商業銀行數據化運營研究

張光彤

[提要] 當前銀行中高端客戶資源爭奪日趨白熱化，重視對客戶的持續經營，用優質的產品和服務留住和爭取到更多的優質客戶，成為商業銀行競爭的新領域和主戰場。筆者結合自身的知識和工作經驗，簡要分析如何利用商業銀行自有數據支撐數據化業務運營及開展精準營銷。

關鍵詞：商業銀行;數據運營;精準營銷

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年2月19日

在人工智能應用場景普遍落地的今天，發展和鞏固中高端客戶不但取決于銀行客戶經理的職業素養，而且依賴于高效智能的數據運營支撐。商業銀行應加快數據運用步伐，進一步提升客戶運營能力，做深做實存量客戶，做大做強增量客戶，著力提升客戶綜合價值貢獻度。通過優化資產配置、豐富產品類別、精準產品供應與服務，實現銀行與客戶雙贏的局面。同時，通過數據運營提升員工的價值創造能力、市場競爭能力、專業服務能力，從而構建“職業化、專業化、知識化”的運營服務團隊。商業銀行應充分利用靈活高效的數據分析與挖掘工具，通過數據分析與挖掘可視化，對客戶進行全面刻畫，進而指導客戶經理開展差異化營銷與服務管理，從而實現從產品銷售導向到客戶經營導向的轉變。通過數據化分析及精準營銷工作可以全面培養商業銀行理財經理及運營人員的自主分析能力，加深對重點客戶的全面認識，進而開展有針對性的營銷工作，盡全力挖掘客戶潛能;進而提升了客戶經理的營銷效率和精準度。通過對客戶基本信息與交易行為的定量與定性的分析以及產品響應預測模型的運行得出某一類客戶或單一客戶的營銷建議，依托儀表盤、多維分析、圖表、詞云圖等方式展示結果，在合適的時間傳遞到客戶經理進行精準營銷策略。從而，最終形成一個閉環營銷流程，通過不斷的迭代試點營銷，讓執行策略更加精準，提升客戶的忠誠度，促使商業銀行和客戶達成雙贏。

商業銀行對客戶進行精準營銷需重點關注以下五個業務應用層：

一、構建客戶特征標簽

客戶特征庫基于銀行內部數據經過清洗加工，并通過客戶關聯及行為分析，提煉出描述客戶全方位特征的標簽信息。客戶特征庫是推進基于精細化客戶管理的最關鍵數據支撐，是客戶分層分類模型、客戶特征分析與可視化的重要信息供給;同時，客戶特征庫也是客戶精準營銷名單和事件偵測的關鍵輸入項，為挖掘更多的客戶交易信息提供了可能;客戶特征庫包含以下具體信息，分別是客戶基本信息、持有產品、渠道偏好、交易偏好等數據整合豐富客戶特征標簽，后續根據風險偏好進行合理資產配置。

二、通過業務模型對客戶進行細分

客戶細分主題主要是基于現有客戶的特征標簽庫，按照一定的特征與屬性（客戶自然屬性、價值屬性、行為偏好標簽等）進行客戶分析，形成相應的客戶細分群體，并以此作為精準營銷制定的重要應用對象;通過客戶細分，識別高價值客戶群體，從而支持業務運營層面實現為中高端客戶進行資產配置、權益增值服務等;通過客戶細分，快速識別結算交易客戶，給予差異化服務提升忠誠度;通過客戶細分，對潛在客戶進行精準識別，減少獲客成本，提升效率。基于業務模型對客戶進行細分，大致可分成以下幾類：（1）重點經營客戶群：通過對客戶的歷史交易行為的追溯和場景細分，制定評估客戶資金實力的規則，生成重點經營客戶名單庫;根據業務規則每天進行數據更新。（2）價值-忠誠度模型：以客戶價值和忠誠度（黏性）為分析維度對客戶進行細分，針對不同層次的細分客戶進行差異化精準營銷。（3）各渠道來源客戶群：可以根據各業務渠道來源進行定義客戶。比如代發、信用卡、三方存管、出國金融、ETC客戶、理財投資、個貸等;根據不同來源渠道進行差異服務。（4）自定義細分群體：為了滿足銀行各條線針對客戶細分管理的靈活需求，特提供自行定義客戶群的功能。

最終通過多維標簽融合，形成客戶綜合評價標簽。比如，結合客戶職業分群可分為（一代創富、二代繼承者、高薪金收入、家族財富管理者）;還可以結合大類資產配置比例、投資產品偏好、投資風險評級、歷史及當前AUM等級等維度進行多維立體評價。

三、客戶分析與可視化展示

通過客戶分析工具可以對客戶細分群體進行全景可視化展現，更深層次挖掘整合數據;讓全轄理財經理與運營人員通過客戶標簽快速定位客戶的身份特征、投資實力等，為精準營銷建立決策基礎。可視化展現形式包括單圖表類型（折線圖、儀表盤等）、多圖聯動功能等從而為客戶營銷和服務提供有力的支持。客戶全景畫像具體包含以下內容：（1）客戶基礎信息標簽：展示客戶基礎信息輪廓，包含姓名、性別、年齡、聯系方式、賬戶年齡、客戶等級、職業分群、資產來源、企業基本信息、AUM分層、客戶綜合評級、是否風評等。（2）客戶歷史資產波動分析：分析最近一年客戶資產波動的情況，以及大類資產比例的變化;全面了解客戶在銀行資金的流動性和黏性。（3）客戶歷史投資行為分析：了解客戶歷史曾投資金融產品的交易行為分析，通過圖表快速讓客戶經理了解客戶以往的投資行為;根據客戶特征庫整合的各業務系統的交易流水，以及客戶投資金融產品維度、渠道維度，對交易信息進行統計分析展示。（4）客戶投資風險偏好分析：通過分析客戶歷史投資金融產品類別、風險及收益、投資周期等信息，全面了解客戶投資風險的承受能力。（5）客戶大額資金變動事件型分析：通過對客戶大額交易變動事件模型及時掌握客戶資金變動，及時發現營銷商機或風險，并根據營銷策略模板推送相應的營銷名單以及營銷策略給客戶經理，實現精準營銷。（6）客戶金融產品響應預測標簽：利用數據挖掘模型，通過對客戶持有投資產品（理財、信托、基金、保險）響應進行分析，建立客戶購買意向分析預測模型，充分挖掘出客戶投資金融產品潛在價值。（7）客戶遷徙穩定性分析：研究哪些客戶即將流失，選擇適量的歷史上流失客戶和未流失客戶的特征建立客戶流失的分類預測模型。通過模型分析哪些客戶預流失，及時采取相應措施降低客戶流失率。

四、客戶精準營銷運營策略制定與執行

通過客戶畫像與數據分析，精準識別出與客戶運營的周期;運營周期可劃分為潛客提升、新客獲取、穩定經營、流失預警和降級贏回五個階段;對不同經營周期的客戶需要采取不同的精準營銷運營策略，通過商業銀行優質產品、權益、服務的配置不斷提高客戶的貢獻度和忠誠度。當客戶發生運營周期變動時，也能夠通過事件的觸發提早預警，提醒銀行運營人員跟進維護，加強客戶黏性。以下針對五個階段的運營策略進行詳細介紹：（1）潛客提升：在客戶首次與商業銀行接洽階段，執行人需抓住機遇獲取客戶聯系方式、了解客戶需求，并通過特色產品和服務激發客戶與商業銀行合作的興趣。開展客戶邀約工作，為客戶提供資產配置相關的服務和建議，包括資產配置的評估、資產配置建議。（2）新客獲取：客戶經理可以利用講解金融產品的機會聯系客戶，增加相互接觸與了解的機會。同時，定期為客戶提供資產配置相關的服務和建議，包括資產配置的評估、資產配置建議等，通過交叉產品配置，加強客戶黏性。（3）穩定經營：客戶經理應當通過前期的接觸以及客戶的歷史交易行為對客戶信息有比較全面的掌握，對客戶的需求具有較深了解。基于對客戶的了解推動客戶對復雜產品需求的引領;提供穩健、靈活、專業的產品配置組合，配置保險、信托等。也可以提供銀行白金信用卡、個貸產品，滿足客戶境內外消費需求及資金。（4）流失預警：當客戶出現大額資金異動情況，運營人員要及時了解資金變動的原因和用途，與客戶進行溝通，做好資金動向監控工作。每日關注事件提醒以及流失預警名單，了解客戶訴求，并有針對性地進行產品和服務營銷。針對客戶的不滿提出解決方案，通過配置固收類產品、權益、活動等資源進行挽留。（5）降級贏回：針對已降級的客戶，要及時了解降級原因并進行客戶挽回工作，對于無法挽回的客戶，記錄好客戶流失原因及挽回所需資源，后續將制定相關挽回策略。通過配置競爭性強的產品，挽回客戶關系。

五、客戶營銷效果執行反饋與監控

商業銀行運營人員對客戶執行營銷后，需要及時反饋營銷情況，包括：營銷時間、是否觸達、非觸達原因、營銷最終結果，便于對營銷過程評估。通過數據對客戶群體總體監控、對客戶群體遷移及流失進行分析、利潤貢獻度進行分析，以便于定量評估營銷策略落實與執行效果，把握選定客戶細分群體變動趨勢;從而對后續營銷策略提供數據支撐，進而提高營銷策略制定的精準與有效性。

主要參考文獻：

[1]李廣新.商業銀行數字化轉型的方向與實踐[J].銀行家，2019（3）.

[2]王永杰.金融科技在銀行客戶營銷與管理中的應用研究[J].金融縱橫，2018（7）.