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文/中泰证券股份有限公司科技研发部潘志华

（本文为“证券机构数字化转型与证券科技创新”征文活动精选文章。）

一、疫情暴露出来的不足与机会

2020年初，突如其来的新冠疫情给各行各业进行了一次压力测试。对证券行业而言以客户端APP为主体的线上交易渠道解决了券商与客户的线上触点问题。在疫情期间，客户充分享受远程证券交易、理财、业务办理等带来的便利，客户的交易量不降反升。然而面对客户的全面线上化，证券公司在线上数字化营销及管理的能力则显得相对不足。具体主要表现在如下几个方面：

（1）缺乏高效的数字化营销体系。营销活动也多以个人经验和创意为主导，缺乏体系化支持。无法深度挖掘客户的投资理财需求，难以围绕客户的体验打造精准营销。

（2）数字化营销的场景落地缓慢。有的公司建立了数字化远景，但在具体的场景化营销落地方面面临诸多困难，细化到售前、售中、售后等的细化场景，存在数据供给不够敏捷、系统功能更新响应缓慢等问题。

（3）线上与线下存在脱节。无法实现线上渠道的全链路打通，线下不能充分利用线上渠道实施精准营销任务，也不能很好的借助线下资源为线上渠道赋能。

二、营销科技产生的背景

近年来，互联网网络流量价格的持续走高、流量红利不再明显。这样的大环境下，要求企业对已获取的流量做数字整合和更深的价值挖掘，即存量盘活。营销科技（MarTech）概念于2008第一次被提出，经过多年的发展，营销科技在美国已相对成熟。而在中国营销科技则在近两年刚刚兴起。

不同于增量时代横向扩展探索红利的打法，存量时代要求企业向纵深发展和精耕细作，企业营销目标也从以增加新客户为主向以增加存量用户黏性为目标的营销运营战略转移。流量模型下的广告科技更专注广告策略本身的效率，比如PV/UV/CTR等。而在营销科技中，团队则要管理整个营销系统，更注重转化率、精准用户的挖掘以及营销策略设置等。

[i] 图1：营销行业不同发展阶段的关注重点和营销目标

三、券商财富管理转型背景下的营销服务

回到证券行业，自2014年“佣金宝”揭开互联网金融大战的序幕，证券行业也分享过一拨流量红利。然而近几年，随着流量红利的消失以及客户交易佣金利率的下滑，更多券商已逐渐克服对增量的渴求，聚焦为存量做好服务。过去一年过，不少券商纷纷宣布发力或加码财富管理业务，其中包括中信证券、银河证券、国泰君安等头部券商。中泰证券也与近日公布了深化财富管理改革、组织架构调整的方案。

财富管理转型背景下，要求证券公司能以客户为中心高效、精准的为客户提供综合财富管理服务。相对于传统以交易为中心的通道经纪模式，以客户为中心的财富管理模式下的营销活动的组织与执行呈现出以下特点。

营销的活动数量出现数量级的提升。传统通道模式下，二级市场的变幻莫测导致确定性收益机会难以把握，券商营销服务人员与客户的服务触点大多只能围绕风险揭示、回访、业务开通等领域开展，围绕相对确定性收益的服务触点机会稀少，“新股中签”都已成为与客户连接的重要触点。财富管理转型的模式下，围绕资产配置和产品销售，利益相关者的交易结构正发生变化。从售前客户筛选、售中跟进沟通与促成、售后持续跟进与服务，形成大量与客户进行连接的机会，而这些连接将直接或间接产生持续购买或复购。

营销活动的质量要求突出专业化能力。券商作为资本市场的核心参与者，相较于其他“银行”、“基金”、“三方理财”等机构，在财富管理方面具备出众的资本市场投资能力、全牌照优势下的资产获取能力、拥有庞大的研究团队等优势。然而，对大多数券商而言，这些总部能力并没有在一线分支的营销服务过程中得到充分消化吸收并利用。相较于传统通道业务，财富管理业务模式迫切要求分支营销服务人员能力下沉，通过专业能力的输出来提升与客户连接的质量。

营销活动数量与质量的提升，将给券商带来营销成本的急剧增加。当下券商分支机构常见问题如高阶客户经理时间不够用、低阶客户经理成材率不高等。运用营销科技来提升营销效率对券商财富管理转型就显得至关重要。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%。[ii]银行的科技发展及行业规模等相对券商而言都走在前列，银行业成功经验对证券行业的财富管理转型有很重要的借鉴意义。

四、券商营销科技落地面临的挑战

营销科技的本质是在营销过程中技术力量的输出，是数字化营销的进一步发展和延伸。营销科技包含营销、管理、技术三门学科。营销科技的落地是一个充满挑战的过程，团队需同时具备理解营销、技术和管理中各种元素的能力，并有能力将各种元素整合形成一个有凝聚力的整体。在营销科技的落地过程中，需要平衡组织中中心化和去中心化以及技术使用过程中自动化和人性化之间相互对立的力量，最终使营销科技的能力有效的贯穿到业务的使用和运营中，达到用营销科技提升客户体验和驱动业务增长的目的。

（一）跨部门敏捷团队的组织

习惯了以经验和创意为主导模式的营销人员，对技术理解有着鸿沟。而技术人员，又存在对营销理解的鸿沟。技术部门如果没有跟业务部门深入对接，没有以提升营销结果为导向，那么实施再好的技术都会失败。

构建跨部门的敏捷作战团队，融合营销、分析、产品设计、开发工程师、数据工程师等形成一个团队。跨部门敏捷作战团队通过不断探索新想法、提出吸引客户的新架设、设计试验、创造营销等方法，保证营销任务端到端的顺利执行。在敏捷作战团队中，由于彼此专业背景的不同，大家不知道你能做什么、你在做什么，所以确保信息的透明度是团队组织的最重要工作。构建跨团队的任务看板和共享知识空间是确保信息透明的有效办法。营销活动是时效性很强的工作，跨部门敏捷作战团队要建立良好的“快速测试、快速失败、快速学习”的心态，围绕营销场景需求对产品、流程、数据快速迭代。

（二）营销活动的数字化

券商经纪业务发展多年，在长期以结果为导向的考核模式下，大多券商分支缺乏对营销活动细粒度管理。营销科技落地的前提是营销活动的数字化，而数字化的前提是标准化。基于营销活动的标准化、数字化需要对以往营销组织及营销实施工作流程进行重构。

活动量管理是销售管理的一种常用方法，它主要是对销售过程各项活动进行细粒度的定义，通过对销售活动的量化管理，将销售活动的无序性变为有序性。就具体的销售活动而言，包括营销知识的学习、营销任务的创建、目标客户的发现、目标客户的精准触达、营销任务的状态及结果的实时跟踪，收益及业绩归因的回顾等方面的工作。

组织最紧缺的资源是时间。营销活动的数字化为与内部和外部标杆比较提供了基础。营销活动的分类使管理人员能看到当前他们在各流程活动中耗费了多少精力，进而甄别无效和劣质活动。营销活动的数字统计也为实施持续改善计划提供了前端洞察力和激励。

营销活动的数字化要求组织在数据分析、营销经验、技术理解方面具备基础，这对分支现有的人员是一种挑战。体系化的培训必可少，而围绕营销场景化设计的低门槛营销工作平台对营销活动的数字化起着至关重要的作用。

图2：营销活动的数字化

（三）IT系统架构的重构

长期以来，券商信息系统以厂商建设为主。以满足业务需求为主导的系统建设模式，导致大量的烟囱式建设的系统形成信息孤岛，系统之间的数据集成难度大。自主研发能力的缺乏导致企业很难形成自己的IT系统架构。

最近几年，券商行业逐步加强了在IT自主研发方面的投入，其中以客户端APP的自主建设投入尤为典型。券商通过自主研发客户端APP实现了技术能力积累。然而过分以客户端APP为主导的建设方式并没有很好的解决整体企业架构下系统之间集成整合的问题。从客户终端的角度看，不同渠道终端之间发展不均衡，缺乏统一的使用体验。从后端系统架构的角度看，客户交易端、营销管理端、产品供给端系统之间的数据交互仍然ETL为主，实时数据交换能力的缺乏导致营销及管理在线的需求不能得到很好的满足。营销科技的落地，要求IT系统架构能以满足营销和管理的实时在线为目标进行规划和重构。

图3：营销驱动下的IT系统架构组件化重构

五、券商营销科技落地的业务关注点

根据Gartner2019年关于营销科技的调研，领先的营销企业在持续在营销科技方面的投入，但同时也在为如何发挥营销科技的潜在能力而发愁。营销科技在证券行业而言的落地要充分考虑行业的特点及发展现状。

（一）深入洞察客户价值主张变化

在以提供交易通道业务为主的传统经纪业务经营模式下，客户能体验的功能和服务几乎是完全同质化的。同质化的行业背景下，当互联网流量红利时代临时，部分券商利用客户对价格的敏感，通过降低佣金率来获取流量，并逐渐演变成后来行业整体的佣金战。而在券商财富管理转型背景下，券商更加注重对客户的长期培育，以为客户带来长期稳定收益为目标，并形成与客户的长期伙伴关系。在这样的整体模式下，差异化的产品及服务能力逐渐显现出来，而这些差异化的服务能力逐渐内化为企业品牌的力量。这种变化体现为客户对财富管理品牌形象的认知。

券商对营销科技的运用，首先要结合不同经营模式下客户的价值主张的变化，弄清楚营销科技所面向的主要客户是谁。当品牌形象和长期伙伴关系变得越来越重要的时候，需要以提升客户保持率、客户满意度等指标为目标来推进营销科技的运用落地。

（二）人+AI重构营销活动

客户经理在面向客户在营销过程中的具体工作通常可以分为沟通、决策、执行这三类。在营销科技的赋能下，这三类任务都可以通过以人为主体，以人+AI的合作模式进行重构。

对于沟通类工作，客户经理与客户是沟通的主体，而AI可以协助实时记录与客户的沟通数据，根据对话内容提供深度洞察信息。比如，通过实时对沟通内容的记录分析，通过计算挖掘营销机会并实时反馈给客户经理，而客户经理则可以立刻就新的营销机会与客户进行二次交流，可以大大提升营销成功率。对于决策类工作，AI输出模型辅助决策，实现决策的去中心化和去经验化。比如在新的产品营销任务下达以后，AI基于推荐模型进行深度学习，推荐的客营销的目标客户和潜在客户等，提升营销决策效率。对于执行类工作，AI在人的监督下基于规则辅助执行任务，实现对人的生产力提升。比如在产品的售后跟踪服务中，在产品成立日、产品到期日、产品到账日等，可以客户进行提醒来提升客户体验，而这些任务可以交给AI来自动执行。

（三）充分考虑法律及行业合规要素

2017年实施的《证券期货投资者适当性管理办法》规定经营机构应当建立投资者评估数据库并每年更新。近年来，证券经营机构履行适当性义务中，因客户隐私泄露、未经许可数据商业化交易等引发的投诉仍时有发生。基于人+AI结合的营销工作流程中，要充分考虑客户及产品的适当性匹配问题。借助科技手段为投资者提供“精准画像”，在投资者适当性管理中的应用，规范投资者风险承受能力和识别能力评估模型标准设计，做好投资者的分类评级，并实施动态的监测预警。

另一方面，从营销科技所以来的基础数据角度看。目前营销技术中的数据所包含的类别和采集及应用界定还比较模糊。在2018年5月1日生效的《信息安全技术与个人信息安全规范》，将个人信息定义为以电⼦或其他方式记录的，能够单独或与其他信息结合以识别个人身份的各种信息，这意味着当前营销技术场景中应用的数据有个人信息存在。

六、券商营销科技落地的方案设计

前面提到营销科技的本质是在营销过程中技术力量的输出。营销科技并不明确要求新增特定系统，更多涉及对组织内现有交易处理、营销服务、客户分析、业务分析、业务管理、产品生产等系统的改造和重构，相关系统的改造建设要以提升如下几个方面的能力为目标。

图4：券商营销科技方案设计

（一）数据快速交付能力

营销科技的落地要求数据中心能以场景为依托，提升数据的快速生产能力以满足快速变化的市场竞争。

营销科技的场景化应用，需要使用到包括客户、产品、营销、运营、服务、管理等维度的基础数据。长期以来券商积累了大量的客户交易原始数据，自主研发APP的建设补充了对客户行为数据的收集。除了客户数据以外，券商对产品、营销、运营、管理等维度的数据的归集与整理仍相对缺乏。

降低数据使用门槛，提供结果化数据是营销科技场景落地的关键。营销人员在接到营销任务后进行目标客户的筛选过程中，常见的问题是面对大量的基础数据但却不知道如何使用。这就要求系统的围绕场景快速提供标签支持。在营销过程的跟踪中，大量的基础行为数据会让人眼花缭乱，这就要求系统能将流水转化为可以被直接使用的营销线索。标签、营销线索等结果数据的提供目标能让营销人员在不需要依赖技术技术人员的讲解就能上手。

快速交付数据的能力是营销场景落地的制胜点。营销活动的时点行要求高，数据团队需要能在活动的相关节点及时提供数据。比如对于新发基金的销售，在产品销售之前，相关的筛选标签就能就绪，在产品发售的过程中，营销及管理端可以展示实时营销进展及分析数据。

（二）全渠道精准触达能力

在“以客户为中心”的营销场景下，营销不再是单向输出，而是从客户需求出发的双向互动，这就要求客户经理能精准定位目标消费客群，并通过合适的渠道精准送达到客户端。客户经理需要关注客户“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”。这就要求券商全面发挥APP交易终端、PC交易终端、微信服务号、微信小程序、统一电话呼叫、短信等渠道的特点，执行营销任务，实现全渠道精准触达。

全渠道精准触达要求营销服务系统能实现到各个终端全面双向数据通道。在一个典型的产品营销场景中，客户经理需要通过外呼系统与客户进行沟通，通过微信将产品内容信息发送给客户，通过APP交易终端推送购买链接、通过微信服务号通知购买节点信息。而所有这些营销任务，可以通过一个统一的营销终端来执行，并在营销终端实时反馈客户对营销任务执行后的实时反馈动作或结果。

（三）全链路自动化执行能力

由于营销的活动的数量级提升，组织迫切希望机器能协助客户经理自动执行标准化、程式化的营销任务，而客户经理则专注需要人为判断的、情感性的任务，通过人+AI协作模式提升营销服务效率。

人+AI的协作模式要求AI能陪伴式助手服务，客户经理能随时随地唤起AI服务，并通过对话式交付实现任务的委托、任务执行状态的跟踪、任务执行异常状态的发现。

AI的语音外呼是相对比较复杂的任务类型。智能电话外呼系统已经在不少行业中使用，典型的场景如银行信用卡账单的还款提醒，电商物流行业的到货通知等等。在证券行业这样的场景也很多，如融资融券业务中，合约的到期提醒、维系担保比例警戒线提醒等等。包含语音识别、语音合成、语义理解在内的AI能力是外呼机器人的核心，它能听懂接电话的人所说的话、表达的意思，并回复和引导对话。

（四）智能化机会发现能力

券商作为资本市场的核心参与者，相较于银行、基金、三方理财等机构，在财富管理领域具备独特优势。客户在券商客户既可以参与二级市场的交易，也可以进行场外理财的投资。然而对大多数券商而言，这些优势并在营销服务过程中得到很好的发挥。

券商应充分利用客户场内、场外的数据进行深度分析，提升营销机会发现的能力。在引导股票交易客户经常理财产品配置的过程中，可以存在多种路径选择，其中客户在股票市场的收益表现、投资品种等都可以作为营销服务。例如，对于持仓分散类的客户，可以提示指数基金营销机会；对于偏爱某些个股但亏损严重的账户，可以提示与该类股票相关的绩优偏股基金营销机会；对账户亏损且意识到资产配置重要性的客户，可以推荐混合型基金等等。

七、营销科技赋能开启券商数字化营销新时代

证券零售行业的发展是在监管指导框架下，由业务发展与技术进步相互推动前行的。互联网流量红利时代催生了以客户端APP为代表的渠道系统建设浪潮，证券公司也借此积累和储备了技术能力。在存量时代下，营销科技的应用将成为财富管理转型背景下证券零售行业的下一个发力点。通过营销科技的运用，并基于人+AI的协同模式来重构营销活动，可以提升营销服务效能，赋能券商财富管理成功转型。

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[i] 艾瑞咨询：《2019年中国MarTech市场研究报告》

[ii] 麦肯锡：《开启全速数字化经验-打造银行新的增长工厂》

[Source]

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