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银行零售客户细分与营销-数据分析模型

日期:2019-05-01 03:12:07 点击:0 来自:本站 作者:

  银行通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好、客户行为等全视图信息建立客户画像,创建面向业务应用、支持与业务指标匹配的量化模型,快速产生和发现营销线索,为客户提供差异化的产品和服务策略。

  通过系统建模,快速生成合理的销售引擎,进而发挥销售引擎引导营销及销售的关键作用。从营销策划、营销计划的制定、目标客户的选择、营销线索的推送和跟踪、销售管理到营销的分析评估,全面实现以销售引擎为核心的全闭环营销及销售全流程管理。

  在银行客户数据模型中将客户数据分为客户属性、客户行为、客户价值、客户需求及客户态度五个主题,具体如下:

  1.1客户属性主题数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、所属行业、职业、地域、信用额度、生命阶段;

  1.2客户行为主题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客户价值主题数据包括资产负债贡献。根据客户的九项资产与个贷贷款金额作为客户资产负债分层依据,判断客户层级;

  1.6客户渠道偏好是指客户对销售渠道偏好程度,其中销售渠道包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜面;

  1.7客户忠诚度主题数据是针对理财和个贷产品,通过数据挖掘计算出客户针对理财和个贷产品的流失可能性,据此考量客户在这两种产品上的忠诚度,然后再对客户进行忠诚度分析。

  数据只有通过使用才能发挥其价值,一旦需要解决的业务问题被确定,就需要选择合适的解决这些问题的方法和工具,对于业务知识的获取,存在下列几种方法:

  报表是银行获取信息所必需的途径,基本上银行的报表都会关注机构层面、产品层面的信息,提供已经发生的事实,但是报表无法用于解答随时出现的各类业务问题。一旦管理者对报表中的某项内容提出问题,就需要对明细数据进行深层次的分析。

  灵活查询分析通常用于解答即时出现的、不能预先定义的各类业务问题,是最易于实现、最灵活的一种方式。用灵活查询分析解答的问题可能来源于:

  3)对数据综合程度依赖较高、其他实现方式无法在指定时间完成的需求(如:上级管理部门或外部监管单位临时性的数据要求);

  简单的统计分析能够对业务现象提供逻辑性的解释,但是无法发现数据中蕴藏的规律,数据挖掘运用一系列数学的方法,从大量数据中发现具有潜在价值的信息和知识。

  针对不同的业务目标,通常可以对客户按照自然属性(年龄、职业、区域、职称、文化程度等)和行为属性(交易行为、消费行为、呼叫行为等)进行群体划分,以便营销与决策人员据此针对不同的客户群采用不同的市场策略。客户细分的主要目标在于发现不同客户群体所投射的不同需求,并找出各个客户群体所具有的典型特征,用以指导营销和销售的开展。

  利用数据挖掘中的聚类等技术不但将客户的自然属性、行为属性作为客户细分的依据,还可以将客户的资信状况、经济能力等衍生属性纳入到分析中,将客户进行多中细分,以便针对不同的客户群采取不同的服务,并能够锁定那些最有价值的客户对其实现个性化服务。

  营销预测模型可以分为两种,新客户的获取以及现有客户价值提升。新客户的获取是对那些未成为银行客户的群体,通过数据挖掘手段发现潜在的客户群,然后通过营销手段使其成为银行真正客户的过程。但是银行内部缺乏潜在的客户资料,需要依赖外部数据源,因此整个数据挖掘过程存在较大的风险。

  此外,银行内部存在大量的低价值客户,这类用户往往只是单纯的存款用户、或者只购买了很少的中间业务或理财产品,银行需要提升这类客户的业务价值。通过数据挖掘技术,分析客户的交易行为、客户的个人属性以及客户的扩展属性等变量,预测客户购买某项金融产品的可能性,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。

  客户流失是银行业务普遍面临的业务问题,尤其是在市场成熟期的时候,竞争异常激烈,市场的渗透比率很高,以至于各家银行必须从他的竞争对手处“盗窃”客户,另一方面,银行的客户也被他的竞争对手”盗窃”。当被”盗窃”的客户的数字很高的时候就成为严重的流失问题。

  针对以上问题,建立客户流失预测模型并且产生最可能流失的客户名单,结合每个客户的保持价值分数, 银行采取合适的客户挽留措施,以保持收入和确保客户忠诚度。

  交叉销售是指银行向原有客户销售新的产品或服务的过程。Cross-sell是对于现有客户的补充销售,把主要产品和附加的产品或服务结合起来,形成一种更好的产品配套或更完善的解决方案,从而增加客户的价值。在这种情况下,客户的忠诚度可望提高——客户对银行有越多的需求,客户与银行的联系越紧密,防止客户转向别的银行的约束就越多。

  交叉销售预测模型通过数据分析和挖掘技术,了解客户已经购买的产品和服务,预测客户下一步要购买的产品和服务,从而有针对性地向特定客户推荐特定产品,以改善客户的忠诚度,增加客户的回报利润,提高促进活动的命中率。

  分析和整合客户信息是实施营销任务的第一步,是实施营销及销售的前提。通过分析客户信息、交易行为、进行客户细分来全面了解客户、预测其未来的金融需求,并建立模型来挖掘可能的销售机会。

  银行都建立了有效的数据仓库并用客户统一分析,执行营销活动的分析。数据仓库中存储着客户所购买的金融产品或服务的名称、购买时间、购买该金融产品的地点等信息;同时还存储着客户与金融机构所发生的业务信息,例如存款次数和存款余额、转账时间、转账金额等。数据仓库记录了有关客户行为的数据信息,通过这部分信息可以了解客户的购买和交易行为模式,能为销售提供最有价值和最具预测性的信息。

  现有营销大多是从客户交易行为信息维度来分析销售机会,这是由数据库营销特点所决定的。虽然根据产品特征来寻找客户的逻辑比较直接和简单,但同样是发现销售机会的有效方法,应用较为广泛银行根据自己的产品特征,结合数据仓库寻找具备特征要求的目标客户实施营销。例如向“流失倾向性高,且对本行有高价值的客户”主动推动高预期年化收益率理财产品,那么可以对数据仓库中客户记录的行为数据进行分析,通过营销平台中的挖掘模型抽取出流失倾向排名在前20%的客户信息,同时分析客户的资产负债数据信息与产品特征进行匹配,从而抽取出与营销任务最匹配的被营销客户。

  通过制度建设配合系统实施的顺利开展。根据银行的现实情况量身定做营销活动的各个阶段(创意、分析、设计、执行和评估)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,为后续完善系统建设、提升营销水准、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,主要思路是通过大量客户信息进行分析、归纳、推理、演绎和总结,从数据中发现潜在的联系、规律或趋势,从而可以建立某种模式,形成可为整个企业共享的客户知识。将客户知识应用于客户营销中,则可以通过对客户更加全面深入的了解,针对客户的需求及其变化的趋势,采取相应的营销组合策略,最大化客户净资产并减少客户流失,在提高客户满意度的同时实现企业利润的最大化。客户分析涉及客户细分、客户评分、行为建模等多个领域,提倡运用数据分析对客户进行“全生命周期管理”,建立以客户需求为导向的市场营销,建议分步骤、分阶段的扩展实施完善。

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