银行客户标签体系建设与营销应用探索_吴昊.pdf

【摘要】商业银行的竞争，表面上是产品与服务的竞争，其背后则是暗流涌动的数据战。金融科技时代，银行业在海量数据信息的赋能支撑下，传统的市场环境、服务模式、营销策略已被彻底颠覆。随着大数据、人工智能、生物技术的发展，商业银行在获客、活客、留客等客户关系管理方面更加精准、深入。本文立足基层网点经营，通过分析商业银行零售客户营销的现状与不足，提出客户数字化标签的内涵及完善银行零售客户特征分类及营销对策，对数据分析平台的开发设计等方面提供建议，供同行参考。【关键词】商业银行；客户；数据信息；标签体系；开发思路；营销应用一、引言以客户为中心、充分了解客户、细化客户需求、深耕客户经营逐步成为零售银行客户经营的新思路。大数据时代背景下，数据技术在金融领域广泛应用与推广，促进了金融行业管理思维的更新发展，也成了加强客户关系、应对金融脱媒和同业竞争的重要手段，而客户的标签体系建设与精准画像则是实现这一手段的重点与关键。二、客户个性化标签与精准画像标签（也称标注）是指对特定对象额外加上用于识别的符号。标签技术本质上是一种分类法，通过群体自发的标注行为对资源进行分类，也称为社会标注系统或协同标注系统。本文所称的标签即使用自定义的标签词语对网络或系统中的客户资源进行标注、管理。通过标签化管理，可以有效感知客户需求，真正做到差异化服务，满足个性化需求，进一步促进营销策略的实施。在 Bank4.0 时代，客户标签与画像是传统营销方法的技术升华，其核心是基于大数据挖掘技术，对客户生活社交、资产负债、投资偏好、交易频率等特征属性信息进行深入分析和信息重组，搭建以客户为中心的画像体系，从而对目标客户进行精准细分、触达、营销、管理和维护，数字化营销就是这一闭环过程的科学设计与高效实施。商业银行通过建立零售客户标签体系，设计客户分析模型，进行数据信息加工和运算。一线营销人员可借助客户标签体系，快速发掘和识别出高价值潜力客户，进行新客户银行客户标签体系建设与营销应用探索吴昊吴立明作者单位：中国农业银行股份有限公司金华分行34Focus视点拓展、存量客户提升，防止低频客户流失，阻断客户交易风险传染，从而提升商业银行客户管理水平。三、客户标签管理的痛点难点1.标签体系应用缺乏导致客户识别受限商业银行在获客拓客工作实践中，由于客户信息的不完整、系统信息标注功能不强、员工对客户信息治理不及时等问题，常常难以对存量或潜在客户进行系统分类、有效识别、精准管理。客户的一些属性或标签，如资产标签（例如，是否有房有车）、爱好标签（例如，是否喜欢旅游购物）、投资理财标签（例如，是否炒股理财）、其他标签（例如是否住在高档小区、是否二胎父母、是否是他行贵宾客户）等并未在 CRM 系统、核心业务操作系统中标注或显示。离散单一的标签并不能真实反映客户的资产实力、需求偏好，银行基层员工很难从中获取营销和维护的路径。2.传统管理工具失效导致标签体系低能目前商业银行普遍使用的 CRM 系统往往侧重于按金融资产标签进行客户等级划分，并由不同层级银行员工认领管理。由于管户系统功能的限制，基层员工在日常实操中需借助一些传统方法和工具，如手工建立客户管户档案、业绩统计台账、产品销售清单（台账）等，或者制成电子表单，定期更新调整，简单且实用。根据笔者调查，普通营业网点日均金融资产 10 万元以上的客户人均管户达 200 300 户，随着客户总量的不断增加及对客户需求挖掘的进一步深入，传统方法难以应对庞大客群的细分、识别、维护。一方面基层员工为此每天耗费大量的时间与精力，员工营销服务的成效削弱，事倍而功半；另一方面客户抱怨银行服务不贴心，体验不佳，同时网点也存在管户交接困难，导致客户维护盲点与真空等。3.有效营销场景不足导致标签信息困难随着银行活跃客户年轻化发展，网点到场客户量逐年下降，线下渠道交易量大幅下滑，传统的“赢在大堂”的营销理念已越来越难以持续，倒逼商业银行从场内营销转向“场内+场外”拓展、由线下场景转向“线下+线上”场景，实行双轮驱动营销。相比专业公司和专业团队，商业银行在新型场景建设方面存在先天的不足，商业银行的 App 重在突出金融交易功能，线上非金融功能相对较弱，线上线下联动功能不强，用户黏性不足，客户流失严重。因此，开放合作建场景，借助合作方的场景渠道拓展自己的客户已成共识，但由此带来的另一个问题是场景前后端数据信息互相独立，作为后端支付的银行往往难以获取客户基础信息、交易订单信息、商品物流信息，无法建立完备的客户标签。4.标签体系散乱导致客户画像失真商业银行目前的客户管理仍在较粗放、浅表的探索阶段，普遍缺少一个智能化的、具有较强应用价值的客户画像体系，尚未完全通过整合消费附言、客户地址、营销建模、数据仓库基础数据等重要信息，勾勒出客户 360 度视图的全景画像（如给某一客户标注房车类标签、手机类标签、生活方式类标签、活跃度类标签、投资类标签等）。客群系统计算、分析、感知功能较为局限，难以为一线人员开展精准识别、高效服务提供强有力的支撑。四、标签体系建设与应用建议1.客户标签体系建设的现实意义商业银行建立客户标签体系是实现客户画像构建、进行分层分类管户的基础性工作。通过数据挖掘和数据加工等大数据技术，结合客户 360画像，可以探知客户需求信息，制定针对性的营销方案，在感知到客户需要时，系统会自动触发短信、智能语音、App 等渠道推送营销活动、专属权益、额度提升等适配服务，并实现营销活动成效的实时监测和自动评价，从而提高客户获取的准确率和营销的成功率。2.客户多维度标签开发思路（1）以大数据、人工智能等技术赋能标签信息采集针对客户属性和业务需求差异，可以从以下维度设计开发客户标签体系，比如：客户基础信息、交易习惯、产品偏好、资产情况、负债情况、风险偏好、社交生活和其他属性等。通过从客户最基础的自然信息“由浅入深”延伸到客户的行内交易、资产负债、产品覆盖等方面，采集客户生活社交、其他方面的外部信息，多维度标注特征标签，通过数据关联、趋势预测、组合模型等技术进行分析、加工、综合、比对，生成客户的基本画像，实现对客户价值的评价、识别和应用。具体包括以下维度：客户基础信息维度：在客户开户或参加活动时收集，包括性别、年龄分段、职业或行业、住址、家庭用车、家庭成员等信息标签；交易习惯维度：包括客户的用卡习惯、频次、金额；交易渠道（手机银行、35 6月刊 2023Shanghai Business自助机具、银行网点）使用习惯与频次；交易对象与金额等信息标签；产品偏好维度：包括客户在商业银行的产品持有量（品种、金额）、产品稳健性、产品状态、购买潜力等信息标签；资产状况维度：包括客户的金融资产品种、额度，包括客户资产偏好、集中度、投资趋势及客户价值层级等信息标签；负债情况维度：包括客户贷款和信用消费情况，包括贷款类型、金额、历史贷款笔数、信用状况等信息标签；风险偏好维度：包括客户的投资风险偏好（高、中、低风险资产的配置情况、额度比例）和信用状况（客户信用评级评分，不良征信记录、还款意愿和还款能力、不良嗜好等信息标签）；社交及其他维度：包括客户兴趣爱好、购物消费、就医就学、出入境及客户在同业机构的业务合作情况、价值贡献等信息标签。（2）标签信息应用分析基于客户标签特质进行分类分群营销。有了初始的客户特征信息，还需进一步人工分析、数据挖掘和系统运算，综合生成某一特征的客群分类，在客群系统中建群标注，商业银行针对不同客群的标签特质，实行批量式营销、差异化管理。针对优质财富型客群，根据客户标签信息，向该客群重点推荐“财富类”“私行类”专属产品，并视客户的金融活动经验和风险偏好有的放矢。对有经验的存量客户重点推荐理财、基金、国债和保险等配资组合，提高资产收益，增加交易频次，增强客户忠诚度。对新增客户则需要比对潜力标签（如有房、有车、大额消费等），先匹配标签信息，判断客户的潜在资产实力，再进行专属产品的推介，重在增强信任度。针对高频交易型客群，重点关注交易频次高但资金留存少的客户，通过相关客户标签的使用，来实现“高频低存”客户的资金留存和产品覆盖。可对经营性行业客户配套小微低息融资+闲置资金理财，对一般性个人客户结合其他标签信息与个性需求进行适合产品的推荐，解决其金融需求，提升客户的满意度，实现从最初的产品交易对象向价值合作对象的升级。针对睡眠流失型客群，重点关注近一年无交易或极少交易的客户，通过对客户标签（如：该客户历史最高等级、产品覆盖数、行业职业、历史交易、产品与风险偏好等标签）的分析，研判客户再次被激活的可能性，制订出针对该类客群的激活挽留方案，实现对睡眠客户的二次激活。加大对非活跃客户的活动刺激和唤醒触达，对那些属“本行低效而他行高质”客户，并定向为其推介专属、更具吸引力的相关产品，促使客户金融资产转移留存。同时，对那些人具有潜在消费需求的客户，及时推介合适的消费信贷产品，从而达到促活拉新的双赢目的。保持标签体系建设与应用的有效性。客户标签体系建设与应用是一项系统工程，需要不断地探索与创新，敏态化评估与优化。日常工作中，首先要牢固树立“了解你的客户”的思维，这是商业银行开展标签体系建设的重要前提，培养员工了解用户的思维，把客户的分类管理与差异服务做得尽可能精细；其次，是注重从行业细分挖掘标签信息，重点筛选相对具有标签性质的行业，综合分析客户的订单信息、支付信息，从中开发并获取新型个性特征的客群；再次，要持续更新客户标签库，根据客户行为信息的动态及变化添加后备标签，根据标签属性和库存标签挖掘关联关系，生成新标签并更新标签库；最后，要组建客户标签管理项目团队，建立前中后台多岗位相互配合的项目组，一定程度打破不同条线和部门的壁垒，对某一行业客户特征与需求充分调研深挖，对团队成员进行相应的培养和市场锻炼，分工负责具体客群项目从信息获取、特征提取、标注分类、管户指派、要约营销、活动准备等各环节的工作，提升基层批量管户营销的战斗力。参考文献1 崔莹琰，谢福成.大数据环境下商业银行客户标签体系的构建J.中国金融电脑，2014(11):43-46.2 石沐天，唐明凤.银行互联网金融营销问题与“三化”解决策略 J.辽东学院学报（社会科学版），2021,23(01):55-60.3 王彦博，周学春，王茜.FinTech 时代商业银行零售客户标签体系建设与数字化营销应用 J.银行家，2018(01):88-91.4 林建勇.以快速精准的数据支撑营销网络升级 J.中国农村金融，2021(07):89-90.5 陈伟.融合用户画像的银行智慧营销策略探讨 J.农银学刊，2021(04):64-68.6 石勇，马福海，齐志泉，崔荔蒙.基于比例标签学习的商业银行重要基金客户识别研究 J.数学的实践与认识，2017,47(19):291-302.7 俞丽君，俞艳红.信用卡客户标签体系建设与应用探索 J.中国信用卡，2020(05):64-68.36Focus视点