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萬字長文詳解:2023年手機銀行MAU和AUM雙增實操寶典
來源: 2023-06-07 18:20:30

作者單位:神州信息|數字化運營

隨著金融科技不斷發展,銀行向數字化轉型加速推進。近幾年,手機銀行應用(Application,簡稱App)逐漸成為商業銀行大零售板塊各展風采的重要陣地。


(資料圖片僅供參考)

截至2022年12月手機銀行服務應用活躍人數已經突破5億,銀行大零售板塊開展業務的核心場域已經從傳統的線下網點全面向線上轉移,而疫情的爆發更是加劇了這一進程。包含手機銀行應用App、公眾號、視頻號、抖音藍V賬號等在內的線上全域空間,已經成為商業銀行向客戶展現企業文化、突顯產品亮點、完成交易轉化、提供多樣化服務的主要場域。

隨著互聯網流量生態從粗放式圈地向精耕細作的轉變,銀行的客戶爭奪也進入存量時代。金融產品同質化問題日趨嚴重、市場競爭日益加劇,作為業務核心陣地的手機銀行應用App,如何以合理的成本實現可持續獲客、并有效培養存量客戶的忠誠度從而切實提升客戶經營價值、夯實業務競爭力,成為全行業都在積極探索的新課題。

在各大銀行的戰略發展規劃和經營指標體系中,我們開始看到月活躍用戶數量MAU(Monthly Active User,MAU)的身影。以月為統計周期,MAU反映的是當月登錄或瀏覽使用過App的用戶數量,是產品力、運營力和用戶體驗的綜合體現。

多家銀行開始以管理資產規模(Asset Under Management,簡稱AUM)和活躍用戶數量MAU的“AUM+MAU雙指標增長”作為目標,精準有效地驅動各項工作的有序開展。尤其是肩負著手機銀行等線上空間的規劃建設和持續運營的電子銀行部門,開始以MAU的波動和趨勢來評估相關活動、版面、功能等的業務效果,圍繞曝光、轉化、留存、活躍、復購、推薦等關鍵環節開展精細化運營管理,借此打造高品質的客戶體驗并持續創造業務價值。

在推進落地和持續運營的過程中,越來越多務實的銀行也逐步意識到,單純通過弱關聯場景的淺層鏈接或者簡單粗暴地發放優惠福利,已經無法吸引客戶持續提升MAU,更難以有效促進轉化、真正驅動業務規模AUM等指標的實質性增長。

聚焦“手機銀行如何實現MAU的有效增長和可持續運營”,筆者作為資深運營操盤手和專業數據科學家,將從市場趨勢的分析、行業痛點的深挖、客群需求的拆解、數據驅動的切實落地等多重角度,基于為多家銀行提供咨詢規劃和運營陪跑服務,而深度參與和積累的一線體感和實操案例,提供全面而深度的干貨解讀。

1. MAU有效增長所面臨的主要挑戰

MAU有效增長的真正價值,在于切實驅動銀行核心經營指標(比如核心客戶數量、AUM體量等)的可持續提升。以最早把MAU納入“北極星”指標的招行為例,其核心客戶有效月活率已穩定在85%以上,核心客戶兩次訪問App的間隔時間縮短至5天。在MAU穩健亮眼的表現背后,截至2022年第三季度招行零售客戶達1.82億戶(含借記卡和信用卡客戶),較年初增長5.2%;零售AUM接近12萬億元,較年初增長11.2%。招行MAU的增長對AUM等業績指標的牽引效果顯著,然而各大銀行在邁向“MAU與AUM并進”的道路上依然面臨著重重挑戰。

圖1.招商銀行MAU的增長對AUM等業績指標的牽引效果顯著

1.1 市場競爭激烈

手機銀行作為銀行零售業的重要戰場,為提升用戶量和活躍度,各家都投入了大量成本與資源,競相優化客戶體驗、升級手機APP功能服務、拓展場景渠道,策劃各類活動提升客戶活躍度。在有限的客戶基數下,流量不斷被分散,而客戶對于手機銀行服務/產品的選擇則愈發趨于理性化,銀行則需付出更大的成本來吸引、挽留客戶,帶來的卻是不斷吃緊的預算和難以達成的指標,粗放型的營銷與推廣不要說無法實現“AUM與MAU并重”的目標,連最基本的提升MAU都難以達成。

“內卷”已蔓延至手機銀行,如何在眾多手機銀行中脫穎而出、體現特色、做出價值,將是一大考驗。

1.2 定位不準缺乏獨立思考

打開絕大多數手機銀行App,客戶大都會有貌似包羅萬象、實則千篇一律的感覺。近年來,在“得場景者得天下”的執念驅使下,面對“存、貸、匯”等傳統金融業務普遍存在使用頻率較低的現實挑戰,各手機銀行紛紛選擇了覆蓋客戶衣食住行娛等泛生活場景,同時推進橫向拓展和縱深滲透,希望借此提升客戶的使用率與粘性。

零售之王招行旗下的“掌上生活App”,就自建二十多個消費場景,囊括了“飯票、影票、商城、酒旅、繳費、信用卡服務”等。然而,在“掌上生活”歷經數年、耗巨資打造的這么多場景中,真正算得上“爆款”、“成功占據客戶心智”的可能也只有“周三五折飯票”。

表面熱鬧、實則多個第三方H5鏈接生拼硬湊的“9+N”面板,距離能夠穩定推動MAU和AUM同步增長的強勢場景還有很長的路要走。打造真正意義上的特色場景,需要充分盤點資源稟賦、梳理業務邏輯和價值鏈后,科學規劃、多方協同、合理投入以及持續的運營迭代。即便是招行,“周三五折飯票”尚且需要數年磨一劍。對于絕大多數中小銀行來說,如果還沒有找準自身優勢、拉新路徑和留存轉化策略尚不清晰、手機銀行整體運營能力建設剛剛起步,單純依靠“抄大行作業”、搬運大行合作方入駐大概率不能帶來預期的效果。

我們為很多手機銀行做過板塊分析和客戶體驗評測,發現很多“砸錢砸了個寂寞”、“抄作業抄到坑里”的負面案例。看到別家有資訊頻道、自己就也搞一個資訊板塊,但沒撐多久就從日更退化成周更、月更甚至經年不更。選題、內容、排版、互動等都是需要持續地規劃、分析和迭代維護,需要用心經營及成本投入。每家銀行自身情況、客戶體量和結構等都有所不同,跟風建場景、拓板塊,無法達到預期效果,還可能因為過于發散而錯失良機。

眾多手機銀行同場競技正面剛,切忌幻想“出奇制勝、彎道超車”,還是回歸商業本質更靠譜些。要看清自身優勢、洞悉客戶真實需求,明確戰略定位,通過目標拆解、劃分優先級,找到適合自己的、可執行度高的落地路徑,才有機會打造出有特色、有品牌護城河、有生命力的服務與場景。一句話,重在質而不在于量。

1.3 數據驅動的價值尚未切實賦能到一線

數字化轉型驅動業務變革,這個課題近幾年在各個行業都被不斷提出。我們堅信數據驅動的新型生產力終將在提升效果、效率和體驗等戰場全面開花,而理清現狀、找準路徑、腳踏實地是實現這一宏大目標的必經之路。

對數據資產的理解、認知和應用,很多銀行還處在初級階段。業內普遍存在的誤解,是認為立了一個客戶標簽體系的項目、拉一張號稱有成百上千個維度的客戶標簽的寬表、再湊上幾個數據科學家或者模型分析師,就可以實現數據驅動的定向營銷、千人千面和精準觸達。實際的情況是,客戶標簽體系只是為客戶的基礎屬性、行為特性和興趣偏好等信息,預留了存儲的空間。想要擁有相對準確客觀的、及時動態更新的數據來填滿這些空間,是需要開展大量有業務假設驅動的、有清晰驗證的路徑和迭代閉環設計的“洗標簽”來做底層支撐的。

另一個不容回避的現實情況是,大量客戶標簽體系的整體結構、標簽定義、更新規則和場景化應用時的注意事項,從規劃階段到建設過程中普遍缺乏和業務部門的充分溝通和測試修正。真到了要實戰的時候才不出所料地發現,部分“先天不足”的客戶標簽在可用性、準確性、可解釋性上都暴露出明顯的缺陷和短板。

除了客戶標簽體系,要準確評估在手機銀行上開展的各項活動的影響力、運營轉化效率和業務效果也面臨著很大的挑戰。從我們對多家銀行開展的深度訪談來看,對于“不能盲目砸錢,要做活動就要評估投入產出(ROI)”大家都有普遍的共識。但實際在收集活動相關的底層數據來整理生成各項量化指標的策略規則和評估邏輯,都還存在很大的提升空間。

比如,用活動短信的到達率或者活動獎品的使用率來評估活動效果,看似合理卻經不起仔細推敲。畢竟,大部分短信服務商都能把到達率做到95%以上,但到達本身并不能代表真正觸達到客戶,要不然大家也就不會有這么多條未讀短信了;獎品使用率在一定程度上可以反映獎品本身對于中獎客戶的吸引程度,用于評估活動效果還是過于片面、缺乏說服力。

手機銀行自身在數據采集邏輯和管理應用等方面的功力有待提升,通過手機銀行持續積累的數據,在跨場景、跨業務、跨部門、跨系統的流通鏈路和協同機制等有待完善。數據驅動能夠創造價值的大前提,是緊貼業務、是尊重底層邏輯、是“基操”都要做到位。唯有如此,銀行才有機會在業務邏輯鏈、過程指標鏈到量化價值鏈等多個層面切實落地“MAU和AUM并重”的可持續發展戰略。

2. 要提升MAU,那些你不得不知道的經典“基操”

這篇萬字長文我們用了將近三分之一的篇幅來拉齊認知,精準篩選真正肩負著“MAU和AUM齊頭并進”KPI的群體。既然大家擔子都這么重,咱們話不多說直接進入實操環節。

你肯定對“搞活動”又愛又恨,畢竟,扛著MAU指標的人,365天不是在搞活動、就是在去搞活動的路上。活動,是一種可以快速觸達客戶,實現獲客、活客、留存等目標的營銷和運營方式,是包含手機銀行在內的各類App有效提升MAU指標的犀利抓手。

不同活動形式可以帶來不同的營銷效果。我們把適合在手機銀行開展的、常見的活動形式及其規則、目標、效果、優勢和挑戰等總結梳理在(表1)供大家參考使用:

表1.手機銀行常見活動形式和特點

以上活動形式還可以進行組合營銷,結合業務目標、任務,如完成頁面瀏覽、分享、交易、購買金融產品等,一步步引導客戶轉化。

3. 以活動盤活手機銀行、有效提升MAU的核心要素

3.1 核心指標拆解快速定位活動策略

要真正實現“以活動盤活手機銀行、有效提升MAU”的目標,首先要解決的問題是——拆解目標。核心目標只有經過科學合理地拆解,才有可能制定對應的行動計劃。

目標拆解需要以明確目標為前提,上下一體、使總體目標得以實現為基礎。以運營手機銀行為例,如果以MAU的有效增長作為北極星指標,可圍繞獲客、轉化和留存等關鍵環節拆解出二級指標,對于每個關鍵環節又可以進一步細化、拆解到可以具體分配到某個團隊或個人的可執行單元。

值得注意的是,提升MAU的路徑有多種,靜態的目標拆解無法保障長期甚至中期的最優路徑。市場環境、客群結構等都在動態變化,需要不斷根據過程指標的變化來調整優化。因此,目標拆解是一個需要持續運營和復盤迭代的動作。

具體來說,目標拆解可以分為以下關鍵步驟:明確北極星指標(核心指標)、拆解目標、管理目標、目標考核評估、目標優化調整等。

以信用卡活動為例(圖2),如果設定信用卡消費額提升作為北極星指標,可先根據目標客群所處生命周期做階段劃分,如潛力用戶、活躍用戶、成熟期用戶、流失用戶。對處于不同階段的客群,運營工作的重點也是有所差異的。比如,潛力客群的運營更關注申請及激活率,而對流失風險較高的客群則更關注沉默時長、挽回率等指標。待目標拆解到位之后,再圍繞細化指標有針對性地開展活動策劃。

圖2.通過目標拆解制定活動策略

3.2 數據驅動的精細化活動運營體系

3.2.1 根據客戶標簽體系劃分重點客群

不同手機銀行App在客群結構和重點客群畫像等方面各具特色,這主要與手機銀行的整體風格、發展階段、營銷哲學、推廣區域、產品優勢和經營重點等密切相關。有的主打代發客群,有的聚集銀發客群,有的發力年齡段下探;不同客群在需求和偏好上的差異,需要在功能版塊的設置、活動策劃、體驗鏈路、配套產品和服務等方面通過精準剪裁來適配。

因此,活動策劃過程中,明確目標客群及其畫像特征和需求特點至關重要。客戶標簽(圖3)通常覆蓋基本信息、金融特征、社會屬性、風險特征、生活屬性、行為屬性等板塊。結合手機銀行客群行為特征,如活躍度、貢獻度(貢獻度可以圍繞金融產品或服務的使用情況,也可以基于邀請分享或登錄互動次數)、權益偏好、風險偏好等,可將目標客群進行分層分群,如高價值客群、重點挽回客群、潛力客群等。

圖3.用戶畫像分析,挖掘高價值客戶偏好

基于客戶標簽分析,可相對合理地推測和描述目標客群的需求和偏好。如果分析的初步結論是,某客群通常在工作日中午登錄手機銀行、對廚房小家電類權益較為偏好、金融產品風險偏好屬于穩健類(圖4),那么在策劃活動時即可以廚房小家電權益作為鉤子,調整推廣觸達時間為客戶活躍時段,這樣有機會增加活動信息的觸達、曝光和響應率,并有效引導客戶成功轉化。

圖4.基于目標客群的畫像分析來調整適配活動策略

3.2.2 數據分析體系挖掘客戶深度需求

營銷活動的“火爆”并非是衡量活動好壞的唯一標準,需要結合目標進行拆解,搭建數據分析體系,找到真正的核心指標后,才能根據數據來指導活動策略,最終實現北極星指標的提升。

當前手機銀行App活動層出不窮,但卻鮮有能說清楚活動效果和優化方向的。受招商銀行掌上生活“周三五折飯票”活動影響,各類“五折寵粉日”紛紛涌現,成為各家銀行投入重金的主打活動。在這類“寵粉日”的運營復盤報告中,活動期間的PV、UV、五折券售罄時間等指標常常被用于呈現活動的“火爆程度”,比如“1分鐘內優惠券被搶光”。但這樣“火爆”的活動真的觸達到目標群體、帶來有效轉化、實現拉新促活的目標了嗎?扎心的事實是,在參與此類折扣力度和變現空間較大的活動的群體中,羊毛黨占了很大比例,寵粉福利大概率進了假粉的口袋。要感知到表面的繁榮、又要量化清楚熱鬧背后的真實效果,需要重視活動數據分析體系的規劃建設和應用迭代。

數據分析體系的支撐需要貫穿活動始終。在活動策劃階段,需要確定活動的目標并將其拆解出可量化的指標,指標的制定需要結合預算、歷史數據及往期活動表現、現有資源等進行測算,并在活動上線后根據實際數據進行調整。活動期間,需要實時跟蹤活動數據,如抽獎活動中獎節奏、獎池數量、參與人數、闖關率、ROI等,如發現數據異常需及時調整策略甚至啟動應急方案等。活動結束后的復盤是數據收集與經驗積累的重要一環,是判斷活動效果、找準迭代方向的重要依據。

活動數據體系的設計可以參考零售經典“人-貨-場”運營模型(圖5)來實現數據驅動的精細化運營。“人”——洞悉相關客群(參與 vs. 未參與,App渠道 vs. 短信渠道等)的分布結構、畫像分析、風險分析等。“貨”——金融類或泛生活類產品和服務等活動權益的選品、備貨、上架、成交和售后等。如金融產品購買率或權益使用率較低,需要分析推薦產品或權益是否匹配目標客群,是否門檻過高或缺少吸引力。“場”——活動場域的“氛圍感”,包含客戶參與的流轉動線設計、活動頁面排版布局和視覺風格等,客戶參與活動體驗的流暢性也是活動非常重要的一環。

圖5.零售經典“人-貨-場”運營模型,數據驅動精細化運營

特別需要注意的是,數據分析畢竟不是為了分析而分析,關鍵是要透過數據表現、結合業務理解來驅動真正有意義的活動復盤,驗證提出的假設和預判,為優化調整和持續迭代活動策略提供有力的依據(圖6)。比如,發現客戶參與度、流失率、轉化率等效果指標未達到預期,可從過程指標來判斷是否存在活動流程繁瑣、操作復雜、體驗差、實際獎勵與宣傳差異大等原因,要用有明確業務假設指向的指標分析來映射問題、推導優化方向,才算做到了活動數據的物盡其用。

圖6.通過活動數據分析定位問題和規劃迭代方案

通過與歷史或未開展活動期間數據對比,捕捉關鍵指標的變化與趨勢。如果對比發現活動并沒有帶來預期效果,需進一步分析問題原因,對沒有效果或投入產出不合理的活動就需要及時調整止損了。(這里可能會受到推廣力度、活動時間等外部因素影響,如想進一步分析某個指標的影響程度可以采用ABTest的方式,在同一環境下調整某一項指標或活動規則隨機分流測試,可以對比出不同指標/規則對活動效果的影響程度。)

總之,活動數據的有效分析需要科學管理活動效果、積累經驗、洞悉規律,為實現“以活動促MAU有效增長”持續提供燃料。

3.3 面向客群的活動規劃和精細運營

上文提到客戶標簽體系的建設和數據分析的應用有助于準確洞悉客群的需求、偏好、習慣等,那么,在這些洞察的基礎上,在為不同客群推薦金融產品、權益服務及營銷活動時做到適配剪裁,就大概率可以更精準有效地觸達和轉化目標客戶,以高質量MAU助力業務轉化。

“適合的才是最好的”,作為示例(表2),根據當下多家手機銀行需要重點經營的兩大類客群的特點和配套策略做了詳細的分析和拆解:

表2.面向客群的差異化活動策略適配

3.4 矩陣運營為組合營銷構建閉環

活動方案確定后,預熱期間的關鍵工作是要做到有效觸達,把活動的核心價值傳遞給客戶。無論是希望充分利用現有資源,還是旨在為客戶打造流暢的、一致的體驗,都需要全面客觀地盤點和整合各類渠道資源,再結合重點經營客群的特點和偏好來搭建運營陣地、打通運營鏈路,以更多觸手、更有效地觸達客戶。

(表3)全面梳理了現階段商業銀行主要的觸客渠道,覆蓋線上、線下、自有、外部等多個維度供運營人員參考。同樣的渠道,對于不同體量、不同品牌力、不同定位、不同發展階段的銀行來說,所能發揮的作用、積蓄的勢能和應用的方式都會有顯著差異。強烈建議每家銀行要站在自己的視角,全面客觀地審視和評估每一個渠道。構建高效運營矩陣的最基本要求,就是先要充分了解矩陣中的每一個元素。

表3.手機銀行常見的活動推廣渠道

看到這里的同學大概還會有90%認為“這些渠道我們早都玩得很溜”。如果這個念頭也在你腦海中劃過,哪怕只閃現了0.1秒,這篇文章都值得你從頭再看一遍,是邊看、邊劃重點、邊記筆記的那種看。

用過不等于會用,切記——細節決定成敗。尤其在行業普遍預算吃緊、必須精打細算、又還沒磨練出來運營大牛的當下,如果還認為推廣不是難點,搞個push、發條短信、資源位曝光都還停留在只關注是否順利上線,那預算不打水漂都不合邏輯。

不關注細節、沒有科學規劃的推廣,先不說浪費資源、不創造業務價值,很可能還會打擾到客戶留下負面印象甚至引發客訴。搭建運營矩陣進行組合營銷,結合客群特點選擇適合的推廣渠道及推廣時間與頻率,根據客戶意愿、反饋,進行策略調整跟進,形成營銷閉環。

以(圖7)手機銀行個人貸款為例(已借款客戶),先篩選出借款即將到期客戶,結合利率優惠活動,通過智能客服觸達客戶;根據智能客服篩選出借款意愿較強客戶,再結合借款資質(還款情況)等信息,拆分出高價值客群;高價值客群通過人工客服+短信跟進;借款需求較低但資質較好客群可拉入社群進行再次營銷。

圖7.手機銀行個人貸款運營矩陣示例

搭建運營矩陣時需要考慮以下幾個方面:

①目標客群特點,不同推廣渠道、場景下所觸達主要客群有很大差異,如線下柜面或易拉寶等主要受眾為銀發客群,而像抖音、直播平臺可能主要受眾更為年輕化,在推廣過程中就需要結合場景特點,調整活動話術、設計元素等。

②自動化智能化推廣,在營銷推廣過程中除了通過人工客服、客戶經理宣導等營銷方式,還需要結合智能化工具,如智能客服、智能短信等,通過制定策略、設置規則,系統可實現自動撥打電話或推送短信,還可進行周期性的回訪、監控。結合智能化推廣工具,可以大大降低人工成本,提升工作效率。

③整合運營渠道資源,活動推廣需要結合現有資源進行整合,全方位覆蓋客戶,如線上線下渠道可以組合推廣,來線下網點客戶可以引導線上參與活動等。

4. 場景探索需慎重規劃、精細打磨

4.1 告別虛假繁榮,場景建設需謹慎

說回場景建設,下面這個提法大家一定不陌生——“我們要建設泛生活場景帶來人氣和活躍,創造機會洞悉客戶需求,進而投其所好帶動金融主業的繁榮”。愿望是美好的,路徑是沒說清楚的,真要跑通的難度是極大的。這些年我們不斷看到很多銀行在自建場景的定位、規劃和落地上陷入進退兩難的困境。

比如,有些流量和活躍度都還在低位的銀行,在還沒有對競爭現狀、流量來源、商業模式、成本預估、轉化路徑等做好通盤規劃,就希望通過建設商城來打造電商場景,繼而引流促活、提升業務規模,結果可想而知。場景搭建是個復雜的工程,不僅僅是技術開發、系統搭建,還涉及到務實的定位、清晰的經營策略、細致的目標拆解和執行。電商是已經有多個互聯網巨頭持續在死磕的場景,手機銀行借由傳統電商模式是很難實現盈利的。

場景搭建要有明確的價值目標,要關注市場和同業的現狀和趨勢,要充分看清自身的資源稟賦,包含對產品、客群、渠道等關鍵要素的復盤和展望。更要理清效益回流路徑,對“流量-客戶活躍度-穩定性-粘性-提升效益”鏈路中的每一次轉化都要做好投入產出的測算。? ? ? ? ? ??

引入泛生活場景,短期帶來的流量與客戶,如何轉化為核心業務的客戶、如何增加復購保持粘性、如何助力業務北極星指標的達成,對于場景建設這樣的大工程來說,長期收益的帳和實現路徑一定要想清楚。

4.2 與三方合作探索、分階段推進

這些年流行一句話,不要拿你的業務愛好去挑戰別人的專業。畢竟,術業有專攻,每個場景都有自己的積累和門道。銀行試水非金融場景自然也不例外,初期可選擇與三方合作,避免盲目大手筆投入自建。一方面降低試水成本,另一方面也有機會融合三方資源,實現鏈條互通、互利共贏。

尤其是中小型或數字化基礎設施還處于發展爬坡階段的銀行,精選細分場景、小步迭代,前期以三方合作為主,降低成本的同時還可以快速上線面客,進行驗證調整;中期推進科技發展,逐步實現場景與業務融合;后期引入自建場景,細分場景領域,形成特色化服務,打造自身優勢。

4.3 提升風控能力,保護客戶權益與利益

與三方場景融合既會帶來很多機遇,也不可避免地伴隨著各項風險,需要風控部門根據場景屬性、活動需求等適配風險管理機制,確保資源的有效投放、保障客戶的權益。尤其是與三方合作過程中,除了自身風險防控,也要關注三方合作生態的風險管理,規范合作及準入機制。如與第三方對接過程中涉及到的客戶信息需要脫敏,保證客戶信息的安全性。

4.4 以客戶為中心搭建細分場景

我們常說要以“客戶為中心”搭建場景,但在業務調研中,還是發現很多主推場景與目標客群的關聯性很弱。要做到以客戶為中心,需要抓住客戶的痛點,了解客戶畫像、結合客群畫像標簽,細分場景進行差異化營銷。

如針對愛車一族,可以提供加油、保養、洗車等相關權益服務,推薦相關的業務服務如車主信用卡等,為車主客群打造沉浸式、場景化體驗。反之,如果有明確指向要主推某款服務/產品,如子女留學貸服務、個人養老投資基金,可以圍繞其場景屬性在客群篩選、活動策劃和觸達策略上做好適配。

洞察客戶的興趣愛好、行為特征、金融屬性等指標,挖掘客戶在細分場域的需求,提高業務服務的相關性、關聯性,可持續性的提升客戶粘性、培養使用習慣,真正實現以客戶為中心。

4.5 不要執著于“大而全”

有實力、有記憶點才是你的護城河。找準屬于自己的方向,心無旁騖做到最好的自己,才有機會突出重圍。手機銀行需要充分利用自身的優勢,打通渠道、相互引流,建立部門之間的聯動機制,聚焦自身優勢的場景進行布局,結合精細化管理與營銷策略,深耕細分場景領域,最終實現MAU與AUM的雙向提升。

結語

總的來說,手機銀行想要提升MAU需要持續運營,不斷優化,這是個長期過程,沒有任何一家銀行可以復制另一家銀行的成長路徑,因此也不存在標準化的、一勞永逸式的運營萬金油。

活動是提升MAU的有利抓手,需要有清晰的目標并進行核心指標拆解、數字化驅動搭建數據分析體系、客戶分層分群進行差異化管理、搭建充分發揮自身稟賦的營銷陣地。除此之外,通過場景融合、分階段接入和建設能夠切實推動主業發展的泛生活場景,也可以實現MAU和AUM的提升,但需權衡場景風險與成本資源之間的利弊關系,打造差異化、特色化,以客戶為中心的場景新生態。(稿件來源:機構投稿)

責任編輯:王超

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