报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 零售银行可利用卡片作为有力途径增加钱包份额和扩大业务范围，但需构建现代奖励计划和相关生态系统以培养客户忠诚度 [5][6] - 客户期望向超个性化体验转变，传统奖励系统已不足，银行需设计强大且个性化的计划吸引和留住持卡人 [7] - 74%的持卡人有流失风险，银行应提升奖励计划，平衡理性和情感驱动因素，打造有目的的忠诚度 [8][9] - 银行可通过完成七个关键步骤实现卡片忠诚度计划的成功转型 [9] 根据相关目录分别进行总结 激励持卡人的个性化策略 - 现代忠诚度计划需超越折扣和返现，建立有意义的长期关系，要考虑情感和理性驱动因素 [10] - 理性驱动因素包括费用、优惠、紧迫性、位置和服务，在卡片采用阶段尤为重要 [13] - 情感驱动因素包括尊重、互惠、认可、社会证明和信任，对确保客户使用卡片至关重要 [15] - 成功的忠诚度计划应平衡理性和情感驱动因素，实现有目的的忠诚度，即银行与客户之间的深厚持久纽带 [19] - 构建有目的忠诚度的关键要素包括以客户为中心、放大理性和情感驱动因素、提供由数据和人工智能驱动的先进数字体验 [20] 体验差距及其对忠诚度的影响 - 未能兑现营销承诺会导致客户体验差距，差距越大忠诚度下降越严重 [24] - 研究显示，多数客户认为奖励计划个性化不足、银行和卡片体验不无缝、所获价值与费用不匹配等 [26] - 银行可通过在忠诚度计划中融入超个性化推荐、人工智能驱动的参与、基于社区的奖励和实时奖励调整来缩小体验差距 [25] 忠诚度转型的七个关键步骤 1. **创建以人为本设计的超个性化体验**：从传统以产品为中心或优惠驱动的方法转向以人为本设计框架，包括用人工智能驱动的动态个性化取代静态奖励、将一刀切的折扣过渡到无缝数字优惠集成、从通用品牌转向情感和生活方式个性化、从被动参与转向主动预测性忠诚度 [30][31][33] 2. **实现客户数据共享和透明度**：尽管银行收集了大量数据，但转化率低，可通过构建360度客户档案、利用人工智能驱动的分析、拥抱技术创新、提高信任和透明度来有效利用数据 [38][42][45] 3. **开发对话式客户旅程和参与**：利用人工智能技术提供个性化、主动的支持，包括实施人工智能驱动的对话式银行助手、提供无缝自动问题解决、创建预测性参与模型 [46] 4. **动态生成内容和优惠**：静态忠诚度计划和分散的内容创建流程已不足，银行应自动化内容创建和活动简报、使用生成式人工智能和人工智能驱动的标签动态更新优惠和个性化内容、实时测试和优化促销、实施端到端优惠管理和验证、利用人工智能驱动的故事讲述打造沉浸式忠诚度体验 [47][48][49] 5. **跨渠道连接体验**：银行需取代传统分散脱节的互动，确保跨渠道奖励兑换一致、使用实时数据同步优惠、增强应用内卡片体验 [52][54] 6. **建立新商业模式**：将卡片定位为金融伙伴，利用实时交易数据解锁新的忠诚度驱动产品和服务，设计和提供整体金融福利 [55] 7. **实施实时价值循环**：领先的忠诚度计划是一个持续的参与周期，包括获取、参与、取悦和重复四个阶段，通过人工智能洞察提供上下文入职优惠、实时个性化推荐、体验式奖励和持续迭代确保计划的相关性和价值 [56][59] 超越奖励计划构建忠诚度 - 银行应全面拥抱并在所有面向客户的业务中建立有目的的忠诚度，包括超越交易互动转向个性化、社区驱动的体验，赋予客户支持其更广泛财务目标的工具和奖励，将忠诚度融入整个银行生态系统，促进集体财务影响 [60][63]