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大数据在金融外包服务中的应用
作者:admin     来源:未知     更新时间:2018-08-16
 
2018(第三届)中国客户联络中心行业华东峰会互联网金融新服务与新营销论坛(平行论坛)主题分享

分享嘉宾:和君纵达数据科技有限公司联合创始人,互联网事业部总经理-张光远
分享主题:大数据在金融外包服务中的应用

大家上午好,很荣幸有这样一个机会跟大家分享,我来自和君纵达数据科技有限公司,我们是一家专业的运营外包服务商。刚才听了很多行业的运用包括甲方的伙伴怎么跟随潮流的发展的。实际上和君纵达是一家服务外包商,是一家乙方,全国有八千多人。大数据或者说新兴的技术在专业的外包方服务这个领域,应该说这个变革才刚刚开始。我们也在想大数据怎么样更好地让我们做好我们的运营交付,怎么样更好地做好项目管理。
 

在分享之前,今天看到很多熟悉的面孔,还是要把我们公司的情况做个简单的介绍。我们公司总部是在上海,在上海虹桥的商务区。我们是一家以技术为驱动的外包服务商,成立于2014年的12月份,到目前才短短三年时间。我们主要提供哪些服务呢?主要提供几块,第一块是我们的全媒体的客服和营销,客服顾名思义包括整个媒体在线热线的。营销有获客二次营销,还提供金融资产的保全,我们现在为十家银行15个项目做服务。第三个是离岸的外包还有专业的咨询服务。作为一家外包服务商,我们有一个特性,实际上有很强的技术团队,我们的人员员工构成中有一百多人的技术团队。这个技术团队不对外呼,只是内部的一些核心系统的开发,我们人工智能产品的一些研发。这几个服务重点来看,核心系统这一块简单讲一下。比如说语音系统、客服和催收的系统,电销和语义分析的系统。我们的服务是可以从这几个环节,一个一站式的服务。从这个项目前期的导入,产品的咨询和设计和正式的团队招募到整体项目运营之后的数据的分析和挖掘。我们可以提供一站式的服务。

为什么说大数据在我们这个行业才刚刚开始,而且越来越重要,对于我们的交付来说非常重要。我们的金融零售领域,我们知道现在的金融零售它的渠道市场发生非常大的变化。以前我们去买个金融产品,都是单一的,都是银行。现在受到互联网的冲击,消费者场景也在快速增长,也不断多样化。第二个消费者收到的产品和服务也在快速地增长,同质化也越来越严重。我们用户的选择性也在不断地增加。第三个是政策的变化,关于普惠金和去杠杆。第四点就是用户属性的变化。现在的用户属性在不断地交叉和下沉,很多用户他会产生大量的行为数据。这个行为数据什么意思呢?就拿普惠金融这一块来看,很多用户都可以产生贷款的交叉,比如说贷后处理过程中很多用户会有问题。我们做市场营销的时候或者在做公共的模型的时候需要非常多的数据做分析。我们说,在消费金融的未来海量数据产生大量的汇聚和交叉。决策能力决定了我们的维度和最终决策的结果,对我们作为专业的外包服务商来说也提出了一个新的挑战。

我们的建模主要从这几个方面展开。这里面主要说大数据分析算法常用的几个算法,以及我们在用的一些分析的过程。对于专业的服务外包商来说我们的大数据分析在目前业务导入过程中有三个可以运用的方向,第一个是运营分析,第二个是经营分析,第三个是用户及市场分析。运营分析是什么意思呢?整体的KPI交付还有及时性、有效性是否达到甲方公司的要求。还有用户和市场分析是我们给甲方的一个反馈机制。我们把我们的业务进行了几个拆分,主要在这几个领域导入我们运营的模型,第一个是产品设计,第二个是产品分析还有获客、营销、风控、客服等等。
 
 
 
重点是用案例给大家做一些分享。这几个例子是我们正在运营的两个项目。我们知道现在获客,互联网零售领域渠道非常多,有线上的营销也有线下的。线上有很多,比如自媒体。线下也有一些银行的网点或者其他户外的,尤其是地推,也有一些电话的触达,人工集中运营也好还是说电话的AI也好。非常多的获客渠道,这么多获客渠道,渠道的效果也会在一定地打折扣,对于甲方的选择和营销费用浪费上面也有很大的可调整空间。

这就产生了我们在金融零售领域非常多的几个比较新的痛点。而且这个痛点非常明显。第一个用户去哪儿了?第二个怎么去触达用户?渠道越来越多,但是真正符合你的渠道是哪一个,这个也是没办法,也是一个新的痛点。第三点如何获知用户的偏好。这么多的渠道,这么多的用户,我们要给用户贴标签做偏好。第四个是如何获取强大的系统平台。第五点是数据的高效转化,数据的数据拿到了怎么高效地转化过来怎么通过体系化的系统运营转化成你的优质用户。第六个,怎么从人治到数据驱动。现在还有很多同行包括服务外包商,正常只要有人或者说有座席就能够开展业务。其实怎么从人治到数据驱动这是我们一直在研究的课题。

我们的精准营销模型主要从这几个方面把我们的模型进行了拆分。第一个是强大的系统支持,第二个会跟甲方一起做好我们的用户筛选和分层,第三个是营销话术的管理包括渠道的分析、行为的分析以及数据化运营的分析。为什么说系统这一块呢?因为阻碍运营效果的主要产生在三点,第一点是产品与用户之间的矛盾,产品与用户是否匹配,第二个是人员与运营之间的匹配,第三个是系统和数据之间的匹配。很多服务商并没有系统或者有系统也导不出数据或者没有办法做出整体的数据分析。这里面就举两个例子,第一个是我们合作的一家某行省的分行,第一个提升了每个月的营收,月营业额增长1.3亿。

第二个是基金分期,增加了转化率5.6%。这是做标签的一些工具。通过我们甲方提供的数据做一些标签和标签化的整理。通过我们对这些数据或者地域化的分析。我们可以看出这个项目到底哪个地方或者哪个区域转化率更高一点。通过我们整体的数据的一个初期的测试,我们可以看出我们的甘肃、宁夏、云南三个地区的客户数量最多,前期的市场可以集中在这几个区域。针对手机分期的项目通过我们系统数据的模型分析,我们得出,12月甲方名单中购买iphone手机和vivo手机的最多。通过我们对于我们数据的年龄层次进行分拆和分析,我们得出一个结论,16岁左右转化率是最高的,29岁左右,转化率最低,年龄越大,转化率越低。通过甲方数据的营销数据,我们对它进行一个已婚或者未婚转化率影响的一个分析。包括甲方所处的行业,以及他的职业对成功率的影响。
通过这些包括我们每一个座席对这个产品的熟悉程度,比如说这个产品是在四川,我们这个座席对四川产品成功率的分析。刚刚列出来只是一部分。我们在任何一个项目导入都有非常多的标签,最多的一个项目有一百多个标签。通过这些标签,甲方的数据标签和我们运营团队的标签,我们可以得出甲方的创收和用户的平衡。以此可以得出非常专业的用户模型。刚才说的就是数据方面的模型。

第二个会对于运营团队做一些数据的分析和导入。包括通时和转化率的分析,还有通次和转化率的分析。通过这个项目我们得出,比如说这个,最佳的转化时机为3-5次,这就是一个标准。通话时长对于转化率的影响。包括运营人员的成长周期对我们转化率的影响。包括运营的同事,我们的座席同事在岗的时间对我们转化率的影响。包括我们的话术,里面的关键词对我们转化率的影响。

这些都是通过系统抓出来的。包括在后期的微信营销跟进的时候,应该在什么样的时间点,它的内容应该是什么样,关键词应该是什么样。通过上面所有的模型,我们在整个体系化运营导入的时候可以给出一个非常完善的运营的标准或者运营手册,这个运营手册综合我们所有系统拉出来的模型得出来的结论。然后我们把我们的整个运营阶段分成22个管理模块和146个关键点,所有点都全部数据化。所有的考核指标也是围绕着当初的决策,我们建模的要求把它数据化,把我们建的模型导入在这个指标里面。这是我们整个公司,我们有一个叫运营管理部,是在我们总部。在我们总部,我们在全国有将近十个运营中心,在总部后台控制中心可以监控全国十个运营中心能不能按照计划进行推进。以及通时、通次,各个KPI是否达标,我们通过总部的一个总控来进行控制和预警。

为什么说我们现在从2014年12月份成立到现在三年的时间,短短三年时间,和君纵达就是依靠这一套完整的运营体系进行导入,保证了甲方高质量的交付。我们的未来主要通过数据化、智能化的科技运营手段来支撑我们的体系运营。我们所有的运营项目都是依赖数据来做决策,以技术做支撑。下面跟大家汇报一下我们整体的市场布局。这是我们在北京的顺意万科,有一栋楼,是八层。这是昆山的运营中心。在大家小册子上面也有我们公司简单的介绍。

我们所有的运营中心都是提供食堂和住宿的。这是我们合肥的运营中心,是一个园区,有两万多平,可以提供三千多人的公司办公。这是宁夏运营中心,在宁夏第二大城市。这是我们宿州的运营中心。这是我们佛山的运营中心,在佛山市中心。这是安庆和重庆的运营中心。我们马上启动的还有银川和我们的天津还有大连的运营中心,马上要开始启动。这是我们目前为止我们和君纵达服务了一百多家企业,重点是互联网金融领域。

我们的企业时间很短,为什么这么短的时间我们有这么多的合作伙伴信任我们,我们不是一家非常传统的服务外包商,有人有座席就可以干活了。我们还有一个非常完善的支撑系统和管理系统,我们是人工和技术相结合的一家服务外包商。我们服务了十家银行和15个项目,我们是他们最核心的合作伙伴,包括互联网企业也是。

最后跟大家汇报一下我们目前刚刚完成了一轮一个多亿的融资,对于服务外包运营方面,大家有什么需要可以交流探讨的或者有合作方向的,可以加一下微信,可以私下继续交流。谢谢!
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