——个性化营销理论下的营销平台建设范式与实践

施国义

（厦门城市职业学院，福建 厦门 361000）

摘要：近年来，金融行业经历了显著的数字化变革，银行业在此过程中实施数字化转型，构建数字化营销能力以应对竞争压力和提升客户满意度。但传统银行在数字化营销系统建设中面临系统设计规划不完善、平台可扩展性受限、数据治理薄弱、员工数据能力和数字化意识不足等问题。在银行数字化营销平台架构设计中融入个性化营销理论的原理，在设计和建设过程中强调统一性、灵活性、集成性、可扩展性，构建了数据层、分析层、应用层、互动层、优化层的五层平台设计和建设范式模型，阐述了各层的功能范围及核心要素，并结合X银行的案例，深入分析了该范式模型在X银行数字化营销平台建设中的应用过程及成效，既丰富了数字化营销平台建设的理论体系，也为银行业实践提供了数字化转型的参考路径。

关键词：个性化营销；数字化转型；数字化营销平台；银行

一、引言

为应对经济波动，中国政府实施了一系列政策，如《“十四五”数字经济发展规划》，旨在加速金融领域的数字化转型。这推动了银行业的改革，促进数字技术在金融领域的应用^[1]。同时，市场环境的变化也迫使银行依赖数字化手段提高效率和降低成本^[2]。变革数字化营销理念、拓展沟通渠道和提升营销人员的数字化能力，是应对数字化时代挑战和机遇的关键^[3]。

个性化营销是数字化转型的重要组成部分。银行需要加强产品营销数字化和线上渠道建设，同时实施差异化价格策略，以构建创新、智能、高效的营销体系^[4]。通过优化线上渠道，银行能够更好地满足客户的个性化需求，提升客户体验。差异化营销策略则有助于银行在竞争激烈的市场中脱颖而出，吸引更多客户。而个性化营销的实现离不开数字化营销平台的支持。如何通过建立优秀的平台生态系统实现对顾客需求的实时理解和支持是持续创造价值的关键^[5]。因此，探讨数字化营销平台的建设和应用，对于银行实现个性化营销和数字化转型具有重要意义。

二、银行数字化营销平台建设的现状及困境

1.系统设计规划不够完善

（1）数据孤岛现象普遍

银行的各业务部门在信息化建设过程中往往各自为政，缺乏统一的规划和协调。这种分散的管理方式导致“数据孤岛”现象严重，各部门的数据系统相互独立，缺乏有效的数据共享和集成机制。这导致银行难以形成完整的客户画像，限制了精准营销的实施^[3][6]。一些银行部门数据资源独立管理，缺乏统一的数据治理和共享机制，造成客户信息片面，无法满足精准营销的需求^[7]。

（2）功能集成不足

数字化营销系统缺乏统一的整体设计和方法论，导致各系统功能重复或重叠，缺乏有效的功能集成^[8]。跨部门系统对接困难，重复开发和资源浪费，降低了整体系统的协同效率^[9]，前后台功能整合度低，增加了维护成本，且削弱了各部门协作^[10]，也增加了营销的管理成本^[3]。

2.平台可扩展性受限

（1）新业务支持不够

现有的平台规划缺乏长期的可扩展性设计，无法灵活应对市场需求和技术发展的快速变化。商业银行的数字化营销平台技术架构限制了其创新产品的开发，无法灵活支持新业务的拓展^[8]，通常在支持新业务方面表现不足，无法快速响应客户需求的变化，导致错失市场机会，影响业务扩展^[3]。缺乏前瞻性的规划限制了新业务的快速上线和现有业务的灵活调整，影响了银行在快速变化的市场环境中的应变能力和竞争力^[11][12]。

（2）技术架构僵化

银行传统的技术架构较为僵化，限制了新兴技术的引入和新业务的快速部署，削弱了应对市场变化的灵活性^[3]。架构固化使其难以灵活接纳创新技术以支持业务扩展，平台可扩展性和新业务功能部署均受影响^[12][13]。银行在面对新兴数字技术时，由于架构僵化，导致数据和应用难以扩展，影响了数字化营销平台的创新和升级，进一步影响业务的快速创新和市场响应^[14]。

3.数据治理较为薄弱

（1）数据质量不高

银行内部面临着复杂的监管报送、绩效考核、上市公司业绩披露、专项督导等多重数据需求，导致数据仓库中存在二义性和不一致性，影响了数据的准确性和可信度。而且银行缺乏有效的清洗和规范管理，导致数据质量参差不齐，影响了营销决策的科学性和客户画像的精确度^[15][16]。数据治理的不足进一步削弱了数字化转型对数据资源的利用价值，制约了银行的精准营销能力^[12]。

（2）治理框架不完善

缺乏统一的数据标准和规范，导致不同业务系统之间的数据格式和定义不一致，增加了数据整合和分析的难度。缺乏系统性的数据治理流程，未能明确数据管理的职责分工和流程规范，导致数据在生命周期内的质量和安全难以保障。数据治理体系的不足在很大程度上制约了银行数据驱动业务发展的深度，影响了数字化营销的推进与业务创新^[17]。

4.员工数据能力和数字化意识不足

（1）数据分析能力薄弱

传统银行业务人员多数拥有经济和金融背景，但缺乏系统的数据分析培训和实践经验，导致其在数据驱动的营销活动中缺乏必要的技能。部分银行在数据分析上有所探索，但整体员工的数据素养和分析能力仍有待提升^[6]。营销人员对数字化工具和数据分析的掌握程度不高^[9]，即使配备了一些数据工具，员工的分析技能多局限于简单统计，难以充分释放数据资源的潜在价值^[3]。

（2）营销方式创新不足

银行在营销方式上较为保守，仍偏重传统渠道，对数字化营销工具的应用不足^[5]。新兴数字渠道和工具的使用率低，缺乏创新营销方法，导致部分银行在市场拓展和客户服务上受到限制^[3]。这种保守的营销方式在现代市场竞争中难以有效满足客户对便捷性、个性化的期待，进一步限制了银行的市场拓展能力和数字化转型的深度^[14][16]。

三、个性化营销理论指导下的数字化营销平台建设范式模型

1.个性化营销理论框架

图1  理论框架

资料来源：作者自制

个性化营销理论的过程通常包括数据收集与分析、客户细分、制定营销策略、个性化内容创建、多渠道传递、反馈与优化等6个关键步骤。这个过程是循环进行的，通过持续改进，提升客户满意度和品牌忠诚度。这些环节共同构成了个性化营销的核心流程，助力银行在数字化转型中更精准、高效地服务客户。

2.银行数字化营销平台建设的范式模型

根据个性化营销理论的基本步骤，我们可以有效地构建银行数字化营销平台的范式模型。这一过程的核心在于通过数据驱动的方式，分析和理解客户需求，从而制定精准的营销策略。在此基础上我们可以将银行数字化营销平台的建设细分为五个层次：数据层、分析层、应用层、互动层和优化层。每一层都对应于个性化营销过程中的关键步骤，使得营销活动更具针对性和有效性。这样构建的银行数字化营销平台不仅提升了银行与客户互动的个性化程度，也提高了整体营销效率和客户体验，从而为银行的数字化转型提供了坚实的基础。

图2   银行数字化营销平台架构

资料来源：作者自制

（1）数据层——奠定基础的数据资源中枢

数据层是银行营销系统的基础组成部分，包括数据仓库和条线营销数据集市，分别用于存储全行的全量数据和支持营销策略分析的客户数据。

核心环节包括：

①数据采集、存储和更新；

②数据治理；

③非结构化数据的存储和识别；

④大规模数据批量计算能力和实时的流式计算能力。

（2）分析层——转化数据为见解的引擎

分析层是银行营销系统的核心组成部分，主要负责对客户数据进行深入分析和解读。

核心环节包括：

①客户维度的数据可视化工具；

②支持多维数据分析和查询的高速计算能力的客群自助分析平台；

③大数据模型实验室；

④灵活高效的客群组建能力。

（3）应用层——实施策略的执行核心

应用层是银行营销系统中的实施策略的执行核心，主要负责将分析层提供的精准营销名单和客户规则，与产品中心的产品信息及内容中心的营销内容进行深度配置，形成多样化的营销活动。

核心环节包括：

①多渠道多批次的批量营销活动配置；

②实时事件营销的配置；

③营销活动的审批控制流；

④全渠道整合和营销任务下发能力。

（3）互动层——客户沟通的桥梁与平台

互动层是银行数字化营销平台的前端展示与操作层，负责将应用层推送的营销任务转化为具体的营销活动和客户互动。

核心环节包括：

①触客渠道客户体验的优化；

②营销任务接受和执行功能；

③营销结果的收集反馈；

④客户行为数据的自动采集。

（4）优化层——持续改进的反馈循环

优化层是银行数字化营销平台的核心决策与提升层，旨在通过全面监控和深度分析营销活动确保营销策略的持续改进和效果最大化。

核心环节包括：

①营销活动的管理和跟踪；

②营销活动成效分析；

③营销活动过程分析；

④营销策略优化建议。

四、数字化营销平台建设范式的实践 —— X银行的案例研究

在数字化转型的初期，X银行对数字化营销平台缺乏统一规划，各个部门各自为政，只考虑眼前和自身的业务需求构建了各自的信息化系统。这导致了如手机银行、网上银行、短信平台、客户关系管理系统、客服系统等各个系统之间存在系统隔离和数据隔离的问题，无法进行有效的数据关联和分析。在缺乏数据整合和共享的情况下，银行无法全面了解客户的行为和需求，无法进行精准的市场定位和个性化的营销活动。

2022年X银行提出了优化一体化自动化营销能力的全行战略任务，构建数字化营销平台，并整合各个系统的数据以提升数据分析能力。这一战略任务的目标是实现更高效的数据共享和交互，加强自动化营销能力的提升，帮助银行更好地与客户互动，并为他们提供个性化的产品和服务，以进一步提升银行的客户服务水平和营销效果。

在这项战略任务的要求下，X银行以个性化营销理论为指导，根据数字化营销平台的范式模型以及存量系统的实际情况，在整合、优化、提升的建设思路下，设计了覆盖全行零售业务条线的数字化营销平台架构，并完成平台的建设。

图3  X银行一体化营销平台建设架构

资料来源：作者自制

1.数据层

（1）数据治理：确保数据质量和高效

在设计数字化营销平台架构的同时，X银行开始推进数据治理工作，一方面对存量数据制定数据标准，明确管理定义、业务定义、技术定义，另一方面协同各个部门建立一套数据标准新增、修改、删除的流程规范。

（2）实时数据能力：及时获取并处理数据

在项目规划和建设的同时，项目组与行内大数据平台项目组进行了紧密沟通，同步在大数据平台和大零售数据集市层面全新引入流式数据平台，补充了对实时数据的采集、存储和加工的能力，为实时事件营销的实现提供了底层支持。

2.分析层

（1）可视化工具与自助分析：可视化数据看板和灵活分析

为了提升X银行一体化营销平台的数据分析能力，让不具备数据库代码编写能力的产品经理和营销经理能够充分应用客户数据，实现数据赋能行内的营销策划，项目组引入了一套具备多维数据分析和查询的高速计算能力的客群分析工具。该工具支持基于用户属性、行为指标、生命周期以及其他自定义条件的客户细分，并对不同客群的其他特征进行可视化呈现，从而针对不同客群设计个性化的营销策略。

（2）支持实时客群规则配置：客户实时场景的个性化营销

开展实时的事件营销，需要能够按照规则和实时数据配置并根据实时数据的变动来实时管理的客群，即每有一个满足触发规则的客户，就立即加入到该实时客群中，并立即为这名客户按照事先约定的营销活动规则下发营销任务。这样，X银行的一体化自动营销平台才能够实现实时事件营销任务的下发。

3.应用层

（1）优化配置能力：提升配置效率和灵活性

在原有的营销系统的基础上，项目组对营销活动配置的产品丰富度、规则复杂度都进行了全面的提升。项目组对全行零售业务产品进行了梳理和分类，形成零售条线的全量产品库，用于营销活动配置时的调用，使得营销活动能够覆盖所有零售条线的部门产品。其次，项目组对零售条线各个部门的现有和预计开展的营销活动模型进行排查和整理，并设计出能够覆盖所有营销活动模式的灵活配置方式，将原本仅能支持一个部门使用的营销系统升级为能够整个零售条线共用的营销策略执行中心。

（2）打通触客渠道：实现全渠道营销任务下发。

完善营销任务下发的渠道，实现银行全渠道任务下发能力也是应用层建设和优化的重要工作。在梳理完X银行所有的触客渠道后，项目组明确除了原有的手机银行、营销活动页面和短信平台外，还需新增微信公众号推送，人工电话客服系统，智能电话客服系统，柜面系统和厅堂客户自助服务终端等触客渠道的任务下发，并根据需求的紧迫性制定计划分步实施。

4.互动层

（1）触客渠道优化：提升营销效果和用户体验

根据前期的需求分析，营销活动H5页面是零售条线各部门在开展营销活动中最重要的触客渠道。而原本的营销互动H5页面的活动模板较少，能直接配置并立即开展的活动较少。大多数营销活动需要定制开发营销活动页面，工期长，成本高。

（2）互动信息收集：收集线上线下客户信息和反馈

触客渠道的互动信息收集分为线下和线上两种模式。

线下触客渠道主要依靠新增行内员工进行填写信息反馈功能。X银行在客户经理管理中建立PDCA管理模式，并在CRM系统增加PDCA信息收集。电话客服增加营销结果信息收集表单，要求人工客服在与客户互动后及时反馈相关信息。

线上渠道则主要依靠增加客户行为信息的自动采集功能，如手机银行、营销活动页面等增加页面埋点，收集客户的在参与线上营销互动时的响应情况、点击行为、购买行为等。

这些营销互动信息的采集，为营销活动的评价和优化提供了基础。

5.优化层

（1）营销活动管理：实时监控和调整营销活动

X银行一体化营销平台的营销活动管理功能提供了直观的营销活动看板，帮助营销团队全面掌握各项活动的执行状态。通过监控活动进展，产品经理和营销经理能够及时了解活动执行情况、关键指标达成状况以及资源使用情况。同时，他们也能够对营销活动中出现的如客户经理执行力不足等问题进行调整和督导，确保营销活动顺利开展。

（2）营销活动数据分析：分析活动效果和优化策略

项目组复用分析层的多维数据分析和查询的高速计算能力，构建了多个营销结果分析模型和分析看板的模板，使得产品经理和营销经理可以利用营销互动信息采集的数据，结合生命周期分析模型、漏斗分析模型、路径分析模型、KPI指标分析模型、A/B测试分析模型等开展营销结果的评价和分析，并根据分析结果发现营销活动中存在的问题，并及时调整营销策略或者优化触客页面等，形成不断优化的营销闭环。

五、结语

本研究基于个性化营销理论，构建了数字化营销平台建设的范式模型。以X银行为例，银行根据该范式对数字化营销平台的功能要素进行了对比与分析，明确了建立灵活的客户群体分析能力、优化客户接触点、实施个性化推荐以及持续优化等核心目标。通过新建和优化相关系统，X银行成功搭建了零售业务线的数字化营销平台，实现了对客户数据的深度挖掘与智能分析，从而实现精准营销，显著提高了服务效率和客户体验。研究结果表明，个性化营销理论下的数字化营销平台建设范式在推动银行数字化转型及数字化营销体系构建方面具有显著的有效性。

本研究为银行业的数字化转型提供了宝贵的实证支持和理论指导。个性化营销理论的成功应用不仅提升了银行的竞争力，同时也为行业的创新发展提供了方法论支持。此外，研究成果为其他金融机构在构建高效数字化营销平台时提供了可借鉴的策略和实践经验。

当然，在实施数字化转型的过程中，银行仍面临诸多挑战，如数据隐私保护、内部文化变革、技术更新的持续需求等。未来的研究可以进一步探讨如何有效应对这些挑战，以推动银行业数字化营销平台的持续优化与发展。

参考文献：

[1]王娜.经济政策不确定性, 数字化转型与商业银行经营绩效[J].运筹与模糊学,2024,14(1):1093-1105..

[2]郭田勇.净息差波动背景下的宏观经济与银行经营[J/OL].北京大学汇丰金融研究院, 2024-08-22[2024-08-22].https://hfri.phbs.pku.edu.cn/2024/twenty_0822/2519.html.

[3]陈虹.商业银行数字化营销策略研究[J].环渤海经济瞭望,2024(6):49-51.

[4]王雨桐.A银行零售业务数字化营销策略研究[D].北京:北方工业大学,2024.

[5]张爽.数字化顾客导向、商业模式创新与企业转型缋效研究[D].上海:华东师范大学,2022.

[6]李静.商业银行零售业务数字化转型研究[D].兰州:兰州大学,2022.

[7]张梅莹.中国邮政储蓄银行X分行零售业务营销数字化转型研究[D].重庆:重庆理工大学,2024.

[8]周慧,吴汤琪.大数据背景下银行数字化转型创新研究——以徽商银行为例[J].社会科学前沿,2022,11(5):10.

[9]黄彦瑛.民生银行深圳分行零售客户数字化营销策略研究[D].长春:吉林大学,2023.

[10]张延林,邓福祥,唐洪婷,等.企业数字化创新的驱动力：CIO政治技能与议题营销的影响机制研究[J].广东工业大学学报,2023,40(1):39-49.

[11]暨桐辉.商业银行数字化营销的探索与困境突破[J].现代营销(上旬刊),2023(6):157-159.

[12]常铭.基于营销视角的数字化转型文献综述[J].产业创新研究,2023(11):77-79.

[13]袁栩.数字金融背景下商业银行营销[J].经济研究导刊,2022(28):78-80.

[14]宋文凯.H银行个人金融业务数字化转型策略研究[D].广州:华南理工大学,2023.

[15]申文雅.银行数字化精准营销的策略和思路探索[J].现代商业,2023(14):142-145.

[16]刘艳,郭展文.商业银行金融场景营销现状及策略创新研究[J].企业改革与管理,2023(18):102-105.

[17]倪以理,曲向军,韩峰.中国银行业的明天在哪里——双轨战略[J].银行家,2017(2):69-75.