案例名称

桂林银行全渠道智能投放平台

案例简介

桂林银行全渠道智能投放平台，融合行内营销平台、标签平台、客户旅程洞察平台、CRM系统及手机银行等线上线下客户触达渠道，部署基于用户协同过滤的机器学习推荐模型，实现面向客户推送相似客户的偏好内容，旨在构建“全渠道、自动化、智能化”的精准投放体系。实现触达方式从“单渠道触达”向“全渠道立体化触达”变革，促进经营机制由“提前规划”到“实时营销”转化，提升对客户行为和交易的实时营销能力，增强客户触达和智能营销能力。

创新技术/模式应用

桂林银行全渠道智能投放平台作为全行零售转型的重要一环，以精准投放作为目标，在完善立体化投放模式、布局实时场景营销、探索基于用户协同过滤模型的算法推荐策略上深入实践，逐步形成了具有桂银特色的精准投放体系。

（一）打通线上线下渠道隔阂，形成高效立体化投放模式

结合行内营销工作需求及各渠道投放模式，项目综合各渠道投放资源，通过对业务需求和配置流程进行分析，将活动、产品、客群、资源、规则和渠道通过统一配置策略来实现，解决线上线下各渠道配置复杂、内容调度、跨渠道协同的营销痛点，打造跨渠道的立体化统一投放模式，为精准营销提供一套高效稳定的标准工具。

（二）实时推荐引擎保障渠道体验

平台通过搭建Redis集群，运用内存压缩与高性能检索技术，实现在千万级别客户的规模下，将响应时间控制在100毫秒以内。同时，平台启用双模态架构服务，当推荐引擎相应时间超过100毫秒时，推荐引擎将自动切换至备用策略，系统将迅速从备用策略中补全内容，有效避免因意外宕机导致的用户体验卡顿和策略冲突问题，从而保障渠道端流畅的客户体验。

（三）流批一体计算助力业务运营

平台采用“OnLine + OffLine”实时与离线相结合的流批一体化引擎架构，实时处理引擎对接各渠道实现内容精准投放，确保数据的时效性和精准性，提升面向客户的精准营销能力；离线处理引擎负责处理客户多维标签、投放效果追踪等工作，构建用户行为分析和产品转化漏斗分析功能，确保数据的全面性和准确性，促进营销闭环和提升后评估分析能力。

（四）AI算法模型赋能业务发展

集成基于用户协同过滤的AI算法模型，通过对客户历史行为的深度挖掘和分析，实现广告内容的精准预测和个性化推荐。同时，根据客户的实时反馈和响应情况，模型能够自动进行策略权重调优和推荐内容重排，将推荐更可能符合客户需求的内容展示至客户面前。

（五）系统国产化提供信息安全能力

系统环境部署支持全栈信创环境搭建，采用国产分布式关系数据库OceanBase、华为NAS文件存储产品、统信UOS服务器版操作系统等信创国产化。

项目效果评估

桂林银行全渠道智能投放平台支撑投放全流程线上化，助力实现客户价值经营，以精准策略渗透到客户旅程各个阶段，建立策略投放效果统计闭环，实现投放广告的最优化规划及利用流量资源带来业务增长，降低运营成本。平台的主要成果如下：

（一）重构线上线下渠道投放模式：建立立体化统一投放模式，打通手机银行、网上银行、智能机具、ATM等线上线下渠道投放流程，引入标签平台、CRM客群标签，业务人员10分钟即可一站式上线横跨多个渠道的投放策略；同时，通过定时获取大数据平台行为埋点数据、CRM指标数据，支持业务人员查看曝光、点击、转化、日均余额等策略运营数据和指标变化情况，大幅节省运营人力成本。

（二）显著提升数字营销能力：梳理营销数据应用全流程埋点，全面打通“数据-平台-渠道”的数据应用全链条，构建活跃度、AUM、时点资产等核心指标体系，打造工资入账、零钱提现、大额转出、理财到期等实时事件营销库，完善五大分类标签、100+核心标签的客户画像。

（三）支撑业务助力业绩增长：月均精准营销策略40+，月均触达人次6000万+，日常支撑1000万+客户的精准营销服务。通过精心设计重点客群的策略用例，按照客群全生命周期管理、市场趋势及营销季节特点，设置引人注目的图片和文案、优选产品、贴心权益及合适的投放触达节点，实现营销转化的显著提升，经AB测试对比，用例组的平均点击率提升超20%，转化率提升超10%，取得了精准营销的目标效果。

项目牵头人

李伟沙 桂林银行渠道管理部总经理

项目团队成员

金路、龙健、杨焕智

责任编辑：王煊