罗兰贝格大数据解锁零售银行分支机构网络致胜之道

前言

积极管理分支机构网络对零售银行来说非常重要，现在更是成为其关键议程项目。尤其是在网点运营成本不断提高，客户希望获得一体化数字体验的背景下，银行面临着重新评估网点定位和分布来应对效率最大化的挑战。深度分析消费者数据将成为每家网点解决方案的强力补充。

随着全渠道银行业务和数字化支付趋势在全球范围内兴起，银行网点似乎开始过时。但罗兰贝格坚信网点会继续发挥重要作用，因为在处理业务数量更少但价值更高的交易时，网点仍然是银行业务服务的关键部分。但零售银行如何对成本高昂的网点定位优化，以此提高绩效和客户满意度呢？

以一般市场趋势为基础的战略是远远不够的，因为每个业务运营领域的差异化特点和需求将在很大程度上影响其绩效。长期以来，银行一直难以对客流量等本地化信息进行分析。而在数字时代，海量数据的涌现使银行将微观市场因素纳入分行网络设计成为可能。特别是可通过获取消费习惯、客流量和人口分布等信息，密切观察社区活动，帮助银行分支机构网络战略专家提供见解和实用建议。

罗兰贝格开发的数据分析“工具箱”，是为银行深入了解微观市场提供的定制化工具。它将助力零售银行领先者结合网点管理经验，为分支机构网络优化战略提供以数据为动力的业务见解。

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精细数据解锁强大数据分析

在数字时代，海量数据的多样性和潜力已超越人们的想象。从家庭收入和教育情况等静态地理人口数据，到旅游路线和热点地图等动态数据，我们可以在微观层面上收集信息，并以此为基础，总结宏观消费模式。政府、公司或数据研究中心等公共和私人组织对这些数据集进行编译后，人们可以免费获取或购买。此外，也可通过从网端获取信息来生成新的数据集。生成和收集新路径更可反向推动数字分析解决方案的发展。

该图显示墨西哥城地区每日交通流量和旅行模式的地理数据。数据包括社会人口统计、本周出行数据、周六出行数据、出行原因、交通工具、出行时间和交通成本等。

海量的精确数据使算法分析更为有力和深入。在罗兰贝格分析模型中，首先会通过多种数据集的处理，将基本人口统计数据与支出、媒体消费和数字行为等行为数据叠加，来对本地消费者活动进行整体性把握。然后结合客户自有网点人员设置、布局模式和设备装备等内部数据进行针对性分析。最后，通过算法推导得出影响网点绩效的关键解释因素，为后续建议提供有力依据。

通过数据分析“工具包”，罗兰贝格可以在不同绩效层面上，分析网点数据，快速明确特定网点关键绩效的推动因素。利用“工具包”中的定制功能，则可进行以虚拟数据操作为基础的模拟和预测来测试假设场景。如此基于海量的可靠数据，可以在几分钟内完成精确分析，准确识别影响网点绩效的交互性因素。

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共同开发

确保最大化享受定制化服务

考虑到数据和算法的复杂性，客户的数据团队必须能够在交付后独立地部署、修改和使用分析代码脚本。罗兰贝格开发团队的“sprint”方法减少了应用障碍，确保了客户可以最大程度地应用定制化服务。

“sprint”方法由多个为期一周的工作周期组成，一周之内会进行代码脚本开发、实时测试和产品小样的重复试验。每周结束时，罗兰贝格会召开反馈会议，对工具包进行评估并将结果纳入下一个周期。

例如：

在评估分析模型草案时，业务经理运用其专业知识假设解释性因素。罗兰贝格将利用数据对因素进行测试，收集所需信息，并在下一周的脚本开发项目中解决相应问题。这种反馈循环能够加速核心结果交付，同时保证分析工具包的适应性和多功能性。“sprint”方法不仅可最大限度地提高机器的学习能力，还有助于提高产品的生产力和可行性。

通过客户全程有力的参与和建议，“sprint”方法的优势得以持续强化。

在早期阶段，客户的业务团队参与讨论，确定和完善关键业务的需求和预期结果。罗兰贝格则通过定义核心问题来指导和调整分析产品以满足客户的特定网络优化目标。

在脚本编写阶段，与银行的业务经理和数据团队共同构建产品，并为产品可行性和与现有数据基础架构的兼容性最大化提供建议。与客户团队共同开发，保证客户对最终分析产品非常了解和熟悉，更容易将产品应用到运营流程中。客户在全程参与产品开发流程后，也可以最大程度地应用产品，实现产品的应用与集成。

03

业务与数据结合

提供更深入洞察

考虑微观层面数据量较大，数据分析的终极挑战是明确分析方法与其他因素之间的关系，避免形成有偏差或不完整的结论。为了对分支机构网络进行整体优化，除了坚持一般性优化原则，罗兰贝格认为必须补充本地化的绩效推动因素，并通过使用机器学习技术，从数据中归纳本地推动因素。

最终结果的形式：我们提供一种能够分析大量数据、提出优化建议的工具，例如网点形式、新网点的建立、变迁或关闭等建议。通过多个数据实验，针对不同市场进行测试，来确保最终模型能够提供一个支持模拟假设场景、通用且准确的分析框架。

与在封闭环境中分析数据的传统运营调查不同，机器学习不仅能够强力处理各种数据，还可以涵盖不完全的现实数据和各种解释因素。

罗兰贝格坚信，充分运用工具包，从业务角度坚定地、持续地推动数据分析，便能获得深入洞察。业务团队则需要定期参与项目整体讨论，必要时进行访谈或调查，以此对数据集进行补充并进一步指导产品开发。在市场洞察力与业务优先级的推动下，从敏锐的业务视角出发，借助深层次的数据工具对精确可靠的大型数据源进行分析，致力于提高分析的精细度与复杂度。

结论

在如今风行网络转型优化的关键时刻中，零售银行有必要调查并了解影响其网点运营和绩效的微观市场动态。高级数据分析的能力提供了功能性工具，有助于银行获得业务洞察力，并对影响网络中各个网点绩效的微观市场因素的深入调查。

通过在多层次分析中捕捉数据和解释性因素，分析工具可以运用一套强大的模型来平衡“微观”与“宏观”之间的关系，从而得出结论。

在项目的各个阶段中，罗兰贝格将始终把和客户之间的共同开发流程作为优先事项，确保客户能够全面深入地了解相关知识，应用我们提供的服务。交付之后，客户可以自主使用进行分析、动态预测并使用提供建议的功能工具。

我们认为，在业务运营的绩效分析中涵盖并充分考虑微观市场洞察已然成为必要之举。随着机器学习和数据技术的成熟，以数据为动力的分析可以帮助零售银行对其分支机构网络带来的巨大价值进行评估。除了零售银行业务以外，数据分析工具在面向消费者的零售网络中都具有巨大的应用潜力。在微观市场层面上，有许多洞见尚待需要捕捉，罗兰贝格将致力于实现更为明智和细致的输入网络优化。