数字化客户管理，实现银行营销精准化、场景化、个性化

来源|活动盒子-APP活动运营工具(huodonghezi.com)

银行的发展主要依赖于优质的客户资源，特别是对于银行网点来说，优质客户一方面能够稳定网点的资产规模，另一方面也是利润贡献度的主要来源。

但随着我国商业银行体系多元化格局逐步形成以及金融脱媒的加速，客户的金融服务需求日趋精细化、专业化、个性化、多元化、智能化，针对不同客户实际金融需求和特点，制订有针对性的精准营销策略，成为摆在银行面前的重大课题。

客户金融服务需求正处于不断升级、渴望创新的阶段。要满足客户需求并改善客户体验，银行需要不断提升客户管理的质量和水平，为客户提供更高层次的服务，是其应对激烈市场竞争、提高自身盈利能力、实现可持续发展的关键所在。

一、提升客户管理水平的重要意义

对于银行业而言，客户管理是一个老生常谈的话题。自人类有金融活动以来，客户就是金融活动的一个核心要素。伴随着金融的不断发展，客户的重要性愈加凸显，成为金融活动最为重要的战略资源，几乎所有的金融业务都要依赖于客户管理。

近几年来，数字化经济崛起，新的技术工具为银行进行精益的客户管理提供了新的解决方案，越来越多的银行将技术手段运用到客户管理中，借助先进的技术对银行业务流程进行重组，整合客户数据资源，并在银行内部实现客户数据资源的共享和智能化分析。

通过对客户的精细化管理，银行不仅可以细分客户群体，针对不同类型的客户制定不同的业务策略，改善服务，提高效率，降低成本，实现对客户的精准营销；还能提高客户的忠诚度和贡献度，并吸引更多的客户，推动业务创新，最终实现自身的盈利和可持续发展。

因此，重视并加强客户管理在银行中的应用，提升客户管理质量，具有非常重要的现实意义。

二、银行客户管理面临的痛点

目前国内银行在客户管理方面主要存在4大痛点：

1、缺乏客户筛选意识、无客户梳理环节

长期以来，银行采用的主流客户划分方法，是根据客户家庭金融资产的多少将客户划分为大众客户、财富管理客户（或称贵宾客户）、私人银行客户等几类。

而随着客户需求复杂度的提升，同一资产类别的客户在行为和偏好上变得更加多样化，仅依靠资产的多少去理解客户已经远远不够。未来银行的客户分类不能仅依据资产规模简单划分，而应加入人口学、行为等更加立体的维度，比如性别、年龄、职业、爱好、风险偏好、渠道偏好等。

2、缺乏高效的数字化体系，客户管理效率低

缺乏高效的数字化营销体系设计，在客户分析、挖掘、维护等方面存在较多短板和不足。未来银行会积累越来越多的客户数据，而对海量的客户数据，技术上的不足就会导致银行无法深度挖掘出客户需求，针对不同类型客户研发产品、提升服务的能力相对较弱，客户管理的效率较低。

3、线上线下客户信息分离，无法有效打通全渠道链路

银行拥有线上和线下多门类渠道，其内部每天都会产生客户实时数据，但是由于部门之间的相互独立，无法有效整合线上线下客户信息，导致一线人员无法深度挖掘和分析客户特征，无法获取客户喜好、消费习惯等客户重要画像，客户迭代不能及时跟进，容易引起客户流失。

4、客户分析不全面，客户粘性不足

客户群体的金融消费特征随着时代变迁和成长的生命周期变化而改变，因此具备较强的用户分析能力，是提高客户粘性的关键。

但目前银行对客户识别分析能力相对薄弱，仅根据客户在本行的资金账目情况、对客户的熟知程度、以及CRM系统部分线上交易记录等现象级认知的识别。无法在不同场景和阶段满足不同群体的金融需求，导致客户粘性不足。

可见，传统的客户管理在当下已经失效了，银行亟需建立新的客户管理体系，以便更好地理解用户、更好地提升客户价值。

三、提升银行客户管理水平的策略

为应对挑战，打造持久的竞争优势，银行应建立“以客户为中心”的运作模式，并以此为出发点设计客户管理策略。

从客户角度制定客户管理策略，通过加大数字化手段的使用力度，建立更为严谨的数据采集和更新机制，将广泛分散在不同渠道的客户数据集中起来进行有效利用和充分加工，掌握全面完整的客户数据。同时还要建立统一的客户信息中心，包括交易历史、客服中心记录、网络足迹数据等，确保数据的时效性和一致性，实现金融服务由外而内的客户需求与由内而外的业务流程整合。

下面，我们通过盈鱼MA的实际服务案例，来看看银行数字化客户管理的具体实施路径。

首先对该银行面临的挑战进行剖析：

随着业务规模的迅速扩张，该银行需要解决总行和支行、线下网点在做营销规划与实施中遇到的跨部门数据不互通的突出问题。海量数据的存储和调用，精细化管理和长期业务需求均需要数据的充分挖掘，并且需要分权限的账户体系整体解决方案开发的支撑。

而基于盈鱼MA平台来搭建客户管理体系，不仅具备灵活、弹性的优势，还可以将客户数据平台作为基础快速融入业务系统。同时，通过全渠道客户管理也将充分发挥大数据的整合、分析、决策支持作用，实现线上线下营业部门整合管理营销数据，打破数据孤岛的全面创新。

因此，在综合考虑产品体系完善度等指标之后，盈鱼MA选择了分阶段为其稳步推进实现数字化客户管理。

第一阶段：构建数字化的客户管理体系

数据是客户管理最重要的资源。要想更好地理解目标客户，准确预测客户的行为偏好，制定有效的营销策略，精准传递产品和服务信息，利用获得客户反馈来优化再营销策略，都需要将数据作为基础性资源。

因此，在项目第一阶段，盈鱼MA帮助其私有化部署了一套一站式营销活动运营的解决方案。一方面，依托大数据平台，完成了应用内的客户行为埋点与应用内位置投放的建设，建立健全的数据采集机制，全方位打通行内数据资产。

当全渠道数据打通后，总部就能够在分析点线面的转化效果基础上，考量整体的客户管理策略。从而有效帮助银行沉淀全渠道的客户数据，自动化跨渠道打通ONE_ID，实现数字化用户数据管理。

另一方面，建立标准化的数据管理体系，以及统一化的数据仓库和数据接口，并设立专职部门将各部门分散的数据统一存储、统一管理。解决了客户数据运用不够灵活、弹性低的问题，支持将营销数据快速融入业务系统，将数据分析结果运用到营销、风控、运营、产品设计等场景中去。

第二阶段：建立立体的客户分类，对客户精准营销

即使在数字化时代，基于客户数据分析进行一对一营销仍是不切实际的想法，管理客户组合或分群则是更可行的选择。基于客户分群可进行营销策略和互动策略的优化。

所以，项目第二阶段里面，要全面提升自身的数据分析能力，通过数据的充分挖掘和精细化管理，多维度识别客户，制定差异化管理政策，开展综合化客户服务。针对这一需求，盈鱼MA通过客户条件管理，针对客户消费、信用、交易等行为数据，建立精准营销触发活动，通过系统快速对客户的筛选与匹配福利活动，应用于银行的存量客户激活、线上线下获客、产品交叉营销等场景。

从最终的结果来看，全用户奖励优化为游戏任务式运营模式，帮助银行提升了约28%客户MAU。通过客户画像、客户分层、客户定位实现银行营销的精准化、场景化、个性化，优化营销的质量与效果。