广东省分公司以“数字邮政连接美好生活”为主题，参加第二届数字政府建设与数字湾区发展成果博览会。

广东省分公司运营监控中心。

　　“我们要充分认识邮政大数据工作的重要意义，提高数据思维和数据分析能力，善于从大量复杂的数据中发现规律，找出数据间的关联和逻辑，将大数据直接应用于企业生产经营和管理，以此推动企业转型、创新、发展。”5月24日，在广东邮政AI人工智能大数据分析及应用培训班结业时，广东省邮政分公司总经理陈洪涛这样强调。

　　近年来，广东省分公司坚持以数据驱动业务、驱动管理、驱动决策，建立了从数据到信息、从信息到知识、从知识到生产力的转化机制，不断提升大数据分析能力，首创具有广东特色的邮政大数据应用方法论，以大数据工作践行集团公司发展战略，持续支撑并促进广东邮政数智化转型发展，打造数智化优势，并应邀在中国邮政全国科技创新交流会上进行专题汇报。

　　今年1月至4月，广东省分公司建立大数据模型及标签2000万条，从2023年9月至今年4月代理金融跨年度营销期间，助力全省邮政代金业务总资产提升308亿元。

　　数据驱动业务

　　“我们的客户经理以前每天要打20—60个电话，好似大海捞针，没有一点头绪，打给哪些客户、能不能成功，全凭直觉和运气，成功率很低！现在，有了省分公司推送下来的标签客户，我们可以更准确地根据客户情况向他们推荐产品，比如定投基金、简易险等，成功率高了许多！”提起大数据分析为基层网点带来的益处，广东省湛江市东方二路邮政所负责人林霞竖起了大拇指。

　　让基层员工享受到大数据分析服务带给业务发展的便利，是广东省分公司近年来的努力方向。根据集团公司统一部署，广东省分公司着力做好大数据分析应用落地基层一线的工作，利用网点访客、金融客管、CRM等系统进行数据应用发布和落地，建立数据分析模型，开展寄递、金融、邮务的数据协同营销，固化数据模型标签，将数据分析结果推送给一线营销员，提升综合营销效率。

　　金融业务是邮政的“吃饭业务”，所以，在代理金融旺季营销期间，广东省分公司应用大数据工具挖掘金融、寄递、邮务类数据价值，形成了客户画像，将分析结果通过省金融客户营销管理系统下发一线。网点营销人员登录省金融客管系统，选择相应模型标签开展精确营销。仅今年春节旺季营销期间，广东省分公司标签客户金融月日均资产就提升762.53亿元，其中，标签客户保险保费提升380.96亿元。

　　围绕“服务乡村振兴战略”，广东省分公司推出了“基于惠农大数据开展客户综合营销”项目，根据集团公司大数据平台和CRM系统的惠农业务数据，筛选合作社及农场主客户。这些客户覆盖全省4578个合作社法人、49695个农户。各地邮政分公司再根据客户需求展开营销，使邮政服务农村市场的战略落地见效。

　　为推进金融网点业务服务创新，加强对金融网点周边资源的挖掘，广东省分公司通过大数据爬取技术，获得了全省小学的地址数据，再应用百度API爬取经纬度，从中筛选距离代理金融网点100米内小学的数据，由此获知全省周边100米内有小学的邮政金融网点共有60个。各网点纷纷利用家长们在校门口等待接孩子放学的机会，切入家长客群，实现金融及综合类营销产品的价值转化。目前，全省邮政共建此类家长群60个。

　　在常态化数据支撑方面，广东省分公司深耕网点访客大数据，基于网点访客系统实现网点常态化精准营销，省内21个市级邮政分公司形成本地应用推广方案。广东省分公司还优化网点访客系统建设，挖掘分析访客数据，形成访客画像，并配合业务部门做好厅堂营销活动策划，进行全省网点主任培训，制作培训小视频下发一线，开展线上线下协同营销活动。“网点访客系统”获得集团公司2022年科学技术奖三等奖。

　　数据驱动管理

　　“财私客户是代理金融的高端客户，是代理金融业务收入提升的基础。高端客户的流失是重大损失，如何做好高端客户防流失是网点营销的首要工作。有了大数据分析的助力，我们对提升客户服务工作能做到心中有底！”谈起如何促进金融业务转型发展，广东省分公司金融部的工作人员都感慨大数据对企业管理的助推作用。

　　“一切经营活动都会留下数据，一切经营活动都要留下数据，一切运营决策都要依据数据。”这已经成为共识，广东省分公司整合金融、寄递、集邮、报刊等数据资源，围绕金融大数据工作开展经营管理、协同联动等专题分析。在金融客户管理方面，广东省分公司构建了大数据算法模型，聚焦客户分类与提档升级，实行三大模型技术研发及应用，以“三个着力点、两个关键面、一个合成体”为项目核心，即以“客户分类、客户预测、个性化产品推荐”三类模型为着力点，支撑“临界客户提档、客户流失挽回”两个关键面，最终实现客户洞察、客户预测和客户体验提升的营销闭环，同时贯穿客户全生命周期，实现全流程跟踪和客户提资、防流失。

　　截至目前，应用客户分类模型，广东省分公司已对5.4万个提档历史客户抽取画像，分门别类建立了商贸客户、异地工薪族、高价值中老年高端客户等5类客群，制定相对应的营销策略。应用客户预测模型，广东省分公司基于临界提档成功客户、VIP与财富可挽回客户的特征，进行白名单识别，预测客户提档概率和客户在延展期或流失后的可挽回概率，促使更多临界客户提档成功。应用个性化产品推荐模型，广东省分公司通过设置算法权重，综合各推荐算法结果，形成最终的产品推荐列表，精准推荐产品。通过应用三大模型，去年，广东省分公司累计制作金融活动数据285批次，圈客推送数据3685.65万人次。

　　去年底前，广东省分公司还与深圳某电商商家签订合作协议，依据商家的服务需求，提供数据库精准营销技术服务及支持。项目运营仅一个月，广东省分公司便成功推送精准营销短信144.6万条，为商家带来订单1231笔，订单总金额14万元。

　　数据驱动决策

　　“我们制定了《广东邮政市级大数据工作指导意见》，开展大数据专题分析，通过大数据算法对跨板块数据进行建模分析，为经营和管理决策提供依据和建议。”提及大数据分析在推进邮政数智化进程中的作用，广东省分公司市场部大数据分析负责人房戈说，“基于大数据打造广东邮政数智化优势，就是用数据指导实践，围绕全年重点工作，开展大数据专项分析，依靠精准的数据分析，提供经营管理决策依据，以数据赋能业务精准营销，助力实现各项经营目标。”

　　在日常工作中，广东省分公司加大集团公司整体客户数据资源在全省邮银协同营销工作中的应用力度，挖掘各板块客户数据协同的潜在价值，围绕乡村振兴战略、协同战略，开展渠道转型、惠农、政务等重点协同项目的数据分析工作，对金融、寄递、邮务各专业客户数据进行梳理，对区县分公司、网点业务的需求进行收集；通过大数据模型算法，进行指标分析、项目分析、营销过程分析等，将分析成果推送给营销一线，促进开展线上线下板块协同的联动营销，实现智能化识客、获客、获信、获金的目标。

　　在广东省分公司的部署下，全省21个市分公司都以大数据工作来践行经营发展战略，特别是代理金融专业。他们意识到，邮政的主力客群应该分为养老客群、本地客群、商户客群和高净值客群。这些客群个性化需求丰富，需要具象化的客群画像来指导经营，建立产品组合，搭建权益体系。接到项目任务后，广东省分公司市场部大数据分析团队结合2023年跨赛“开门红”的营销成果，基于AUM在10万元及以上的VIP客户数据，通过训练相关模型对客户进行多维特征挖掘，形成了高潜力价值客户画像与高风险流失客户画像，并进行精准推送，落实了从以产品为导向到以客户为中心的金融转型工作。在高潜力价值模型实验组中，资产提升的客户占本组整体客户量的90％，较对照组高40％。且实验组的户均资产提升为3.08万元，是对照组户均提升的10倍；高风险流失模型预测流失客户约8200名，这些客户信息被下发至业务部门进行防流失营销。

　　“有了智能化的大数据分析，我们可以摆脱营销靠资源推动、效率低的现状，帮助业务管理人员建立大数据思维下的管理模式，以数据赋能为驱动，借助数字工具提升过程管理，引导客户和员工动作，使邮政金融资产稳存提增。”广东省分公司市场部的工作人员介绍说。

　　除了代理金融专业，大数据还在传统的报刊发行业务中发挥作用。深圳市邮政分公司现有报刊订阅客户3.36万人，涉及不同收件人约20万人。深圳市分公司对这一群体客户进行画像，分析不同类别客户的报刊订阅情况和产品偏好，为报刊专业精准营销和产品推介提供支持。他们还研究了报刊客户在邮政寄递业务、金融业务方面的特征，挖掘潜力客户，为报刊和寄递、金融等跨专业协同营销提供参考。深圳市分公司报刊发行专业应用大数据模型分析结果，在政务图书发行方面，对其中订阅党报党刊的客户通过线上线下渠道并行开展“销号式”走访，共发行二十大系列图书20万册、《中国共产党人的精神谱系》9979册等。此外，大数据的应用使深圳市分公司更加有信心进军校园市场。深圳市分公司以《课堂内外》《作文素材》《意林》等中高考教辅资料、部分畅销的儿童书报刊及文创产品为抓手，加快校园市场开发。对于通过大数据分析得出的、可以对报刊客户进行金融、寄递业务交叉营销的建议，深圳市分公司立即落实，在客户维护系统中标识客户偏好，同步对潜在客户和已有客户进行价值挖掘，助力代金、寄递业务协同发展。