当前位置:>>调查研究
分享到:
    发布时间:2018-12-26 14:52:17     文章来源:原创     点击量:1051

从交易数据看银行精准营销

——基于客户交易数据构建银行客户细分营销体系

以客户为中心,是在越来越激烈的竞争形势下,大多数银行的服务宣言。但宣言的另一面,哪些客户才是和我们最亲、最近的客户呢?这个问题的答案客户经理都想知道,每个经验丰富的客户经理也都有自己的理解。对客户的准确把握,不仅能让我们客户经理更加有的放矢,把有限的精力和资源分配到更高效率的客户服务中去,更能通过有效对客户分类,达到激发老客户、发展新客户、唤醒沉睡客户的目标,使客户整体结构朝向更优的方向发展。

客户交易数据营销体系的构建框架

有没有一种简单而快速的方法,能让我们不靠经验,不添加个人感情色彩判断自己的客户,哪些是该保持的,哪些是可以发展的,哪些是要挽留的,哪些是具有潜力的?我们试着找一找这个问题的答案。

现实生活中,两个人是不是亲近关系,直观上是比较好判断的,常来常往是一个重要的标准。把这个标准放到客户关系中去,要对现有客户与我们的关系价值进行判断,那么总得有点依据,依据什么呢?依据就是客观上,这个客户是不是和我们建立了”“关系。如果一个客户最近刚跟我们发生了业务关系,并且近期发生了很多次交易(关系密切),交易的总金额还比较大(价值贡献大),那么可以基本判定这个客户是对我们“好的”客户,近期和我们接触过,熟悉我们的产品,并且“付出”较大。反之,如果在时间、频度、额度这三方面中某一个方面或者几个方面没有超过均值,或者没有达到划定的“良好客户”标准,那就可以认为是这个有问题的客户,需要我们采取有针对性的措施去转化此类客户,通过我们制订具体有效的客户营销策略去弥补。

客观来讲,在客户和银行发生的关系中,交易信息是客户和我们之间关系的最真实反映,任何类型的交互都会被交易信息如实的记录留存。我们可以根据客户业务实际发生的交易时间,交易额等交易信息,提取出能刻画客户价值特征的几个重要数量指标,用这些特征,反应客户和银行之间的亲密度。具体有以下三个步骤:首先是获得某一个限定时间内,比如三年内的客户的最近交易时间,累积交易次数,累积交易金额;然后对这些量化指标分别进行定性打分,根据各个相对于指标的平均值,分出高、低;最后根据这些不同指标的打分结果组合,对客户群体进行组合细分,确定客户类型。在此基础上,确定影响策略和营销方案。如下表:

1:客户交易数据与业务营销策略

交易时间

交易次数

交易额

客户类型

营销策略

高价值客户

VIP服务,个性化服务,附加销售,客户推荐。

重点唤回客户

客户经理直营,提供有用资源,更新的服务。

重点深耕客户

交叉销售,会员制,推荐其他产品。

重点挽留客户

重点联系或拜访,提高留存率,传递服务形象。

一般价值客户

提供价值更高的服务,提供有用资源,交叉销售。

一般保持客户

积分会员制,提升客户认可度,挖掘客户需求。

一般发展客户

新客户,促销活动,社区活动,提升品牌认可。

潜在客户

恢复兴趣,推荐新产品,品牌宣传,重建客户关系。

 

客户交易数据实例分析

数据说明:本分析案例以某银行2016年、2017年、2018年个人结算账户交易流水为源数据位基础,剔除系统自动结息等非人为触发数据。其中,最近交易日期以中位数为基准,其余指标以均值为基准。结果如下:

2:交易数据客户类型分类数量统计

 

1:各类型客户占比

     从以上数据分析结果可以看出,高价值客户占比5.3%,这部分客户交易频繁,交易总额较大,熟悉银行产品,对服务的认可度高,属于“铁杆”客户,是银行业务发展和推进口碑营销的核心依靠力量。重点客户占比2.3%,这部分客户要么曾经是银行的高价值客户,但已很久未使用我们的产品,正在流失的边缘,需要客户经理重点拜访,了解具体情况,力争挽回,提高留存率。要么对银行服务使用频度不高,需要客户经理采用交叉销售,提供定制的服务进行深入挖掘,争取补足短板,转化成为高价值客户。一般客户占比47.5%这部分客户要么经常交易,但额度过小(可能是代收代扣业务),要么是新客户,还没什么交易。需要我们有针对性的采用新客优惠、交叉销售、会员积分、社区活动吸引客户,提升品牌识别度及客户认可度。潜在客户占比45.1%,这部分客户很久未和银行发生交易,交易次数和交易额度都偏小,属于冬眠户或准流失客户,需要大量、长期投入才能恢复良性客户关系。

从数量上看,重点客户高度集中,这部分客户可以根据交易数据,明确的从庞大的客户基数中区分出来,他们最需要客户经理投入精力,集中一切资源,制定有针对性的营销策略和具体措施,争取保持、发展、挽回他们,投入产出比最高,通过他们才能实现效益和效率的最大化。另外,非重点客户总占比超过93%,说明当前有现有大量潜在客户资源需要进一步挖掘和激活。

需要说明的是,以上分析仅考虑结算业务交易情况,按照一般标准,对客户群体进行初步划分。如果要明确到某一个产品的客户如信用卡客户、贷款客户的情况,需要限定特定交易数据源,重新计算判断标准即可。而具体营销措施和方案的制订,有赖于在确定了具体类型客群的基础上,关联此部分客群的客户基本信息、产品种类信息、交易特征信息等,甚至通过调查和访谈后,获得更多有效信息的支持,做更深层次的数据分析,刻画出更加具体的年龄、职业、偏好等客户画像,才能支持最终确定更具针对性和精准的营销方案和有效的营销渠道。

客户交易数据营销体系的现实意义

用客户交易历史数据对客户进行分类,本质是通过假定客户过去的行为,能在某种程度上表明客户未来的活动、偏好和反应。分析过程具有客观、简单、直观的特点,分析结果能回答在当前时间点来看,谁是我们最好的客户,哪些客户正处于流失的边缘,谁有可能转化为更有利可图的客户,谁是低价值的客户,我们必须保留哪些客户,哪些客户最有可能对当前的营销动作做出回应,这些分析结果能为我们客户管理和业务营销的活动指明方向。

建立基于客户交易数据客户分类体系,并定期检测这些客户指标的占比和变化趋势,还能在某种程度上反映对区域客户拓展的成熟度和业务营销策略的有效性,在客户关系管理中发挥着基础性的作用。未来,在客户细分的基础上,还可以进一步建立多视角的客户营销体系,加强客户生命周期管理,即使把握客户发展趋势动态。利用数据信息手段,发现、发展客户,密切银行和客户之间的联系,建立业务数据与业务发展之间的反馈和互动,对于改变业务发展模式,提高业务发展水平,具有较大现实意义。(浙江余姚农商银行 李政)

 

 

 

附件下载:




电话:010-68981196 通用网址:中国农村金融网 网络实名:中国农村金融网

中华人民共和国电信与信息服务经营许可证:京ICP备12018315号-1 中国农村金融网版权所有