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系统多?获客难?银行如何透过用户旅程优化产品体验

大家好,我是易观数科高级分析师顾蓉,很高兴能在这里围绕“银行用户旅程产品体验优化”为大家进行分享。

作者:顾蓉

易观数科高级分析师

曾就职于万达信息、阿里巴巴等企业。专注于用户行为数据分析研究,长期致力于推动企业数据基础建设和数据驱动业务发展的应用,曾在易观数科协助多家银行头部企业构建数据体系。

这两年易观数科一直在赋能银行,帮助银行在建设的过程中收集用户行为数据,基于这些数据去创建指标体系,从而帮助银行进行产品优化和功能迭代。同时,我们也会与银行一起去做联合运营,共同探索新的方向和道路。


本文将从以下四个方面展开:

1.数据是产品体验优化的基石2.银行数据建设的困境与突破  2.1 系统多,数据难打通  2.2 获客难,推广效果不易评估  2.3 产品定位缺少数据支撑,产品体验优化空间大3.基于客户旅程的产品优化  3.1 优化产品体验与用户体验,做好用户数字化触点入口  3.2 了解用户功能使用,掌握功能特性,明确功能定位  3.3 串联用户与功能,探索用户访问目的,洞悉访问路径  3.4  探索用户触达核心业务路径,沉淀入口价值  3.5 打通业务数据,直接赋能业务增长4.数据在智能化产品与运营中的应用  4.1 用户标签体系的建设  4.2 基于用户细分与用户旅程,设计运营活动策略和场景


1.数据是产品体验优化的基石


2013年开始,从一些典型的互联网金融领域发展规模变化来看,例如第三方移动支付、互联网消费信贷、互联网保险保费以及网销基金等,都呈现出非常强劲的上升趋势。



得益于科技的进步和移动互联网的发展,特别是在第三方移动支付的引领下,用户对于智能终端的依赖度进一步加强,用户逐渐适应在智能终端上使用银行的金融服务,比如在手机上进行转账、缴费、理财申购等。基于智能终端进行金融服务已经成为主流趋势。



近两年,银行一直在致力于数字化转型。如上图所示,截止到2020年7月份,在第三方移动支付的带动下,以及商业银行数字化转型的推动下,金融领域移动端月活跃用户数逐渐攀升,移动互联网金融活跃用户数达到了9.6亿。伴随着传统金融的移动化、数字化加深,银行离柜业务率接近90%;网销基金占比已经超过85%;证券行业的新增开户99%来自于移动端;2019年网销保险的增长比例超过了46.8%。

我们可以看到在移动金融部分领域,活跃用户量已经有很大规模的积累,用户已经逐渐养成了在线上办理金融业务的习惯。所以不管是银行还是其他的金融企业,已经逐步将目光从拉新转变到去运营、促活线上用户,提升用户留存和粘性,挖掘用户价值,从而提升银行的整体盈收。

而对于银行的数字化来说,数据是很好的抓手,我们可以通过数据进行渠道评估,进行资源的优化配置;也可以通过数据评估用户行为习惯、追踪用户偏好,从而通过有效的运营手段提升用户黏性。



如上图所示,通过数据可以基于用户行为去构建整个用户旅程,从潜客到新客再到熟客,从衰退到沉睡再到用户流失,都可以打造基于用户全生命周期的运营体系。基于数据打通公域流量和私域流量,通过公域流量高效获客;再通过公域私域流量无缝对接提升用户转化;然后再通过私域流量运营激活用户价值、指导用户运营和产品迭代,从而实现业务的稳步增长。


2.银行数据建设的困境


进行体验优化以及建立用户旅程,都需要数据支撑。易观数科在服务众多银行头部企业后,将银行以及其他金融企业在数据建设过程中碰到的问题,总结为以下几点:


2.1系统多,数据难打通

银行业务相当复杂,涉及到贷款、理财甚至生活化场景,逐渐呈现出多元化特点,而且由不同的部门去承建,甚至还需要去采购第三方供应商的设备和系统。

这就导致了数据往往会独立存储在各个业务部门,彼此间独立维护,相互孤立。且不同部门往往会根据各自的角度定义数据,使得相同数据被赋予了不同的含义,导致部门间数据无法共通。

同时因为企业的数据可能会分布在不同的系统中,这些系统可能是银行自己开发也可能是购买的第三方服务。系统之间数据如果没有打通就会成为数据孤岛,难以形成全局数据联动,最终常常因数据难以利用而变成死数据,不能充分发挥数据决策的支持作用。

在易观数科服务的银行客户中,这种现象是非常明显的。比如说贷款和理财数据不通,甚至在一些大的业务当中,用户的唯一标识也不一样,需要通过银行数据中台或者大数据部门进行转换才能把用户统一起来。

由于银行场景业务的特殊性,银行部门对数据的安全性等方面要求十分严格,所以在进行数据汇聚以及数据打通时,流程也会相对繁杂。这种不同的系统、不同的数据口径,在数据打通方面给我们造成了困难,延后了数据的时效性,使得获取数据更为滞后。


2.2获客难,推广效果不易评估

银行作为传统企业,产品构建的初始逻辑决定了银行APP主要是以存量客户为主的服务型工具,本质是线下场景以及线下用户线上化;此外,在国内大大小小可能会有几千家银行蚕食争夺市场份额,而银行数量众多的现象又限制了各银行用户基数的规模,因此手机银行的互联网获客能力很难真正构建起来。

其次,除了银行行业的内部竞争,除大额转账外,手机银行提供的小额支付、财富管理等主要功能多数已被支付宝、微信等第三方支付机构蚕食。而且银行本身缺乏高频场景基础,即便部分银行花费大力气做了电商、做了社交,但是单一的银行APP其实很难与各类餐饮、商场等生活场景出现最多的行业建立全面广泛的支付合作关系。

最后,由于银行场景线下线上渠道繁多、用户场景复杂。因而,银行APP的获客结果也不太乐观,且推广效果难以量化,推广渠道的“质”与“量”也不好评估。


2.3产品定位缺少数据支撑,产品体验优化空间大

在银行APP的推广过程中,各家银行的零售业务线已经越发意识到APP入口的重要性,谁能掌握流量入口,谁就能够霸占用户的第一前线,从而更好地去积累用户量,发展银行业务。

所以,我们会看到各家银行往往会为了抢占市场先机,针对不同的目标客户推出多款APP。一家银行有几个甚至十几个APP,但绝大多数银行只是把APP当做对现有服务形式的变形,作为电子渠道来运营,而不是作为一个独立的互联网应用服务来看待。

因而各家银行推出的产品同质化现象严重,且定位混淆。怎么去定位自身的服务和应用价值,如何去划分受众和场景,是目前银行APP普遍面临的问题。

除此以外,由于银行APP的用户功能是基于线下场景到线上的延伸,所以在单个产品内部的功能非常繁多复杂。但是这些功能往往都没有很好地与用户需求相结合,与营销场景去连接,因而就导致了产品功能的堆叠,无法有效的评估用户需求,对于功能点的偏好;缺乏数据支撑无法有效地进行运营,链接功能与用户。


3.如何突破银行数据建设困境


针对上述3大困境,在实际的运营过程中,银行企业现在最需要做的就是数据建设,为产品和运营提供支持。通过服务众多银行头部企业客户,我们将银行数据建设归纳总结为以下3个步骤:



建立统一的数据标准

只有统一了数据标准,才能够打通用户数据。通过统一标准的SDK技术,为整体的银行线上线下场景进行用户数据的采集,从而从数据入口开始,就建立起完整的统一数据标准。

建立统一的数据可视化平台

以统一的数据采集标准为支撑,在此基础上建立起统一的数据可视化平台,从而将整体第三方场景数据实时呈现出来。通过易观方舟平台,就可以实时、智能地挖掘数据价值,洞察数据的波动趋势,从而及时反馈给业务和产品,推动产品的快速迭代和优化。

建立统一的数据分析策略

以统一的数据可视化平台为支撑,在此基础上对于整体的场景建立起完善的用户体系、统一的数据分析体系和策略,从而实现对于整体场景进行活动分析、效果评估和场景评价等。


4.基于用户旅程的产品优化


完成数据建设后,我们就可以通过数据分析,去挖掘有价值的内容,提升产品功能以及用户体验,进而促进整体业务增长。

由于所有的分析都是基于需求和目的的,所以我们首先要明确为什么要去分析这个数据,希望数据对产品和应用能够提供哪些助力。比如是要提升用户量还是交易金额,

我们要对业务改进的目的有明确了解。


但在实际的情况中,经常会有这样的问题。在庞大的银行机构下:


  • 对行长来说,可能只关心营收情况和运营情况;

  • 对客户经理来说,可能只关心自己的存款任务和理财产品的完成情况;

  • 对业务运营人员来说,可能更加关心的是活动的拉新率和转化率

  • 对产品人员来说,可能更关心用户留存和活跃度;

  • 对渠道人员来说,可能更关心拉新用户质量和ROI。


也就是说,由于不同部门的各司其职,甚至会出现指标背道而驰的情况。比如渠道新用户数量越多,可能带来的转化率会更低。

所以我们要基于整个银行核心的大的目标去拆解,使得各部门、各团队或者各个产品模块的需求、方向与银行的核心KPI方向是一致的,在合适和正确的方向上提升整体业务。


4.1 优化产品体验与用户体验,做好用户数字化触点入口

●为什么一定要做好产品体验和用户体验?

因为产品体验和用户体验是用户数字化触点的入口,优质的产品体验和用户体验能够保证用户在银行平台顺利地完成金融旅程,满足金融诉求。

●怎样衡量产品体验和用户体验?


主营业务用户旅程示例-财富管理业务/理财产品销售用户旅程


以理财申购为例,我们可能会考虑用户在理财申购过程中体验如何,是否能够顺畅地完成理财申购的路径。以及目前是否有丰富的产品满足用户多元化的需求,提供的服务能否满足用户多品类资源的配置。只有解决了这些问题,才更能发现用户旅程或产品体验是否存在问题,以及该如何改进。


●如何优化产品体验和用户体验?

首先,绘制用户旅程。站在用户视角,立体洞察客户与银行完成某项业务的全部旅程,将全部触点进行统一监测和管理;以全局视角洞察关键节点的数字化程度,作用和价值;串联诊断用户在整个旅程当中的需求和痛点,而非仅仅关注某个单一环节。


银行APP用户旅程示例


接下来,基于用户旅程挖掘用户需求和体验痛点。回归用户当前业务需求的本质,用户在该需求下是否完成该业务闭环,影响用户体验的核心痛点是什么?基于用户痛点,构建全渠道协同的解决方案。


4.2 了解用户功能使用,掌握功能特性,明确功能定位

目前银行的核心功能点和业务主要有转账汇款、金融产品查询、金融产品申购、金融产品赎回、交易查询、贷款申请以及参加营销活动、积分活动等等。这么多的功能和场景,在有限的人力物力情况下,怎样去更好地进行优化呢?

最重要的,就是要先掌握产品的功能特性,了解用户功能使用情况,明确功能定位,从而对产品的功能进行评估以及后续的优化。

评估产品功能主要从以下三个方面进行:


  • 覆盖用户量:主要从功能使用用户数,功能使用次数来考察;

  • 使用频率:主要从人均使用次数,人均使用天数,使用间隔天数等角度来考察;

  • 业务贡献度:主要是基于产品功能对于MAU的贡献度,对收入的贡献度来看


只有更好地了解了产品功能,才能更好地去连接功能和用户,把用户引入到我们为他们创建的场景中来。明确完功能定位之后,就可以去基于定位针对特别是大众的高频的或者对于用户贡献度高的产品功能率先完成体验优化。



以银行开户为例,银行的开户过程一般需要经过开户须知→获取验证码→身份证上传→个人信息确认→人脸识别→银行卡绑定→设置密码等众多步骤,面对这又长又繁杂的开户流程,我们就需要思考用户会不会流失,会在哪一步流失?

这时我们就可以根据数据去分析,假如是获取用户验证码的环节造成较大流失,我们就可以去监测验证码发送机制平台数据、短信供应商数据或者短信报错数据,经过深入分析发现异常节点,就可以定位出问题,从而针对性地优化产品。

当产品优化完成之后,还可以拿优化后的数据进行同步的对比,佐证或纠正我们的猜测,评估产品的优化改进,以此不断提升产品体验。


4.3 串联用户与功能,探索用户访问目的,洞悉访问路径

了解了功能模块之后,就需要把功能串联起来,去绘制场景。用户路径是一个比较常见的方式,我们可以根据用户路径去看一下不同的用户的访问及使用目的,访问时间及使用时长等,针对不同的用户行为,为用户提供精细化的服务。

用户行为也可以帮助我们判断哪些功能是对拉新或者促活有帮助的,结合丰富的营销活动,让功能和场景与用户融合,让更多的用户去匹配这些功能,从而进入我们为用户设计的一些场景功能中。




同时,针对用户行为可以进行多层次的分析。比如我们看到超过一半的用户在积分签到之后就退出了APP,那就可以在积分签到的后续环节中帮用户设计一些卷入度高的功能,对用户进行功能使用的引导,提升留存。通过用户路径分析,可以洞察用户的需求和习惯,在一些适时的节点和场合,就可以插入一些引导,获得转化。


4.4  探索用户触达核心业务路径,沉淀入口价值

对于产品的核心功能,我们需要了解的是用户的触达方式以及路径习惯。

现在很多APP都拥有比较丰富的引流路径,比如闪屏、弹窗、Banner海报、推送以及不同的运营位等。我们就可以通过数据,去查看运营位带来的用户量和转化效果,以及是否对业务提升有所帮助。基于数据积累,就可以构建、优化运营位效果的评估模型。



经过数据沉淀,可以合理配置有限的资源位,发挥资源位的最大效能。数据除了用于资源位评估,同理也可通过追踪、分析不同渠道的用户行为对渠道或活动进行评估。体系化的渠道评估,非常有利于渠道投放策略的制定,提升渠道的价值。

除了根据用户路径来判断更吸引用户的入口之外,也可以通过用户行为去了解用户完成业务的的心路历程。以金融产品申购为例,基于申购前用户浏览产品页天数、用户访问次数等行为或路径,就可以采取针对性的营销策略。

例如:用户在某金融产品页面浏览了四五天,我们就能判断其具有一定的申购意愿,那我们就可以在产品只剩10%份额的时候,给该用户推送“最后10%份额火热认筹”之类的消息,增加用户的迫切意愿,推动用户完成申购;而对于浏览次数少、购买意愿不高的用户,也就不必再进行额外的营销。



除了用户行为分析之外,也可基于用户属性分析下的用户分群和用户画像去做精准触达来提升转化,同时还可以进一步提供延伸服务,以此来提升用户LTV。

比如基于年轻一代更喜欢个性化的娱乐消费这一特性,我们就可以通过视频会员服务、付费知识内容、游戏充值等新型消费场景拓客,更好的去触达年轻用户;还可以通过个性化的联名卡营销以及推广消费信贷产品等,打造更符合年轻一代审美的金融产品,以此来提升银行未来的价值。


4.5 打通业务数据,直接赋能业务增长

只依靠用户行为以及用户属性的分析去做营销去做内容还是不够的,一定要结合具体的业务场景。所以接下来要做的就是打通业务数据,结合业务数据赋能业务增长。

以金融产品申购来说,当打通持有期限、起购额度、风险类型 、年化收益、产品类型等业务数据后,我们就可以更好地可以看到不同的用户在不同的场景下面对于核心业务的偏好情况,比如用户更喜欢哪种金融产品的搭配,复购率更高的产品是什么,以此更好的满足用户的需求,从而提升业务转化。



通过数据,我们还可以将用户旅程串联起来。在用户进入、激活、活跃、留存等关键节点进行重点追踪分析,进而开展一些针对性的拉新、促活等营销活动,优化产品的体验流程,提升用户粘性。通过用户旅程全流程多节点追踪,打造用户旅程全流程运营闭环。




5.数据在智能化产品与运营中的应用


以上基本都是关于数据分析的分享,接下来给大家介绍一下用户行为数据在智能化产品与运营中进行应用时的一些方式方法。


5.1 构建基于银行特性的用户标签体系

比较常见的,就是构建体系化的用户标签体系。基于用户属性、资产、交易、偏好等方面的数据给用户打标签,细分维度去更好地了解用户。

通过标签体系,可以精确、有效地连接用户和内容,用户和场景,甚至用户和功能,以此更方便地去做个性化的推荐,将合适的内容触达给合适的用户,提升用户体验。



那我们应该怎么去做标签,又该如何界定在什么样的阶段去上什么样的标签呢?可以分为四个部分:


第一部分,洞察

基于用户行为数据以及业务发展目标,去洞察用户并且确定整体的用户画像体系。

第二部分,分析

针对已经确认的用户画像体系,进行价值制定和人群分层,从而确定对应标签下的营销策略,判断不同标签下的用户具体要对应什么样的内容、推送或者营销。

第三部分,触达

基于推送和营销活动,在全渠道采集用户后续的触达行为数据,复盘营销活动的效果。

第四部分,评估

通过回馈数据,进行效果评估。同时数据还可以反哺用户画像,反哺营销策略,不断地优化、提升整个用户标签体系。



通过以上四个部分,我们就可以构建基于银行特性的用户标签体系,更加灵活地满足智能运营下的各种场景。


5.2 基于用户细分与用户旅程,设计运营活动策略和场景

除了根据用户画像创建标签,我们还可以基于用户旅程去设计运营活动策略和场景。比如我们可以针对新用户或未绑卡的用户进行针对性的营销;针对浏览次数多但尚未下单的用户进行触达;甚至针对接近流失或者沉睡用户,通过比较积极的运营手段去唤醒、促活。

通过用户属性以及用户行为,挖掘用户偏好,再进行个性化的推荐或者推送。不断深入了解用户与场景,从而提升用户的转化。


进行智能运营的同时,也在进一步积累我们的用户行为数据。而基于这些数据,我们也在加深对用户的理解,不断去优化运营策略,让策略变得更加智能、有效,从而提升转化率,提升用户体验和用户黏性,最终提升整个平台的价值和业务的价值。

伴随科技的飞速发展,不论是运营手段还是数据运用方式,一直都在更新和完善,希望在这个过程中大家能够一同学习一同进步。以上,就是我本次的分享,谢谢大家!


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