银行客户标签体系建设与营销应用探索_吴昊.pdf
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1、【摘要】商业银行的竞争,表面上是产品与服务的竞争,其背后则是暗流涌动的数据战。金融科技时代,银行业在海量数据信息的赋能支撑下,传统的市场环境、服务模式、营销策略已被彻底颠覆。随着大数据、人工智能、生物技术的发展,商业银行在获客、活客、留客等客户关系管理方面更加精准、深入。本文立足基层网点经营,通过分析商业银行零售客户营销的现状与不足,提出客户数字化标签的内涵及完善银行零售客户特征分类及营销对策,对数据分析平台的开发设计等方面提供建议,供同行参考。【关键词】商业银行;客户;数据信息;标签体系;开发思路;营销应用一、引言以客户为中心、充分了解客户、细化客户需求、深耕客户经营逐步成为零售银行客户经营
2、的新思路。大数据时代背景下,数据技术在金融领域广泛应用与推广,促进了金融行业管理思维的更新发展,也成了加强客户关系、应对金融脱媒和同业竞争的重要手段,而客户的标签体系建设与精准画像则是实现这一手段的重点与关键。二、客户个性化标签与精准画像标签(也称标注)是指对特定对象额外加上用于识别的符号。标签技术本质上是一种分类法,通过群体自发的标注行为对资源进行分类,也称为社会标注系统或协同标注系统。本文所称的标签即使用自定义的标签词语对网络或系统中的客户资源进行标注、管理。通过标签化管理,可以有效感知客户需求,真正做到差异化服务,满足个性化需求,进一步促进营销策略的实施。在 Bank4.0 时代,客户标
3、签与画像是传统营销方法的技术升华,其核心是基于大数据挖掘技术,对客户生活社交、资产负债、投资偏好、交易频率等特征属性信息进行深入分析和信息重组,搭建以客户为中心的画像体系,从而对目标客户进行精准细分、触达、营销、管理和维护,数字化营销就是这一闭环过程的科学设计与高效实施。商业银行通过建立零售客户标签体系,设计客户分析模型,进行数据信息加工和运算。一线营销人员可借助客户标签体系,快速发掘和识别出高价值潜力客户,进行新客户银行客户标签体系建设与营销应用探索吴昊吴立明作者单位:中国农业银行股份有限公司金华分行34Focus视点拓展、存量客户提升,防止低频客户流失,阻断客户交易风险传染,从而提升商业银
4、行客户管理水平。三、客户标签管理的痛点难点1.标签体系应用缺乏导致客户识别受限商业银行在获客拓客工作实践中,由于客户信息的不完整、系统信息标注功能不强、员工对客户信息治理不及时等问题,常常难以对存量或潜在客户进行系统分类、有效识别、精准管理。客户的一些属性或标签,如资产标签(例如,是否有房有车)、爱好标签(例如,是否喜欢旅游购物)、投资理财标签(例如,是否炒股理财)、其他标签(例如是否住在高档小区、是否二胎父母、是否是他行贵宾客户)等并未在 CRM 系统、核心业务操作系统中标注或显示。离散单一的标签并不能真实反映客户的资产实力、需求偏好,银行基层员工很难从中获取营销和维护的路径。2.传统管理工
5、具失效导致标签体系低能目前商业银行普遍使用的 CRM 系统往往侧重于按金融资产标签进行客户等级划分,并由不同层级银行员工认领管理。由于管户系统功能的限制,基层员工在日常实操中需借助一些传统方法和工具,如手工建立客户管户档案、业绩统计台账、产品销售清单(台账)等,或者制成电子表单,定期更新调整,简单且实用。根据笔者调查,普通营业网点日均金融资产 10 万元以上的客户人均管户达 200 300 户,随着客户总量的不断增加及对客户需求挖掘的进一步深入,传统方法难以应对庞大客群的细分、识别、维护。一方面基层员工为此每天耗费大量的时间与精力,员工营销服务的成效削弱,事倍而功半;另一方面客户抱怨银行服务不
6、贴心,体验不佳,同时网点也存在管户交接困难,导致客户维护盲点与真空等。3.有效营销场景不足导致标签信息困难随着银行活跃客户年轻化发展,网点到场客户量逐年下降,线下渠道交易量大幅下滑,传统的“赢在大堂”的营销理念已越来越难以持续,倒逼商业银行从场内营销转向“场内+场外”拓展、由线下场景转向“线下+线上”场景,实行双轮驱动营销。相比专业公司和专业团队,商业银行在新型场景建设方面存在先天的不足,商业银行的 App 重在突出金融交易功能,线上非金融功能相对较弱,线上线下联动功能不强,用户黏性不足,客户流失严重。因此,开放合作建场景,借助合作方的场景渠道拓展自己的客户已成共识,但由此带来的另一个问题是场
7、景前后端数据信息互相独立,作为后端支付的银行往往难以获取客户基础信息、交易订单信息、商品物流信息,无法建立完备的客户标签。4.标签体系散乱导致客户画像失真商业银行目前的客户管理仍在较粗放、浅表的探索阶段,普遍缺少一个智能化的、具有较强应用价值的客户画像体系,尚未完全通过整合消费附言、客户地址、营销建模、数据仓库基础数据等重要信息,勾勒出客户 360 度视图的全景画像(如给某一客户标注房车类标签、手机类标签、生活方式类标签、活跃度类标签、投资类标签等)。客群系统计算、分析、感知功能较为局限,难以为一线人员开展精准识别、高效服务提供强有力的支撑。四、标签体系建设与应用建议1.客户标签体系建设的现实
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