银行通过获取客户的产品偏好、理财偏好等全流程管理

银行通过获取客户的产品偏好、理财偏好等全流程管理

通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视角信息，构建面向业务应用、支持与业务指标匹配的量化模型，快速生成和发现营销线索，为客户提供差异化??的产品和服务。服务政策。

通过系统建模，可以快速生成合理的销售引擎，进而使销售引擎起到引导营销和销售的关键作用。从营销策划、营销方案的制定、目标客户的选择、营销线索的推送与跟踪、销售管理到营销的分析与评估，全面实现以销售引擎为核心的营销闭环和销售过程管理。

1. 按主题分类的客户资料

在银行客户数据模型中，客户数据分为客户属性、客户行为、客户价值、客户需求和客户态度五个主题银行零售流失客户挽回方案，具体如下：

1.1 客户属性主体数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、行业、职业、地区、信用额度、人生阶段；

1.2 客户行为主体数据包括购买\签约\首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉、客户活跃度；

1.3 客户价值主体数据包括资产\负债\贡献。根据客户的九项资产和个人贷款额度作为客户资产负债分层的依据，确定客户等级；

1.4 客户需求主体数据包括产品偏好和渠道偏好；

1.5 客户产品偏好指客户对储蓄、理财、个人贷款、信用卡等产品的偏好；

1.6 客户渠道偏好是指客户对销售渠道的偏好程度，包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜台等；

1.7 客户忠诚度主体数据为理财及个贷产品。通过数据挖掘，计算出理财和个贷产品客户流失的可能性。基于此，考虑客户对这两种产品的忠诚度，进而对客户进行分析。忠诚度分析。

2.客户数据行为分析

数据只有在使用中才能发挥价值。一旦确定了需要解决的业务问题，就需要选择合适的方法和工具来解决这些问题。获取业务知识有几种方法：

1）报告与申请

2）灵活的查询分析

3）数据挖掘

报告是银行获取信息的必要途径。基本上，银行报告会侧重于制度层面和产品层面的信息，提供已经发生的事实。但是，报表不能用来回答随时出现的各种业务问题。一旦管理者针对报告中的某个内容提出问题，就需要对详细数据进行深入分析。

灵活的查询分析通常用于回答各种即时出现的、事先无法定义的业务问题，是最简单、最灵活的实现方式。灵活查询分析回答的问题可能来自：

1）通过固定报告发现的特殊现象（如：变化分析）；

2）实现既定经营目标所需的信息支持（如：营销分析、上市后评价）；

3) 对数据集成依赖性强，通过其他实施方式无法在规定时间内完成的需求（如：上级管理部门或外部监管单位的临时数据需求）；

4) 对自身业务的探索和研究（如：市场分析、专题研究报告）；

5）快速响应其他内外部突发事件所需的数据支持；

简单的统计分析可以为商业现象提供合乎逻辑的解释，但无法发现隐藏在数据中的规律。数据挖掘使用一系列数学方法从大量数据中发现潜在有价值的信息和知识。

2.1. 客户细分模型

针对不同的经营目标，通常可以根据自然属性（年龄、职业、地域、职称、受教育程度等）对客户进行分组，从而针对不同的客户群采取不同的营销策略。客户细分的主要目标是发现不同客户群所投射的不同需求，找出每个客户群的典型特征，从而指导营销和销售的开展。

利用数据挖掘中的聚类等技术，不仅可以将客户的自然属性和行为属性作为客户细分的依据，还可以将客户的信用状况、经济能力等衍生属性纳入分析，客户可以以多种方式进行细分。，以便针对不同的客户群体采取不同的服务，并能够针对最有价值的客户实现个性化服务。

2.2. 营销预测模型（即响应模型）

营销预测模型可以分为新客户获取和现有客户价值提升两种类型。新客户获取是对那些还没有成为银行客户的客户群，通过数据挖掘发现潜在客户群，再通过营销手段使其成为银行真实客户的过程。但银行缺乏潜在客户信息，需要依赖外部数据源，整个数据挖掘过程存在较大风险。

此外，银行内部还有大量低价值客户。这些用户往往是纯存款用户，或者只购买少量的中间业务或理财产品。银行需要增加此类客户的商业价值。通过数据挖掘技术，分析客户交易行为、客户个人属性、客户扩展属性等变量，预测客户购买某种金融产品的可能性，然后通过一定的营销手段向客户推荐，从而有效提高客户忠诚度。，提升客户价值，增加银行利润。

2.3. 客户流失预测模型

客户流失是银行业务普遍面临的业务问题，尤其是在市场成熟的情况下，竞争异常激烈，市场渗透率如此之高银行零售流失客户挽回方案，以至于各家银行都必须从竞争对手那里“抢走”客户。另一方面，银行的客户也被他的竞争对手“抢走了”。当“被盗”的客户数量很高时，客户流失就会成为一个严重的问题。

针对以上问题，建立客户流失预测模型，生成最有可能流失的客户列表。结合每个客户的保留价值得分，银行采取适当的客户保留措施来维持收入并确保客户忠诚度。

2.4. 交叉销售预测模型

交叉销售是银行向现有客户销售新产品或服务的过程。交叉销售是对现有客户的补充销售，将主要产品与附加产品或服务相结合，形成更好的产品包或更完整的解决方案，从而增加客户价值。在这种情况下，可以预期客户忠诚度会提高——客户对银行的需求越多，客户与银行的关系就越密切，阻止客户转向另一家银行的约束就越多。

交叉销售预测模型利用数据分析和挖掘技术，了解客户已经购买的产品和服务，预测客户下一步将购买的产品和服务，从而有针对性地向特定客户推荐特定产品，提高客户忠诚度。增加客户的回头利润，提高促销活动的命中率。

3、零售客户交易行为分析与营销任务匹配

分析和整合客户信息是实施营销任务的第一步，是实施营销和销售的前提。通过分析客户信息、交易行为、客户细分，全面了解客户，预测客户未来的金融需求，构建模型，挖掘可能的销售机会。

银行建立了有效的数据仓库，利用客户统一分析对营销活动进行分析。数据仓库存储客户购买的金融产品或服务的名称、购买时间、购买金融产品的地点等信息；它还存储了客户与金融机构之间的业务信息，如存款数量和存款余额、转账时间、转账金额等。数据仓库记录了客户行为的数据信息，并通过这部分信息，我们可以了解客户的购买和交易行为模式，并可以为销售提供最有价值和预测性的信息。

现有营销大多从客户交易行为信息的角度分析销售机会，这是由数据库营销的特点决定的。虽然根据产品特性寻找客户的逻辑比较直接简单，但也是一种发现销售机会的有效方式，被广泛应用。银行利用自身产品特点，结合数据仓库，寻找具有特点需求的目标客户进行营销。例如，积极向“高流失倾向、对银行价值高的客户”推广预期年化收益率高的理财产品，则可以通过数据仓库中的挖掘模型分析提取客户记录在数据仓库中的行为数据。营销平台。

4. 行为分析与营销应用

通过制度建设，配合制度的顺利实施。根据银行实际情况，量身定制营销活动各阶段（创意、分析、设计、执行、评估）的组织和流程，并在系统层面付诸实施，理顺这些流程的各个环节，为后续完善制度建设、提升营销标准、深化渠道整合打下坚实基础。

客户分析是客户管理理论中最重要的方法。其主要思想是通过对大量客户信息进行分析、归纳、推理、演绎和归纳，从数据中发现潜在的联系、规律或趋势，从而建立和形成一定的模型。可以在整个企业内共享的客户知识。将客户知识应用到客户营销中，通过对客户更全面、更深入的了解，根据客户需求及其变化趋势，采取相应的营销组合策略，最大限度地提高客户净资产，减少客户流失，提高客户满意度。满足同时最大化企业利润。客户分析涉及客户细分、客户评分、行为建模等领域，

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