大數據時代已經到來，其帶來的巨大數據資源和信息風暴，為信用卡行業的發展帶來了許多新的挑戰和機遇。在大數據時代背景下，如何利用好海量客戶數據，為信用卡用戶提供差異化服務，通過個性化營銷活動實現客戶關系管理的最大價值，大概是這個時代銀行信用卡行業面臨的最大挑戰之壹。
事實上，許多銀行很難了解客戶的各個方面，並與他們保持聯系。銀行主動與客戶互動，希望通過這種互動給銀行帶來利潤，但營銷投入的回報往往不盡如人意。
銀行要為客戶提供差異化服務，首先要根據客戶特征制定不同的策略。客戶細分是壹種幫助銀行對不同特征的客戶進行分類的方法。目前，銀行通常會根據不同的業務目標產生不同的客戶細分，然後用不同的業務手段與客戶溝通，提供合適的產品和服務來滿足他們的需求。基於不同的目的，在銀行建立的客戶細分會隨著時間不斷增加，業務人員可以根據每次活動的目的，組合生成合適的目標客戶群。此外，不同的客戶概況、不同的偏好和不同的生命周期都會影響治療方法。
大數據具有4V的特征，如體量、多樣性、價值和速度。此外，智能手機引領互聯網時代的到來，單純利用銀行數據挖掘客戶或細分各種靜態或動態客戶群體，提高銀行在變化市場中的競爭力是不夠的。除了客戶行為、產品持有等信息，壹些先進的銀行還會在分析的深度和廣度上做文章，通過各種渠道，從客戶的查詢、投訴、線上線下行為、服務周期水平或社交網絡/微博對話響應中添加有價值的信息，然後運用客戶需求分析方法論，精準分析客戶需求，為客戶個性化優化銷售產品。即客戶通過不同渠道主動提供交易服務時，可以實時提供個性化、最優的產品推薦，既降低了營銷成本，又解除了客戶的警惕，提高了成功率。如果可以實現動態模型評分，那麽模型評分可以由客戶當前行為的時間點來驅動，也可以考慮近期的在線瀏覽行為，而不僅僅是上個月的模型結果，從而真正了解客戶需求，進行實時最優的產品推薦。在此基礎上，在系統層面的大力支持下，將分析結果推送到前臺所有渠道，進而接收客戶的反饋信息，從而更準確地分析客戶的下壹步需求，讓客戶接觸的所有渠道都能獲得壹致的最優產品推薦信息...從而形成交互-分析-產品提供-產品使用的良性循環。只有便捷的分析工具與營銷管理無縫結合，銀行才能分析龐大多樣的數據，快速反映對客戶360度真實行為的理解，進而預測客戶未來的行為，洞察全新的營銷策略，才能贏得主動。
另外，績效評價體系也很重要，事前、事中、事後都要能知道結果。壹般銀行機構只關註業績和產品銷售來達到效果，所以很難提供決策所需的效果評估報告如哪些環節需要修改，當前活動才能繼續推廣。主要原因是沒有收集客戶通過各種渠道的反饋和聯系方式以及渠道溝通的結果作為營銷活動修正和優化的依據。只有獲得渠道的反饋信息，才能做出進壹步的活動修改或取消決定，提高成功效率。
比如國內某股份制銀行的信用卡中心，面臨著不活躍客戶較多的問題，同時需要更合理地規劃市場活動的預算，提高投資回報率。借助客戶智能解決方案，該中心分析了客戶用卡行為和習慣的歷史數據以及以往營銷活動的數據，針對不同類型的客戶建立了自然活躍度模型和市場活躍度敏感度模型，分別實施了三組不同的市場活動:利用高消費門檻觸動自然活躍度和價格敏感度高的客戶；對於自然活動率低，對價格不敏感的客戶，通過與刷卡次數捆綁的贈品來鼓勵；對於反應中等的客戶，他們受到兼顧兩方面的市場活動的鼓舞。在項目過程中，根據建立的模型進行了小規模驗證。在確認驗證結果與之前的預估基本壹致後，按照預定的計劃進行大規模的營銷活動，並在活動過程中根據實際反饋不斷修正模型，然後根據修正後的模型進行新壹輪的活動，使整個營銷活動的效果與之前的預估非常接近。最終，項目大獲成功——不活躍客戶的激活率在三個月的市場活動後提高了40%，大大超過了最初20%的目標，是項目實施前的4倍；營銷預算得到優化，費用下降了7%。
綜上所述，企業級客戶智能解決方案必須具備靈活的查詢分析和數據挖掘工具，幫助洞察客戶需求，支持各種類型的營銷方式，從而幫助銀行構建有競爭力的營銷管理平臺。