对于银行来说，数据运营驱动业务增长效果最为明显的就是通过数据分析提升营销效率，而其本质在于围绕客户在银行生态内的全生命周期寻找切入点，包括新客拓展、存量经营和挽留召回等阶段的不同时期，侧重数据分析下的客户需求洞察、营销策略支持、渠道触达等方面。
1. 客户需求洞察
这是数据运营与业务实操进行结合的起点，同时也是最为重要的一点。考虑到大部分银行与客户之间的连接关系较弱，所以如果想在相对有限的交互时机中转化客户，对客户需求的精准洞察就显得格外重要，而与之相关的数据可分为客户画像、客户分层、客户生命周期等三个大类。
客户画像：通过整合和分析客户的人口数据、账户数据、行为数据、社交数据等，银行可以构建出精细化的客户画像，进而为客户提供更加个性化的服务。
客户分层：根据客户的聚类分布情况对其进行分类，银行常用的是所谓的“三分体系”，即围绕客户资产规模（AUM）的分层策略（高净值/长尾等）、围绕客群属性的分群策略（代发/养老/车主/县域等）和围绕综合价值贡献的分级策略（星级会员等）。
客户生命周期：通过分析客户在不同阶段的特征和关键行为等数据（产品浏览、活动参与、服务使用）来分析客户的潜在需求，进而制定针对性的营销策略来引导客户完成转化，并实现从潜在客户向忠诚客户的进阶。
2. 营销策略支持
营销策略通常建立在客户需求洞察的基础上，而数据运营的作用主要体现在对营销全链路的数据赋能，主要包括营销策略设计、实时优化、ROI评估和产品迭代等方面。
营销策略设计：基于客户需求洞察环节的结论，银行在制定营销策略之前，可以先根据若干数据维度（如资产规模、特色客群、业务开通状态等）对目标客群进行精准圈选，进而根据其特征、偏好和需求匹配定制化的营销策略，以提高营销效率和转化率。
实时优化：在营销策略进行落地时，数据运营需要发挥实时监测和策略优化支持的作用，例如在营销活动启动之后，通过跟踪客户响应、转化率、销售额等关键指标来分析活动的实际成效，并对营销策略进行针对性优化。
ROI评估：不管是总行还是分行，在开展营销活动时均需要对ROI进行通盘量化分析，并根据分析结果对营销资源配置进行优化，此时数据运营要能根据总分行不同的业务分析需求，支持其完成高质效的营销决策。
产品迭代：数据运营需要通过对产品营销推广的当期及历史数据的分析和挖掘，并结合对市场趋势、客户需求以及竞争对手的分析，帮助业务部门及时发现产品服务迭代点和潜在增长点，进而对产品进行持续优化或开发出更加符合客户需求的新产品。
3. 渠道触达
银行渠道覆盖总行/分行、线上/线下和行内/行外等多个方面，而如何以数据为抓手对全渠道进行一体化管理、分析、评估和融合，将会对终端的业务增长产生直接影响。
全渠道数据整合与分析：对银行生态内的渠道数据继续一体化整合与分析，全面了解客户在各渠道的行为特征、偏好以及交易习惯，发现不同渠道间的联系与差异，进而优化渠道布局和服务流程。
优化渠道触达策略：通过分析不同客户在不同渠道的活跃度和转化率，银行可以调整渠道触达策略，重点发展效果更佳的渠道，重点推荐适合该渠道的产品或服务。同时还根据客户的行为数据和偏好，选择合适的渠道和时机进行信息推送，提高信息的有效性和针对性。
渠道效果评估：通过对比不同渠道的客户留存率、转化率、交易额等指标，银行可以量化各渠道的价值贡献，并据此调整资源投入和策略重点，提高渠道触达整体质效。
渠道协同与融合：针对银行渠道复杂的情况，可以通过数据分析与挖掘，洞察客户的渠道偏好，并据此对线上渠道与线下渠道的经营重点与分工进行动态调整，比如可以将线上渠道作为品牌推广、吸引客户活跃的媒介窗口，而将线下渠道作为业务转化的主阵地，两者扬长避短形成优势互补。
基于上述三个方面的分析，可以给出数据运营对业务场景的支持进而赋能银行业务经营需求的逻辑架构（如下图）。
4. 分行数据支持
在传统银行的“五级架构”中，分行往往承担“上传下达”的角色，向上主要对总行业务经营策略进行解读，向下则主要对支行网点的业务开展提供指引，并对分行级的业务指标负责。那么，就数据运营而言，总行侧在对全行数据进行统筹管理的同时，还要加大标准化数字产品和分析能力向分行侧的供给，为分行提供便捷的数据分析应用、工具和策略支持，方便分行对支行网点的业务开展情况进行督导。
设定足够精细的分行业务指标：总行在向下拆解业务指标时，需充分考虑分行的实际执行能力，以确保业务指标能够顺利且健康达成。其中的关键是在明确总分行分工的前提下，设定足够精细的分行业务指标（包括业务指标、经营指标、资债比指标和运营指标等），并将这些指标与分行考核标准完全对应，以此支持分行精准向下考核、激励和引导员工，提升一线业务人员的积极性。
为分行数字化经营提供数据指导：在推进数字化转型战略落地的过程，总行侧所掌握的数据量会急剧增长，通过对这些数据的分析挖掘，可以从全行视角发现在客户洞察、产品迭代和渠道触达等方面所存在的机会和空间，这些信息需要在第一时间同步给分行，帮助分行找出业务经营的薄弱点，指导分行针对性地优化业务经营策略，提升分行的数字化获客、经营及服务能力。
赋能分行高效开展数据分析工作：分行层面的数据分析工作通常用于满足支行网点一线业务人员的需求，而后者通常对数据的及时性和准确性要求较高，所以分行要能为其提供高效的数据分析支持。为达到这个目标，总行不仅要为分行提供灵活易用的数据分析工具，还要能从数据规划、采集、呈现和分析等各方面为分行提供数据运营指导和策略建议，提升分行数据分析效率和一线人员的业务决策效率。
以上是数据运营驱动银行业务增长的三个切入点和对分行业务的支持，至此我们先后通过6篇文章，介绍了常用的互联网数据运营方法论，并结合银行在数据运营方面的具体痛点和需求，给出了数据运营驱动银行业务增长的底层逻辑、具体策略和落地路径。
希望广大银行同业在推进业务数字化转型时，能够充分认识到数据的价值所在，尽快构建起“业务数据化→数据资产化→资产服务化→服务业务化”的数据运营闭环，持续促进银行业务与数据运营的有效融合，让数据运营成为驱动银行业务增长的核心驱动力。
最后，祝大家国庆快乐，万事如愿！
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