，張崇慈. 方颖华, 韩璐，蒋治平，胡艺蓉，陳郁融，Glenn Leibowitz、鲁志娟、李晓韵，高颖对本次白皮书的大力支持。
