本篇内容阐述了数字银行践行数字生态圈战略的5大策略，包含构建流量经营体系、实现数字化营销、打造企业级共享能力、打造有价值的数据中台、构建数字化的敏捷组织与机制。通过这5大策略，商业银行能够实现“获客——活客——价值转化”的闭环，驱动业务发展和产品服务创新，加快数字化转型的进程。

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构建流量经营体系，打造高质量“流量池”

对银行而言，“流量”是获取客户的前提，是客户经营的必要资源。因此，银行应将流量作为客群经营的关键要素，围绕“蓄”（ 集中流量资源）、“用”（引流获客）、“评”（评估流量效率）三个方面，建立一套完整的流量运营体系，让流量成为银行业绩的重要推动力。此外，银行还需要建立起辅助流量运营的组织能力和敏捷机制。麦肯锡结合互联网及金融同业的实践，提炼出银行如何通过“三步走”的方法，建立起企业级的流量经营能力。

第一步，集中流量资源，建立渠道画像

麦肯锡建议银行应当以资源集中化为目标，建立“一个系统、一个团队”，将散点状的渠道资源聚合起来。其中，一个系统，即渠道管理平台，提供渠道注册、渠道排期、渠道铺设的能力；一个团队，即渠道运营团队，负责已有渠道的管理和新增渠道的拓展。以某互联网金融平台的实践为例，在业务部门内设立了中心化的运营团队，统一管理各类流量渠道资源。同时，该团队配备了线上化的渠道管理平台，渠道资源注册、分配、效果评估，都在该系统内完成。不同渠道，代表着不同的客户需求。渠道画像，通过对于不同渠道的数据分析，将客群特征和内容特征标注在渠道上，作为制定渠道引流策略的依据。

第二步，建立从潜客到新客的引流策略

在完成渠道资源集中管理、并建立渠道画像后，银行就具备了进行流量运营的前提。接着，需要按照“兴趣——引入——激活”三个阶段，分步骤将渠道的流量变成银行新客。

  • 第一阶段：Awareness，兴趣阶段。该阶段的目标是通过渠道布放的营销素材（如营销活动、图文等）触达陌生人群，让受众产生进一步了解的意愿。
  • 第二阶段：Acquisition，引入阶段。在用户产生意向后，银行需要将潜在客群快速带入到注册流程中，将潜客转化为实实在在的“新客”。
  • 第三阶段：Activation，激活阶段。用户完成注册后，需要通过激活，使用户成为活跃新客。

第三步，聚焦活跃新客的价值评估

完成潜客到新客的转化后，银行需要从成本和收益两个维度，对渠道获客效率建立量 化评估的标准。对银行而言，一般可以采用AAC（活跃新客获取成本，Active acquisition cost）和LROI（新客期投入产出比）两个指标进行评估。

围绕客户运营，实现数字化营销

数字化营销早已不再是银行业中的新概念，根据国外商业银行的最佳实践经验，麦肯锡认为数字化营销的实现将经历三大阶段：第一阶段为实现客群初步分析与划分的客群式营销，第二阶段为实现线上线下资源协同并进行规模化推广营销，第三阶段为实现基于个性化推荐的全渠道实时性营销。

银行要通过规模化的方式来推广个性化营销，不能仅仅依靠敏捷客群小组通过大数据用例“纵向”推进客群精细化运营，而是要更加强调小组间、部门间、总分行间的“横向”协同，不少头部银行都选择了建设数字化营销平台，为客群小组精细化经营提供平台支持。

数字化营销平台为企业提供两方面价值：1）统一全行业务标准，便于跨部门资源协同。营销平台通过整合全行客户标签、产品货架、渠道接口三大类营销资源，为营销人员提供全行“人、货、场”统一视角，让营销人员避免进行跨部门奔波对接，专注于客户洞见挖掘以及活动创意的设计。2）搭建自动化、智能化业务管理工具，加速营销活动迭代，提升客户体验。平台提供营销活动的全流程支持，具体包含注册、审批、客户圈选、产品渠道匹配、下发量以及成效跟踪线上化管理等，这缩短了营销活动从创设到落地的时间。与此同时，在全行层面实现营销线上的智能排序下发以及客户标签的自动化迭代，从而减少客户被频繁打扰的机率，优化个性化体验（见图6-1）。麦肯锡根据实践经验，总结出营销平台的五大核心功能：

核心功能一：营销管理线上化。

从注册、目标及推广计划申报、审批，到下线的营销事件均可以在平台上实现线上全生命周期管理。

核心功能二：客群营销策略标准化。

在平台上设计营销策略，原则上按照“筛客群、配OFFER、设对照、定指标、选模式”5步实现标准化配置。

核心功能三：线索分发控制全局化。

站在全局角度，以客户为中心，平台将承担客群小组“调解员”的职能，针对单一客户统一管理全渠道营销频次、厌恶营销人员、敏感客群过滤等，按照“成效最优”和“下发量最优”两种模式从全局优化的角度来排布线索。

核心功能四：渠道接口系统化。

渠道在整个营销体系内扮演着“最后一公里”的重要职责，渠道与平台的系统化对接保障了线索可以在对的时间触达对的客户，渠道埋点数据可以系统化回馈到平台，为后续评估提供支持。同时，银行内部渠道繁杂，要实现全渠道系统化对接并非易事。因此，麦肯锡建议在整合渠道的过程中根据实际情况选择合理路径。

核心功能五：营销复盘迭代自动化。

平台会根据渠道埋点情况内置MROI转化漏斗，首先为营销规划人员提供多级机构维度、周期维度、渠道维度等多种分析结果，辅助迭代客群营销策略。其次，本次营销结果将作为历史数据，为下一批线索分发提供数据支持。最后应用机器学习模型的大数据用例，可以帮助建模人员监测模型关键指标，如果出现模型准确率有较大波动的用例则要提醒下游理财经理注意本批次线索可能出现的数据质量波动问题，并及时敦促数据科学家进行追踪，必要时对模型进行修复。
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图6-1 全域全渠道营销平台架构示意图

企业级共享能力，驱动业务发展和产品服务创新

随着数字化的持续推进，越来越多的金融机构开展了“中台化”转型：通过建设企业级共享能力实现对前台业务需求的快速响应，并转化内生动力驱动业务发展和产品服务创新。麦肯锡从行业实践的经验总结出发，探讨银行如何在原有经营模式的基础上规划和落地企业级共享能力，应对敏捷的规模化拓展和创新挑战。针对银行特点，麦肯锡建议从三大维度着手搭建企业级共享能力。

梳理通用业务逻辑，规划共享能力中心

顶层战略层面的业务蓝图和规划是企业级共享能力中心规划的重要输入。银行应首先明确战略出发点，清晰定位面临的核心业务、管理问题，从核心问题出发推动相关业务流程、组织机制、行业现状等内容的梳理，进而完成共享能力的规划和具体服务设计，从而指导后续的技术部署和实现。在共享能力中心规划层面，需要解决的核心是如何识别和抽象出共享能力。参考行业实践，为保证共享能力能够高度服务于业务需要，麦肯锡建议以用例驱动的方式，通过三个步骤完成相关能力的规划。

第一步：借助需求调研产生核心用例。

第二步：抽象业务领域模型，划分业务域。

第三步：共享能力中心核心能力设计。

设计系统解决方案，推动MVP实现

通常企业级共享能力的实现并不限于使用一个技术栈，只要符合业务需求的成熟技术都可以应用，同时也应当多借力外部成熟数据、技术解决方案，通过快速验证小步快跑的形式完成技术实现、持续演进、持续沉淀的过程。以某互联网集团为例，通过DDD领域驱动设计，完成领域对象域现实业务映射后，形成清晰的分层架构，并且做到领域对象在场景的复用。与此同时，充分借力整个微服务体系的建设，以及敏捷开发和DevOps方法，完成了业务中台在工程与实现的最佳实践。

在整个开发过程中同步形成企业级的技术规范和开发标准，包括但不限于技术架构、开发规范、接口标准、部署规范、日志规范等，覆盖了设计、编码、测试、部署、运维等全生命周期。

设计组织和机制保障，保障持续运营

企业级共享能力建设的顺利开展，离不开组织自上而下的推动。在创建之初即需要成立由行领导牵头的决策委员会，并明确决策机制、治理原则以及相关的工作流程和工具。通过长期跟进，持续优化，推动机制上正反馈的形成（见图7-1）。在共享能力的建设阶段，麦肯锡建议从业务领域出发来组织人员，通过从总行业务部门和分支行一线抽调骨干人员组建跨部门跨总分行的复合职能小组，采用小团队集中化推动相关的企业级共享平台能力的建设和未来的持续运营。

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图7-1 设计组织和机制保障
由于企业级共享能力建设通常涉及多个业务部门的经营资源协同和一线业务团队的落地配合，因此联合项目团队面对多个强势业务或资源管理方时，很容易面临夹缝中求生存的情况，其稳定性和成长性也无法得到保证。因此，在搭建共享能力团队时，需重视针对性的业务协同机制的设计。

成功打造有价值的数据中台

麦肯锡认为，数据中台的建设应参照“横向规划、纵向切入”的规划方针。所谓“横向规划”，指银行在规划数据中台时就要打通所有业务板块。所谓“纵向切入”，则是指在实际建设中台的过程中要快速找到速赢点。具体来看，麦肯锡将数据中台建设总结为“数据资源规划——数据集成——模型开发——数据服务”四步法。

数据资源规划

数据资源规划是对数据建模、采集、加工、存储、应用等方面规划，主要包含5项主要工作。首先要基于业务流程厘清数据流向，梳理现状，明确数据拥有者、使用者和流转者。

其次，在组织上形成统一的数据团队，并制定数据开发及使用规范流程，明确数据生命周期中每个阶段数据的责任主体和归属状态。

第三，数据秩序规范化。数据存储要按照分层分级管理的原则，对不同类型数据采用不同数据存储方式。

第四，大数据应用规划。基于业务现状梳理，明确数据应用建设先后顺序和具体的数据应用需求。

第五，大数据平台集群规划与技术选型。

数据集成

在完成数据中台的总体规划后，中台建设的第一步是按照规划中的数据源进行接入集成。数据采集集成需要注意以下三点：1.明确数据归类，把要采集的数据大致分为以下四种：用户属性数据、物品属性数据、事件数据和关系属性。对于不同类型的数据采取不同日志采集和归类存储方法，以便需时随时获取。

2.差异化集成内外部数据源。银行内部的数据资源常用同步方式有全量同步和增量同步。外部数据源通常都是非或半结构化的数据，需要进行额外的预处理才能转为结构化数据。

3.采集元素要做到细致与全面，必备元素主要包含以下三方面：（who）用户ID或物品ID等唯一身份标识信息、（what）事件名称用来记录的用户行为或业务过程，以及（when）事件发生的时间。除去这三大基本要素外，其他搜集的数据越丰富，才能越细腻真实地还原出用户当时使用的场景。

模型开发

数据中台建设的成败关键在于数据模型设计规划的是否合理。数据模型分为分析模型和算法模型。分析模型是数据中台的重要资产，其作用是把银行全域的数据按照主题梳理，并按照数据的粗细粒度分层存储，以供上层数据应用按需索取。

算法模型是数据中台的高价值资产，真正体现了数据中台与数据仓库的差异，贴近应用场景且高度抽象的算法模型能够充分实现数据中台的价值。较为常见的算法模型包括：1）交叉销售模型；2）信用风险模型。

数据服务

数据资产要能支撑上层应用才能体现数据资产价值，提供数据服务能力，统一对外服务是其中的关键。数据服务包含以下几个能力：数据接口标准化：针对数据交互接口提供统一的数据在线服务视图，允许数据查询、上报和通知；针对批量数据提取，提供标准化的数据对外输出能力，支持文本、数据库等在线服务。

在线交互实时化：针对业务系统数据交互，提供各业务系统数据对接的统一服务平台；针对实时数据分析汇总服务，提供指标级数据统一口径，在线实时数据服务调用。

数据开发可视化：提供服务接口的可视化配置能力，降低接口开发要求，方便掌握维护数据；提供数据服务可视化管理页面进行统一维护和管理。

构建数字化的敏捷组织与机制

中国银行业的数字化转型、业务创新，都要求银行重新审视自身的组织形式和人才管理模式。麦肯锡认为聚焦核心人才管理，既能在短期支撑银行当下变革战略的迅速落地，又能在长期奠定银行未来的长期发展格局。

构建特色组织模式：取长补短，发挥机构最大优势

按照与核心业务的耦合度和独立性，负责孵化数字化创新业务的组织通常可分为四种主要形式（见图9-1）。

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图9-1 创新业务孵化和持续经营组织的设置方案
  • 组织模式一：子公司模式，为创新竞争力提供灵活的市场化机制保障。
  • 组织模式二：集团级独立创新中心，在集团禀赋基础上推动规模化创新探索。
  • 组织模式三：集团所属＋业务单元嵌入分支，内部资源高效协同，支持创新项目快速攻坚。
  • 组织模式四：业务单元内部设立创新孵化团队，紧密围绕现有业务，推动核心领域的持续创新。

构建“金融＋互联网”复合人才队伍，环环相扣覆盖创新业务全周期

围绕创新业务的建设和运营，无论银行最终采用何种组织形式，都应具备覆盖创新业务生命周期各阶段的角色设置和人才，其中包括创新业务孵化的三大关键角色：1.银行综合金融人才。此类人才需要熟悉金融市场格局，了解业内关键角色之间的关系、利益点和挑战，对金融产品的典型场景和产品需求具有洞见，并能推动具体的业务落地。

2.互联网数字化人才。作为业务建设领域的专业人员，数字化人才需要具有丰富的消费互联网、产业互联网，以及数字化转型经验。

3.深谙行业生态的专家型人员。

打造差异化人才管理机制：激励有道，精准体现员工价值

中国银行业的创新要求引入跨界优秀人才，并配以符合数字化业务创新需要的核心人才管理机制，激发团队能动性，保证团队稳定和持续成长。因此，银行要推动以能力为核心、与传统岗位分开管理的关键岗位管理。在核心人才管理上：需以战略输入为前提，并在新业务的战略规划前期，即对银行内部的人才现状进行评估，找出组织内部核心人才的“能力缺口”。

在核心人才招募上：需建立前瞻性的规划和招募机制。

在核心人才激励上：需建立市场导向的关键岗位绩效识别和激励机制。

在核心人才的稳定性建设上：从核心人才留存的诉求出发，综合运用财务、非财务的杠杆和举措，打造有针对性的、系统性的人才留存机制。

在核心人才的储备和培养上：一方面，在建立能力导向的人员选用机制过程中，建立和实施“接班人计划”，从核心人才中发现和培育未来领袖的候选人，并为入选接班人计划的核心人才安排定期的高管对话，亦可通过定期开展人才管理会议，进行接班人计划的效果自检与重大议题决策。另一方面，在创新人才、创新能力亟待补齐的当下，建议银行应建立专属的数字化学院，以提高人员数字化能力，打造内部人才池，引领全行的数字化转型。

注意！

本专栏内容是基于麦肯锡报告的主要观点，本思维课洞察并挖掘商业银行建设数字生态圈战略的价值、模式、特征等，深入分析数字生态圈战略下的流量经营、客户运营、产品和服务创新、数据中台打造、敏捷组织构建，并提供领先银行的创新实践案例，从而为商业银行数字化转型和构建数字生态提供指引。

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