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第一節 客戶數據信息管理

在信息化時代到來之前,管理大量的客戶數據是一件困難的事情,但是隨著互聯網的普及,信息技術和電子商務的迅猛發展,我們每個人、每個企業都置身于大數據時代。在大數據時代,客戶數據多、信息量大,使銀行進行數據的收集、儲存、共享和管理的效率大大提高。尤其銀行的客戶數量規模很大,建立與開發客戶信息數據庫對銀行提高經營效率非常關鍵。

一、收集客戶信息

進行客戶數據信息管理的第一步就是收集客戶信息,而收集客戶信息就需要找尋客戶數據,當然,在數據收集的過程中要注意區分數據類型。

(一)客戶數據來源

建立客戶數據庫的前提是收集客戶數據,即從各種來源收集對銀行有用的客戶數據。根據客戶數據的來源渠道,可分為內部數據來源和外部數據來源。

1.內部數據來源

銀行業務系統中的客戶數據是內部數據來源,從客戶填寫開戶申請表時,銀行就可以在開戶申請表中設計所需要客戶提供的相關信息,在辦理其他業務時,也可以在業務申請表上設計追加的細化信息。例如,在客戶購買理財產品前,請客戶填寫投資歷史、理財需求、理財目標等。除了客戶自己填寫、提供的信息外,更為大量的信息是銀行交易系統對客戶金融交易的記錄。

而且,內部數據應該能在銀行各部門間達到共享,這樣可以避免重復性的數據統計給客戶帶來的煩擾,也盡可能地提高了信息管理的效率。例如,美國一家銀行的個人信貸客戶抱怨說:“貸款審批的時間太長,其中很重要的一個原因就是銀行內部信息沒有共享。”客戶投訴說:“一周之內,銀行有3個部門的工作人員,打了3次電話給我,問同樣的問題。”

2.外部數據來源

銀行的客戶數據不能只靠自身的積累,銀行系統中能夠統計到的往往是已經成為銀行客戶的數據,對于銀行準備要爭取的潛在客戶的數據是無法收集的。因而,銀行需要一些外部渠道來獲取數據來源,從渠道選擇上看,外部數據來源的收集渠道有直接渠道和間接渠道。

(1)直接渠道

① 用調查法獲取信息。在調查中獲取信息,即銀行的信息調查人員通過面談、問卷調查、電話調查、網絡調查等方法獲得第一手的客戶資料,當然也可以通過特定的儀器、設備觀察被調查者,記錄并獲取信息。

美國一家公司就曾經在1000多個家庭的電視機上裝上電子觀察系統,只要收看3分鐘以上的電視節目,就會被系統記錄下來。通過這種方法,可以得到家庭的收視偏好等信息。

在銀行,完成營銷任務的角色常常由客戶經理來擔任,成功的銀行營銷人員往往善于收集、整理、保存及利用各種有用的客戶信息。尤其是在新客戶的營銷過程中,對于客戶信息的掌握有利于拉近與客戶的距離,并且能夠促成成功的營銷。

② 在營銷活動中獲取客戶信息。越來越多的銀行開始注重多渠道對公眾的營銷活動,通過如街頭宣傳、社區金融服務活動、理財沙龍等營銷活動,尋找新客戶,與客戶建立聯系,獲取客戶信息。營銷活動不能成為銀行信息的單一輸出,而應該成為信息的雙向交流,銀行通過營銷活動宣傳并釋放金融產品和服務的信息,同時,也要通過有效溝通,獲取客戶對銀行產品的需求信息和對銀行形象評價的信息。

③ 從客戶投訴中收集客戶信息。處理投訴其實也是獲取客戶信息的渠道,在處理投訴過程中,銀行可以發現未被滿足的客戶需求信息,了解客戶對銀行及其產品的評價,并得到客戶對銀行的建議,為改進產品和服務獲得一手資料。

(2)間接渠道

間接渠道收集客戶信息,是指銀行從公開的各類信息中或通過向第三方購買的方式獲得客戶信息,一般有如下渠道:

① 公開媒體:如各類權威報紙、雜志、圖書、電視臺、網站等發布的相關信息。

② 新興社會化媒體:如微博、微信、電子商務平臺中匯聚的信息。

③ 權威機關:指國家有關部門及駐外機構發布的信息。

④ 中介機構:公信力較高的國內外咨詢公司、評級公司常常擁有很多客戶信用信息。

⑤ 其他金融機構:銀行可以考慮與其他金融機構共享金融類客戶信息。

⑥ 其他渠道。

實例2-1

銀行網點調查數據顯示客戶最佳等待時間為10分鐘

富晨(中國)理財發展研究中心2007年1月22日聯合金融界網站、北京青年報、當代經理人、私人理財、大眾理財、卓越理財、網易、新浪、搜狐等多家媒體在北京發布“大陸零售銀行網點調查數據”。

隨著人們收入和生活水平的逐漸提高,人們的金融消費能力也逐步提升,而且外資銀行的進入也使得競爭日益激烈的銀行業競爭更加白熱化,為了在市場上占有一席之地,目標客戶的研究和細分成了各家銀行的重要任務。

“大陸零售銀行網點調查數據”包括“消費者金融消費行為特征與偏好”數據、“營業機構物理布局”數據、“營業機構內部空間布局評價”數據等。以“消費者金融消費行為特征與偏好”為例,其中對消費者對于金融機構位置網點的偏好,去網點辦理業務時采用交通方式的偏好,消費者距離、時間容忍度,銀行品牌偏好,網點選擇偏好,消費者辦理業務時間偏好等指標予以量化。

據富晨(中國)理財發展研究中心研究員董宣先生透露,“大陸零售銀行網點調查數據”是富晨理財通過在北京、上海、寧波、重慶、武漢、天津、南京、南海、煙臺等9個城市對銀行網點和消費者進行實地調研,并由專家對約23000份調查數據比較分析得出的調研數據。以“消費者金融消費行為特征與偏好”的“客戶辦理業務時間偏好”為例,經過數據分析得出客戶容忍的等待時間在10分鐘以內的數量,占到數據總量的85.4%,若等待時間超過10分鐘,客戶數量占比急劇下降到6.9%。因此建議銀行把客戶的等待時間盡量控制在10分鐘以內。

據了解,此“大陸零售銀行網點調查數據”已由國內五大銀行在進行機構規劃、業務流程再造、產品創新、營銷策略制定等工作時予以采納。

(資料來源:金融界網站.銀行網點調查數據顯示客戶最佳等待時間為10分鐘.http://bank.jrj.com.cn/2007/01/000001940225.shtml

(二)客戶數據類型

客戶數據是指銀行信息系統中關于客戶的自身特征及行為的數字化描述。這意味著銀行要對客戶自身的屬性以銀行自身的方式進行獲取和描述,將這些數據整理輸入銀行的數據庫,是進行有效、科學客戶管理的基礎。銀行的客戶數據類型可以分為描述性數據、營銷性數據和交易性數據。

1.描述性數據

描述性數據讓我們知道“客戶是什么人”。它包括客戶最基本的信息,如個人客戶的姓名、年齡、文化程度等;企業客戶的名稱、注冊地、經營范圍等。

個人客戶的描述性數據包括但不限于以下幾個方面。

(1)基本數據:姓名、年齡、電話、住址、身份證信息等。

(2)職業數據:職業、工作單位、職位等。

(3)風險偏好:是否有過投資經歷、對金融產品的選擇偏好(收益率、安全性、功能多樣性等)等。

企業客戶的描述性數據包括但不限于以下幾個方面。

(1)基本數據:企業的名稱、注冊地、分支機構、法人代表、員工人數等。

(2)經營數據:經營范圍、所處行業發展前景等。

(3)財務數據:資本規模、資產狀況、資產負債率、盈利狀況等。

(4)市場數據:產品品牌知名度、產品市場份額、競爭者情況等。

公司客戶信息的主要內容見表2-1。

表2-1 公司客戶信息的主要內容

2.營銷性數據

營銷性數據讓我們知道“銀行曾對客戶做過什么”。以往的銀行客戶數據采集中,這類數據常被忽略,但實際上,對這類數據的掌握可以使銀行更加有序地開展客戶管理,減少服務偏差,避免重復性工作。這類數據包括:

(1)員工對客戶營銷時做出的承諾。

(2)服務人員在服務過程中為客戶提過的建議。

(3)分銷商對客戶的宣傳和承諾。

(4)客戶滿意度調查數據。

(5)其他以銀行名義向客戶傳遞的信息。

3.交易性數據

交易性數據讓我們知道“客戶在銀行做過什么”,這類數據是當前銀行十分重視的數據,也常常是銀行進行業務調整及客戶分類的基礎。這類數據包括:

(1)開戶記錄、業務頻率、業務金額、賬戶余額、金融資產總值、消費金融產品種類等。

(2)客戶投訴信息、關閉賬戶原因。

(3)對金融產品及服務的申請信息、售后服務內容。

(4)銀行網站訪問情況。

(5)客戶對各類銀行產品提供渠道的選擇情況。

(6)客戶對銀行產品及服務的建議和要求。

二、建立客戶數據庫

(一)建立客戶信息檔案

在收集信息工作完畢后,就需要建立客戶信息檔案。客戶信息的質量決定著客戶關系管理的質量,建立高質量的信息檔案是客戶關系管理的基礎。

與一般的企業不同,銀行的業務系統在客戶開戶時就會留下每位客戶的基本信息,但這還不能算作是真正到位的客戶信息檔案。要進一步了解客戶,需要補充更為詳盡的客戶信息,建立更為完善的信息檔案,應該讓客戶信息檔案至少能體現出客戶自身的特點。由于銀行的客戶數量龐大,一般會選擇企業客戶及個人大客戶來建立較為詳盡的客戶信息檔案。

1.接觸客戶,建立客戶檔案

銀行營銷人員開始對新客戶進行營銷之前,就應該開始建立潛在客戶檔案。銀行可以設計統一的“客戶基本信息記錄表”。

企業的客戶基本信息表主要包括企業的名稱、地址、電話、主要管理者、財務人員聯系方式、經營范圍、注冊資本規模、員工人數、企業的主要客戶等。

個人客戶的信息記錄表內容主要包括個人姓名、年齡、住址、職業、單位、職務、聯系方式、家庭成員人數及結構、個人愛好等。這些基本信息的掌握可以為營銷人員接觸客戶、尋找面談話題并打開局面提供基礎。

另外,需要注意建立客戶信息檔案的附屬資料——營銷任務卡,這樣做可以使營銷員有目的、有針對性地展開營銷接觸。當與客戶首次接觸后,可以將接觸客戶的情況、直接獲取的客戶信息記錄在客戶檔案中,對客戶基本信息表進行完善。然后,再次建立新的營銷任務卡,對與客戶約定的下次見面方式、時間等進行記載,必要的話可以設計任務提醒方式。

2.跟蹤客戶,收集、補充客戶信息

銀行營銷人員在開發新客戶時,常常需要對潛在客戶進行多次的跟蹤回訪。但如果過度頻繁地登門或電話拜訪,會讓客戶感到反感;如果隔得時間過長,會使客戶遺忘曾經與銀行的接觸,所以跟蹤并有效回訪就是很重要的問題。統計顯示,與客戶的第一次接觸往往不會達成銷售,而很多成功的營銷是在不斷地對客戶進行跟蹤回訪中完成的。銀行需要建立“客戶跟蹤信息表”,記錄每一次與客戶接觸的情況,在與客戶每次接觸后,都需要填寫一張跟蹤信息表。表中的內容主要有客戶的約見方式、洽談時間、客戶的金融需求、客戶對其他銀行的態度、在洽談中為客戶推介的本行產品、客戶對產品的接受程度及客戶的拒絕方式等。

每一季對多張客戶跟蹤信息表進行以下總結:

(1)判斷客戶喜歡的交流方式:面談、電話談判、E-mail郵件、短信、MSN及QQ等。

(2)該客戶青睞的產品特點:是否有保值要求、收益率要求高還是低、短期還是長期等。

(3)影響該客戶金融需求的主要因素:個人客戶常受家庭、年齡、就業狀況、知識水平等影響,企業客戶常受企業自身發展特點、經濟狀況變化、管理層變動等影響,但具體到每一個客戶所受的主要影響因素必定是不同的。

編制客戶跟蹤信息總結表,可以起到提醒營銷人員加強營銷力度的作用,同時也可以使員工對營銷工作進行總結,深入了解每個客戶的特點,有針對性地進行營銷安排。

(二)客戶信息數據的電子化

有條件的銀行可以考慮對客戶信息進行電子化管理,開發電子平臺上的客戶信息管理數據庫系統,將客戶基本信息錄入,并可以跟蹤信息的持續輸入及管理,而且能將客戶信息在部門間進行共享。

該數據庫系統除了忠實記錄一線工作人員獲得的一手客戶信息外,還應該具有進一步對客戶進行深度分析的功能。例如,以獲得的信息為基礎,找到各種金融產品適合的客戶,進行針對性營銷;在數據庫中提取購買過保險產品的客戶信息,整理該類客戶的電話信息,由客服部門對這些客戶進行保險產品的電話營銷。

通過對信息的積累、分析、加工,最終使該系統成為客戶分類、客戶分析及產品營銷的有效平臺之一。

目前,多數銀行都已經進行了CRM系統電子化建設,以對客戶數據進行系統性管理。上述工作則是CRM系統的基礎部分。

建立客戶信息檔案系統的過程與步驟,如圖2-1所示。

圖2-1 建立客戶信息檔案系統的過程與步驟

(資料來源:李文龍.客戶關系管理實務[M].北京:清華大學出版社,2010.)

實例2-2

大數據時代的商業銀行應對之道

面對飛速增長的數據洪流,商業銀行應該積極開發大數據平臺,提升自身的數據整合能力與分析能力。借助大數據跟蹤客戶交易行為,分析客戶偏好,可以實現更加科學的客戶細分與營銷定位。在進行數據收集時,商業銀行既要兼顧銀行內部數據,也要注重銀行外部數據。在進行數據分析時,不僅要涉及結構化數據,還要涉及半結構化數據與非結構化數據,以保證分析結果的有效性。此外,商業銀行還需要加強與大數據金融企業的合作,尤其要加大與電商、社交網絡等大數據平臺的合作力度,以擴大數據共享范圍。同時,為了應對大數據時代,提升商業銀行的數據收集與處理能力,商業銀行的理念轉變、系統配置、人才培養等各方面配合工作也需要同步開展。

隨著大數據時代的到來,國外先進銀行已進行了一些有益的實踐。如新加坡花旗銀行開展了深度信用卡交易數據分析,有針對性地為客戶推薦符合客戶消費習慣的商家優惠信息;ING Direct網上銀行通過數據分析對客戶進行分類,篩選出高回報客戶,并為他們提供具有吸引力的利率;谷歌推出的小額貸款產品ZestCash增設了傳感裝置,可以區分出由于環境限制導致的暫時信用較低的客戶,以和信用一直較低的客戶區別對待,避免有效客戶的流失。大數據催生了信息驅動的商業模型,使用大數據研究客戶群體,打造區別化商業模式,已經成為金融業發展的趨勢和方向。

面對龐大的客戶群,商業銀行擁有海量的客戶數據與交易信息,但隨著競爭的加劇,合理地收集、挖掘數據背后潛在的數據信息變得至關重要。科學的數據分析不僅可以幫助銀行更好地了解客戶的消費習慣,建立以客戶為中心的數據收集與處理體系,而且能更好地整合資源。毋庸置疑,挖掘大數據背后更深層次的商業價值將是銀行挖掘“數據寶藏”的重要途徑。

(資料來源:李萌.大數據時代的商業銀行應對之道[J].中國城鄉金融報,2013(03).)

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