亚美体育亚美体育数字经济浪潮滚滚而来。金融行业的数字化转型起步于PC端，经受过移动互联网的洗礼，AI科技与业务端的零售化转型合力，成为点燃金融机构增长的新引擎。

　　应对个人客户行为线上化、投资多元化、需求多变化，金融机构的营销方式、获客模式、触达策略营亟待更新，机构与客户之间的关系亟待拉近。在信任为金的时代，金融机构营销如何挖掘信任的价值？如何建立起不同场景、用户、产品之间的信任桥梁？打好营销科技的牌至关重要。

　　以金融领域中的银行为例，毕马威咨询的《2023中国银行业调查报告》中指出，在当下激烈的竞争环境下，商业银行如何重构营销资源管理体系是迈向价值银行的关键。传统的营销资源管理，难以适应当下“全渠道+场景化”的数字营销新模式，如何凸显“业财融合”管理价值，是商业银行财务部门与业务部门共同面临的重大挑战。其中，“流量资源管理重点：优化‘获客、活客’中的资源投放结构，避免‘漫灌式’的无差别资源投放亚美体育。基于投产效能分析模型，实现流量资源的‘高质量’投放，提升资源投入产出的边际贡献。”这份报告指出。

　　另外一方面，巨量引擎商业分析负责人林文斌透露，今年用户搜索的关键词发生一些变化，用户搜索时变得更加具象，过去搜索的时候会停留在“我要买什么样的产品”，但今年已经明确地把产品名称加入搜索关键词当中，并且比例已经达到非常高。比如保险，保险搜索目前不是说要不要买保险，而是在搜索“我要买什么样的险种”，从需求端来看这是非常大的变化。

　　怎样及时的回应和挖掘用户需求的此类变化？巨量引擎线索广告产品负责人谭亦然认为，线索业务本身具有非常明显的特性：长、散、断——这样的特性在客户的经营和营销的过程中会带来非常多的阻力，这三个痛点在金融行业尤为显著。无论是银信保险还是财富赛道，到达关键的转化节点通常需要的时间周期都在7天—30天不等，过程中想触达潜在客户，涉及媒体平台、官网、小程序、APP、微信、外呼等多个渠道和大量的触点。在整个过程中，金融机构需要找到更高效的方式获取更多的高质量用户，以及在更长的周期内跟进这些用户而不至于流失。

　　“为了不错过长周期过程中的决策周期，对齐大家的经营思路，我们升级了商品库和线索相关的深转产品，用更高维的投放以及更深的链路优化相关的交易节点。”谭亦然表示，巨量引擎从几个维度升级了线索广告，随着越来越多的行业进入存量竞争，线索客户更加注重后效考核，客户通过平台的最新能力，可以拿到更多线索深转收益，实现良性的循环。

　　某互联网消费金融公司，在经过深转技术提升营销效能后，高价值授信占比提升了17.2%，计费比下降了11.87%，实现了品牌诉求的费率优化、降本增效。

　　对于传统习惯并善于做对公对B端业务的金融机构而言，找准在零售C端的发力点不是一件容易的事情，围绕用户需求展开的业务首先需要发现用户需求，从“跑马圈地”到“精耕细作”流量，金融机构做到真正以客户为中心的陪伴和服务建立长期的信任感。

　　虽然许多金融机构近几年加大了线上投放的力度，但是随着流量自然增长放缓，线上投放管理从粗放走向精细，如何提升投放素材质量、提高投放内容速度紧跟热点，让金融机构更多的思考在「内容和智能投放」两个抓手上进行建设。

　　在内容方面，金融机构对广告素材的打造也越来越偏爱“原生广告”，用创意来将知识与产品自然的传递给用户，往往效果事半功倍。在抖音上，众多金融机构投身在抖音阵地经营中，产出了大量优质的短视频内容。

　　在抖音生态中，原生广告就是一种以抖音号和原生内容为载体的新型营销方式，它可以无缝实现广告和经营的全面协同。目前已经支持了包括企业号、员工号、达人号等多种号类型的原生投广，支持商家矩阵号的营销玩法。在原生广告中，像主页视频、直播这样广告和经营一体化的内容，可以实现自然流量和广告的协同，最终能够实现双侧提升。

　　谭亦然介绍，使用主页视频投放的商家，广告的跑量提升同时，还能够获得额外的线索量。

　　在智能投放工具方面，巨量引擎推出了UBL线索广告自动化投放解决方案，它是基于商家和机构对于成本、效果、人效的共同诉求，以商品和服务为核心金融，除了在创编、定向、创意等单模块自动化能力外， UBL通过自动学习投放策略，能够实现全局自动调优，适配各种商家的不同诉求。

　　数据显示，当前已经接入UBL的客户，超过80%的客户都能拿到50%以上的跑量提升，投放人效上得到非常显著的改善，过去万元消耗的投放操作次数从96次直接下降到了3次以内，近期针对新客冷启、小样本跑量的成本推出更新的周期投的产品能力，通过周期投可以在7天周期的情况下实现更好的成本控制。

　　从实际应用来看，金融机构的投放受人力物力所限金融，往往很难做到灵活的策略调整。而UBL可以提升金融机构投放创编效率，投放人不需要在一个项目里建多条计划，只需要建一条计划，只要设置了转化目标、出价、预算、定向等就可以自动化调优。UBL搭配了很多搭配策略，普通的投放过程要测试一下素材、计划、出价搭配，要不断调整，但UBL产品可以自动调整，节省了很大的人力成本。UBL的模型学习更多元，它可以了解、学习金融零售产品的属性，以及根据产品需求触达目标客群。此外，UBL底层有成本稳定策略，避免过多超成本，对成本有优化空间的。

　　“在保险和银信客户上，通过使用UBL，只需要中间二分之一甚至三分之一手动的投放期间，就能实现冷启动通过率及计划跑量倍数级的提升。不少金融客户都能实现单计划跑量N倍以上的提升，计费比会显著下降。” 谭亦然表示。

　　在信息时代，金融消费者对体验和服务的要求越来越高，金融机构原有以经验为主，大规模批量同质化的营销服务策略，效率已经非常低下，且易引发客户不满。全渠道精准营销和个性化服务是领先金融机构重点布局的方向，通过与第三方平台的合作，利用先进的投放理念、投放工具，金融产品以更自然的状态融入居民日常生活场景，与金融消费者维系长期、稳健关系，金融不再是传统平面中冰冷的概念，而是有声有色的温暖陪伴。