建设银行强势打造智慧生态，全面解析建行非金融场景营销

上一篇文章我给大家提到了建设银行的第二发展曲线，这篇文章我的重点将放在非金融场景生态进行研究分析上~文章较长，但相信你读完一定会受益匪浅。

在这个飞速发展的时代，互联网走进了家家户户的生活。

建行以客户为中心，用心为客户搭建互联网金融生态圈，将银行、客户、第三方服务商融为一体，互惠互利，共存共荣。

除了全渠道的金融服务，建设银行围绕客户衣食住行的生活需求，用互联网思维和技术改造传统商业模式和组织模式，践行"综合性、多功能、集约化、创新银行、智慧银行"的转型要求，构建全渠道产品和服务高度融合的建行金融生态圈，进一步扩大覆盖客户群体，完善金融服务和非金融服务，优化业务流程，提高服务质量，真正让客户享受到互联网金融发展的成果。

上一篇 《建设银行开启“第二曲线”，构建伙伴式智慧生态》 中，DMA数字化营销咨询团队，通过调研建设银行年度报告、建设银行手机银行APP、善融商务APP、微信公众号（建设银行、龙卡xyk、建行龙支付等）、微信小程序等渠道的非金融场景生态建设现状，深入了解建设银行在非金融服务方面多功能、交互式的全渠道获客与客户服务模式。

本篇我们将对建行非金融场景生态进行研究分析，为大家继续解析建设银行非金融场景的战略规划与布局。

建设银行坚持纵深推进“三大战略”落地，通过 探索 智能化、场景化业务模式，开拓新金融发展路径，助力发展“第二曲线”。

住房租赁方面，建行以子公司建信住房服务有限责任公司为载体，参与住房租赁市场建设，加大 社会 租赁房源供给。如：

普惠金融方面，为改善农村金融服务“最后一公里”问题，建设银行创新打造乡村振兴综合服务平台“建行裕农通”，为县域乡村客户提供集智慧政务、便民事务、电子商务、金融服务于一体的一站式综合服务。

截至 2019 年末，“建行裕农通”普惠金融服务点已基本覆盖全国行政村，为数千万农户提供便民、政务及金融服务。

金融 科技 方面，建设银行积极推进服务平台建设，以金融 科技 支持业务发展。

在非金融场景生态过程中，住房租赁战略、浦惠金融战略的推进，促进了建设银行与政府、企业建立银企、银政联合服务关系，为进一步构建B端、G端生态奠定了基础。

而金融 科技 战略的推进，以技术驱动渠道平台建设，以平台聚合场景服务能力，以渠道扩大场景覆盖面，真正意义上实现了B端赋能、G端连接。可以说，住房租赁与普惠金融是非金融场景生态建设的业务原型与底层构想，而金融 科技 则是非金融场景生态建设的驱动因素与技术保障。

在构建非金融场景生态的过程中，建设银行采取了 三大措施 ：

“善融商务”是建设银行自建的电子商务平台，也是银行业首家电商平台。目前，善融商务商城有个人商城、企业商城两个版本，分别面对个人用户和企业用户。

个人商城作为B2C线上消费平台，通过入驻商户、加盟商家向消费者提供产品、物流及售后服务，能满足个人用户的线上购物、公益扶贫等非金融需求及交易结算、消费分期等金融需求。

企业商城作为B2B电子采购平台，为买卖双方及专业市场管理方提供供求信息展示、企业商铺展示、专业市场展示、资讯展示、推荐信息展示等电商服务及支付、结算、融资等金融服务，很大程度上解决了供采双方在时间和空间上的距离，实现了信息流、物流和资金流“三流合一”。

图：善融商务个人商城

图：善融商务企业商城

智慧城市是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。

其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。

商业银行作为金融机构，在智慧城市建设过程中向智慧城市服务商、供应商、运营商提供金融服务，这有利于促进银行与非银机构进行深入合作、深度融合。

建设银行以“金融+产品+服务”为抓手，构建起了智慧政务、智慧生活、智慧社区、智慧菜篮、智慧医疗、智慧出行、智慧 旅游 、智慧教育、智慧商业、智慧公益10个领域的智慧生态圈，全方位实现B端赋能、G端链接。

G端方面，建设银行致力于围绕“智慧政务”密切政府 G 端链接。三大战略提出以来，建设银行 探索 新金融模式、利用金融 科技 打造了“智慧政务服务平台”，提供工商注册、公积金社保查询、税务登记、交通罚款缴纳等政务服务。

智慧政务通过银政系统对接的方式整合了“跨地区、跨部门、跨层级”的各类政务服务，在APP、自助终端、裕农通等多渠道实现了人民群众政务事务的“就近办、快速办”，联通了政府（G端）与人民群众（C端）。截至2019年末，智慧政务累计办理业务量超过 3000 万件。

B端方面，建设银行以多元化的智慧+服务实现社区、医疗、教育、 旅游 、出行等多行业外场景批量获客和金融服务输出。以智慧校园为例，建设银行通过对接幼儿园、中小学、大中专高校的缴费系统，向学生群体提供学杂费缴纳、校园一卡通充值等服务，相比传统缴费收费方式，智慧校园缴费具备方便、快捷、易 *** 作等优点。

在智慧城市建设的背景下，银行提供的金融服务不再是单一的金融产品，而是将金融、产品、场景融为一体的场景式解决方案，既有利于在开放共享的模式下提升客户体验，也有利于在“智慧金融”服务中寻求新的业务增长点。

在场景生态建设过程中，建设银行与其他银行一样，也采取了“多方参与、优势互补”的开放式融合共建模式，通过引入第三方服务平台/企业构建场景生态。

通过第三方企业/平台与场景的融合情况来看，建设引入第三方可达成两大目标：

一是优化智慧生态，实现场景化一站式服务。

二是丰富场景类型，满足用户多样化需求。 如引入“管家帮”家政服务平台、“胖虎商城”、“齐家装修”“师傅邦”满足用户的便捷生活需求；引入“饿了么”外卖平台、“摩天轮”票务平台、“花加”鲜花订购服务商满足用户的 美食 娱乐 需求。

通过引入外部平台达成智慧生态服务能力提升、场景类型逐渐丰富的目标，既有利于满足存量用户的需求，提升客户体验；又有利于从外部平台获取客户流量，增强场景获客能力。

建设银行场景相关的活动包括两大类，一是手机银行APP内围绕合作商户消费与互联网平台支付的满减活动，以提高持卡用户用卡量与活跃度为目标；二是善融商务APP内“善融寻宝记”活动平台内的签到、 游戏 、抽奖等活动，以APP拉新、促活为目标。

图：善融商务APP善融寻宝记活动平台

整体看来，手机银行APP通过与第三方商户/互联网平台合作推出活动，以满减折扣、限时领取优惠券等形式促进客户用卡，有利于提高xyk消费量与消费额，但APP拉新、促活及其他场景相关的活动较少，需进一步加大APP运营与场景运营的力度。

善融商务APP围绕“善融寻宝记”活动平台推出系列活动，以新用户免费领取金币活动进行拉新，通过签到、 游戏 、抽奖、做任务等形式促活，同时以虚拟权益“金币”实现用户激励，极大程度上发挥了活动平台的运营价值，但缺乏与缴费、充值、购物等场景相关的活动。

建设银行APP内的权益包括券码、积分和虚拟权益3种。

券码 指在各类场景、活动中获取的商户代金券、优惠券、兑换券等。券码均需在APP内领取获得，在指定商户消费抵扣或兑换使用，能起到APP促活、提高用卡量与龙支付交易量等作用，同时消费成功后还可获取积分，通过权益循环实现了客户激励与促活；

积分 指通过消费、活动等方式获取的xyk积分。积分权益通过用卡、消费等方式获取，可用于兑换商品或捐赠，与其他商业银行积分权益无甚差别；

虚拟权益 指用户在“善融寻宝记”活动平台中获得的奖励“金币”。虚拟权益“金币”在作为活动平台中的奖品，具有可兑换礼品的实际价值，能实现APP内的用户促活与激励。

从分析结果来看，建设银行在非金融生态建设中具备两大优势：

资源优势。 一方面，建行在多年的经营发展中积累了大量的政府客户、企业客户、零售客户资源，对场景生态的构建起到了重要推动作用；另一方面，建设银行作为国有商业银行，拥有雄厚的资金实力和大量的金融 科技 人才，为场景生态的构建与布局提供了财力、人力、物力等各方面的资源保障。

技术优势。 从数据驱动到能力开放，从渠道建设到场景布局，从打破部门数据壁垒到联动外部信息，人工智能领域、大数据领域、移动互联领域、物联网领域等各方面的技术对建行场景构建起到了重要的驱动、支撑、保障作用。

同时，建设银行在非金融生态建设中在活动运营、权益运营方面也需要进行持续优化：

活动运营。 目前建行APP内的活动主要围绕xyk特约商户、惠生活商户，以促活与交易提升为目标，缺乏与生活缴费、商旅出行、 美食 娱乐 等高频生活场景相关的活动，场景获客的能力没有得到充分发挥，可增设场景相关的优惠、推广活动。

权益运营。 与缺乏场景化活动相对应，建行权益与场景的结合度也有待提升，可针对饮食、 娱乐 等覆盖面广的场景增加一些定时发放的常态化权益，提高APP客户的活跃度；针对车主生态等新布局的成精，可限时发放一些免费权益进行场景拉新，实现存量客户与外部渠道客户的场景获客。

具体来看，通过聚焦用户需求，建立用户多场景网络，持续优化用户体验，各大银行都在积极不断探寻更加适合用户的定制化服务，最终在迭代中实现用户价值的持续挖掘。

作者介绍

画像数据产品@草帽小子

《大数据实践之路：中台+分析+应用》核心作者

著有用户画像、标签体系、广告投放等系列文章

人人都是产品经理专栏作家

“数据人创作者联盟”成员

大家好，我是草帽小子~

上个系列篇《  阿里达摩盘：一文掌握阿里达摩盘的6大能力！ 》，我们介绍了达摩盘DMP，接下来我们一起来探究阿里的品牌数据银行的能力。

01  初识品牌数据银行

品牌数据银行是阿里推出的消费者资产平台，融合了阿里全域渠道消费者数据以及品牌自有数据，助力品牌进行精细化分层运营。

品牌数据银行的数据包含阿里系消费者数据，如支付宝、阿里妈妈、天猫、菜鸟驿站、饿了么等；以及品牌自有的消费者数据，如站外媒体曝光、品牌的粉丝会员等。

如下图，看阿里系商家工具的对比，包含品牌数据银行、达摩盘、客户运营平台、生意参谋。从整体来看品牌数据银行，是从品牌的维度来看消费者的数据，而达摩盘等主要是从店铺维度；另外数据银行能力包含品牌全网消费者数据回流，数据范围和应用范围比达摩盘、生意参谋更广。

品牌数据银行由4A模型发展而来，即Aggregation融合、Analysis分析、Activation激活、Application应用，提供链路流转分析、自定义分析、会员粉丝分析等功能模块，帮助品牌快速、便捷地进行消费者运营，沉淀品牌消费者资产。

如下图，阿里品牌数据银行主要包含融合沉淀、分析诊断、数据激活、应用定制4大模块。

接下来，我们来揭开数据银行各个模块神秘的面纱。

02  Aggregation融合

01  消费者资产

为了帮助品牌持续沉淀消费者数据，还原消费者旅程，洞察品牌与消费者的亲疏关系，并持续深化与消费者关系，品牌数据银行提供了AIPL方法，来划分消费者分层。

消费者资产模块，包含消费者分析、全链路分析、链路流转分析。

消费者分析：划分了活跃消费者、消费者资产、活跃消费者对标、消费者周增长率、潜客-顾客比、关系周加深率。

全链路分析：划分A认知-I兴趣-P购买-L忠诚，看不同阶段的消费者人群整体变化趋势。

链路流转分析：划分认知、兴趣、购买、忠诚用户，在初始和结束阶段的人群流转。

草帽小子：消费者资产模块是品牌数据银行早期就有的能力，其核心在于AIPL模型。选择合适的用户分层，并围绕分层制定一定的转化策略，对于消费者资产平台而言至关重要。例如阿里有AIPL用户分层模型、京东有4A模型、字节有O-5A模型，这些模型本身比较浅显易懂，其背后对应的营销转化策略会更为复杂、重要。感兴趣的朋友可以加数据交流群一起探讨。

02  数据融合

品牌在发展过程中，会积累多方会员数据等，这些数据可以通过数据融合模块进行处理。数据融合模块包含上传人群、上传标签、一方人群、一方标签等。

草帽小子：该模块主要能更好地帮助商家用好自有数据。

03  Analysis分析

分析诊断模块，从粉丝会员、到商品分析，再到场景运营、活动沉淀分析、品牌增长分析等多视角进行深度分析。

01  场景运营

场景运营划分了新客拓展、高潜人群促转化、老客运营促复购、会员招募与运营、活动人群再营销、新品运营策略等。将一些核心的运营方式场景化，可以十分直观地给运营人员赋能。

草帽小子：场景运营是上新的能力，在分析的基础上，加入了更多运营策略模板，提升产品的易用性，这对我们做画像的人群推荐具有较大借鉴意义。

02  粉丝会员分析

粉丝会员分析，主要包含品牌会员、店铺会员，分析活跃会员、不活跃会员、购买会员、活跃未购会员。

03  商品分析

商品分析，构建人-商品之间的关系，分析单品上消费者行为。并进一步分析该单品的总互动人数、新增品牌认知、兴趣、购买、忠诚人数。

草帽小子：在用户分群过程中，我们划分的群体越多，运营人员反而越不知道怎么用，难以形成比较体系化的策略。而品牌数据银行做的比较好的是，使用了AIPL模型，将其贯穿至整个产品体系、分析体系、运营体系，从而发挥出数据产品的最大价值。

04  活动沉淀分析

活动沉淀分析，沉淀了消费者的活动数据，分析活动前1天和活动结束当天，消费者总量、品类购买力、消费者转化力数据，以及活动的拉新和留存效果分析。

草帽小子：营销活动在各大品牌促销应用上十分广泛，要统计好活动带来的效果，则需做好活动数据的回流、渠道数据归因等。这是重点也是难点，后续文章进一步研究。

05  自定义人群分析

还有比较基础的模块就是自定义人群分析，这主要是人群圈选模块，划分了以场圈人、以货圈人、属性圈人、IP粉丝圈人几种方式。这跟《 阿里达摩盘：圈选人群、渠道沉淀人群、智能迭代人群... 》构建方式类似。

草帽小子：通常属性圈人是人群圈选中较为常用的模块，需要结合一定的业务场景，例如在电商场景下，基于人-货-场的模型，可拓展成以货圈人、以场圈人等。在长租场景下，基于房-客模型，则为以房圈人。

04  Activation激活

数据激活主要是数据应用，根据品牌需求，将目标人群推送至钻展等多渠道。

这里的对接，分了很多渠道，包括阿里妈妈、CRM、策略中心、天猫营销平台、高德、支付宝、本地生活等等。

05  Application应用

应用模块主要包含应用市场和数据工厂。例如在应用市场能力上，品牌方可根据不同营销场景，订购服务商已打包好的完整解决方案。

草帽小子：场景运营策略需要一定的数据分析和营销经验才能得出，服务商可将其进行售卖，进行商业变现。由此也可看出消费者资产平台中，营销策略的重要性。

Transwarp StellarDB是自主研发的分布式图数据库，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域应用，并且在某地电信关系图谱场景实现了万亿边规模的存储和稳定运行，真正意义上将万亿级图数据库能力应用落地。

图数据库典型应用场景：

知识图谱:

于图数据库而言，知识图谱是图数据库关联最为紧密、应用范围最广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。

知识图谱中图数据库具有存储和查询两方面的技术优势：存储方面：图数据库提供了灵活的设计模式；查询方面：图数据库提供了高效的关联查询

作为图数据库的底层应用，知识图谱可为多种行业提供服务，具体应用场景例如电商、金融、法律、医疗、智能家居等多个领域的决策系统、推荐系统、智能问答等。

风险合规知识图谱：风险是金融的命脉，也是国家监管科技的主干。金融监管+风险合规的知识图谱是星环科技最早开始投入建设和技术研发的方向。面向超大规模图网络，星环科技率先发布了支持空间3D的图展示，避免了二维图的展示对于超过万节点的图无法清晰体现的弊端；同时结合反洗钱网络图谱利用属性图中节点带有地理定位属性，构建了跨境可疑资金转正图网络，对于可疑跨境交易一目了然。

精准营销类知识图谱：大型金融机构可能存在上千万家的B端或者C端用户，如何实现针对不同用户的精准营销？在营销知识图谱方面，星环科技面向银行开发了对公知识图谱的技术，实现了在营销端沉淀业务知识，充分发挥图谱价值，帮助银行实现诸如疫情期间小微企业信贷精准投放等应用。

投资研究类支持图谱：在金融和资本市场，最重要的金融业务就是投资，利用知识图谱刻画人类研究成果，进行知识图谱化表达和构建，也是多家券商和基金公司在探索金融科技赋能投资收益效果的发展路线图。在投资知识图谱方面，星环科技通过全栈能力，深度融合NLP+知识图谱技术，通过知识表示学习等领先的知识图谱技术，实现智能投研知识图谱，赋能投资研究场景应用。

金融领域

在金融领域，图数据库通过利用多维交叉关联信息可以深度刻画交易行为，可以有效识别规模化、隐蔽性的欺诈网络，结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法，可以实时计算用户的风险评分，在风险行为发生前预先识别，有效帮助金融机构提升效率、降低风险。

反欺诈：通过账户、交易、电话、IP地址、地理位置等关键实体信息的关联关系，对风险暴露人的N层图挖掘，帮助筛选疑似欺诈人员，达到预防目的。

反欺诈信贷担保圈：中小企业通过关联企业、产业链上下游客户、关系人等相互担保，形成关系复杂的“担保网”，信贷担保圈的挖掘对企业贷款风险的识别与防范有重要意义。

股权穿透：通常是由高管、企业及关联公司构成的复杂网络，以股权为纽带，向上穿透到目标企业最终实际控制人，向下穿透到该企业任意层股权投资的所有企业及其股东。

图数据库更多应用场景

金融领域 ：冒名贷款、银行零售知识图谱、银行对公知识图谱、资金流向分析、企业关联图谱、事件传递图谱、个人信贷反欺诈、反洗钱知识图谱等

政企领域 ：物联网、智慧城市、道路规划、智能交通、轨迹分析、疫情防控、寄递关系画像等

电信领域：深度经营分析、防骚扰、电信诈骗防范、运营商经营分析等

零售领域 ：智能推荐、精准营销、供应链管理、货物推荐、浏览轨迹分析等

社交领域 ：社区发现、好友推荐、兴趣用户推荐、舆论跟踪等

工业领域 ：电网分析、供应链管理、设备管理、物流分析等

医疗领域 ：智能诊断、电子病历、医保&保险分析等

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