如何通过数据仓库实现业务价值

近年来，各银行都非常重视数据仓库的建设，并积累了大量数据。但是，数据本身并不会带来业务价值，如何激活数据，向数据要效益，是摆在每个数据仓库建设者面前的一个挑战。数据仓库的价值最终还是要体现在银行各项业务中。银行业务能够在数据仓库的支持下不断发展创新，增强银行竞争力。数据仓库可以运用到现代商业银行的各个业务领域，笔者以应用最广泛的客户关系管理为重点，结合实际案例对数据仓库在客户细分、客户营销和产品创新中如何实现业务价值及效果进行介绍，并根据技术发展趋势，对数据仓库在银行的应用方式提出了一些设想。

一、数据仓库让客户细分更加科学
        “数据仓库是CRM的灵魂”已经从国内外众多客户关系管理成功案例中得到验证。没有数据仓库，分散在各个产品系统中的客户信息无法形成全方位单一视图，要了解每个客户的消费行为和利润贡献度非常困难，更不用说分析客户需求、对不同价值客户实施不同的营销策略以提高客户满意度和利润贡献度，获得最大的投入产出比。数据仓库的运用使这些问题迎刃而解，它对客户细分的贡献主要有以下两点。

        1．正确认识客户价值
        数据仓库使客户价值评估方法由原来“以人为基础的从上而下”变为“以账户为基础的从下而上”，结果更加准确。

        加拿大皇家银行通过数据仓库计算客户全面行为价值后惊奇地发现，原来的客户分类与实际存在偏差，75％的客户比以前的细分结果向上或向下调整了二级，前10％的客户移动到了中间段，而那些原来产生中等回报的客户现在却有更好的表现，这75％的客户能够增加20％以上的利润。加拿大皇家银行根据这个结果重新调整了与客户的交易方式，取得了预期效果。

        2．实施个性化服务
        利用数据仓库完整的客户资料分析每个用户的产品需求，有针对性地提供服务，能够优化客户关系并增加银行利润。

        例如，客户在ATM取款后，一般会直接退出ATM系统。有了数据仓库的支持，如果发现客户储蓄量很高而且没有理财产品，ATM会提示：“我行正在发售一个理财产品，收益率为活期储蓄的x倍，您是否希望了解这个产品?”这种个性化服务之所以能实现，就是数据仓库对客户信息分析的结果。没有数据仓库，就不知道如何与客户进行交互，也不知道应该给客户提供什么样的服务。

二、数据仓库是先进营销方式的基础
        从建设银行的“百元秒杀Smart”到工商银行的“抽iPhone大奖”，各银行的产品营销已经进入白热化状态。但是，这种粗放式营销是否能起到应有效果呢?从经验来看，粗放式营销不太容易形成稳固的增值客户，真正有效的客户营销模式应该是“精耕细作”。数据仓库中详细、准确、及时的客户信息，为成功实施“精细化营销”提供了重要保障。它的运用为客户营销注入了活力，是以下营销方式的基础。

        1．事件营销
        银行通过数据仓库分析客户的属性和行为特征(如身份、偏好等)实现精准定位，在客户选择产品或服务时能够提供个性化帮助并唤起客户对补充服务或产品的潜在兴趣，从而实现事件营销。

        加拿大皇家银行在数据仓库中运行数百个事件侦测器来管理营销线索，根据客户事件特征将营销机遇分配到最适当的渠道，最终实现与客户的个性化“对话”。上述方式提高了客户的满意度，使用后六个月客户响应率和挽留率分别提高至60％和98％，实现超过28％的利润增长。交通银行也利用数据仓库实施了事件营销，在上海分行试点的两个事件营销活动反响超过预期，活动响应率达到16．80％，较之前提升了56％。

        2．关系营销
        目前，关系营销被越来越多的商业银行应用于实践之中，逐渐成为提升竞争优势和可持续发展的保障。在关系营销中，关系的建立、维持和发展离不开过程的、集成的、动态的、连续的数据支持。因此，数据仓库成为关系营销成败的关键。

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