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很久不写文章了,今天我们说说人工智能。一直以来我很少写人工智能与营销运营的内容,主要原因是对基础逻辑没想太明白。今天简要谈谈自己的粗浅认识。
银行营销工作有个很不一样的特征,就是很早便进入存量竞争阶段,存量客户,叠加全渠道维护服务模式的特点,营销的影响面和核心影响对象是比较固定的。
自助渠道,虽然流量巨大,但绝大多数是承接着余额查询,转账,缴费等基础“汇兑类”业务,其中长尾客户占比高,渠道主要是一种交易工具,营销影响力有限。线上自助渠道内的广告,实际转化率是比较低的。
人工服务渠道,总体网点渠道与客户经理人数有限,单人服务效能存在生理能力的瓶颈,单人精细化服务客户数量能到达几十人已经不错,但实际上人均维护管理客户数量都在数百人。即便如此,客户免打扰诉求越来越高,能建立有效沟通的客户数量并不多,添加企业微信的客户因微信信息量大时常也有看不到消息或接收不及时的情况。
对于银行想要营销的对象来说,存在天然的屏障,想营销到的对象,实际影响率并不高,而不想营销到的对象,如羊毛党,重复参与营销行为的数量多,实际贡献粘性不足,投诉率高,并容易对口碑造成冲击影响。
AI应用应该注意什么?
先说线上自助渠道。为了解决这个问题,很多人提出“AI智能推荐”,当前的智能推荐普遍集中在标准货架上的差异化产品展现,也就是我们常说的千人千面。但千人千面总体建立在客户存在“浏览货架”需求的假设上,这个假设在今天金融类客户群体需求中,占比是非常低的。客户核心诉求并非千人千面。
因此AI在这一领域的应用,可能简单的千人千面内容展现不是核心。我们说AI发展是一次“数字平权”,AI应用在客户端应用可能更集中在降低“客户需求与服务匹配”的难度。在这个目标下,改变的或许不是“推荐算法”,而是服务交互模式的彻底变化。从“人-货架-选择-交易”,变成“人-提出需求-反馈-交易”,而这种占比应该变成渠道服务的主要模式。
当广大用户连“理财”、“贷款”都未必明白的时候,通过自然语义交互让他们能够获得理解得了的金融服务信息,呈现出对金融需求准确的解读,这可能是AI最核心的应用。
而今天如果AI应用本身都还需要复杂的视频教程,需要手把手的教会大家如何使用AI获得服务,可能本身就是存在问题的。大家不需要AI功能,大家只需要一个更简单更准确的服务交付方式,只不过这种方式是靠AI来帮助理解和供给出来的。所以我想,AI在客户端的应用将彻底改变前端的互动逻辑,从货架式变为交互式,这种方式下,千人千面不再存在,取而代之的是完全个性化的服务交付逻辑。
再说客户经理渠道。这几年讲精准营销讲的比较多,合适的人,合适的产品,合适的内容,合适的时间,可能通过数据都能洞察的七七八八,但实际执行中,客户经理的邀约能力终究是有限的。
在客户经理的营销话术中,大多数只体现为,新上了产品,新上了服务,根据历史情况,非常适合您。这种基于大数据的匹配虽然体现了精准,但对客户来说难免还是会感觉“推销味”太浓。对于影响客户的话语体系来说,“推荐一个好东西”,远不如“检视一个风险”。而对客户金融行为构成的分析来说,这样的风险免不了大量的数据分析,尤其是相对性分析。同期的变化,同类型客户的比对。或许AI在这些一客一策的策略产出,尤其是简化的策略解读,是核心的应用。
另一方面,AI在员工侧的应用也是一次数字平权,即让能力相对不足的员工也能获得相对完备的分析产出。但这样的平权却可能带来另外一个问题,即因过度依赖AI带来的人员“失智”。即“人”本身的鲜活特性失去了,那么人服务客户当中最核心的“信任基础”也就容易被击垮。那么人作为一种带有情绪浓度的互动渠道的作用,也就会逐渐被自主渠道所替代。
所以AI在员工侧的赋能,本质上还是对海量数据的提取加工,减少决策前的工作量,而决策与互动本身,如果AI越了界,负向影响也会因此增加。如何避免因为AI导致员工能力的衰减和货币驱逐良币现象,是需要顶层考虑的。
总体来说,智能化在营销领域的应用,对客户来讲,应聚焦于不同的互动模式,辅助客户提升需求的解读效率,在时间上、操作体验上、准确度上、理解门槛上降低服务的获得难度。对于员工来讲,应聚焦于特定的环节发挥非工时的效率运转与海量数据的加工提炼,而非在任何环节替代人本身的特性,或简单的以“一键”推送来替代人的情绪加工,应帮助客户构建与“人”的信任,而非对“AI”的信任。
业务营销今天面临的痛点,仍然集中在对客户影响力的不足,这体现在可交互客户流量的缺失,体现在专业金融服务理解门槛高。在未来的市场中,营销创新本身并不是“推销形式的变革”,而是对客户影响能力的打造,用大白话说,就是客户愿意接受银行建议的能力,而建议的艺术复杂而多样,用什么样的内容来打动客户,既有理性的统计,也有渠道个性化的情绪特征,最终用影响力来获得客户对主关系银行的品牌忠诚度。
或许这是AI在营销领域应重点关注的内容。
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