浅谈银行零售客户细分与营销
- 培训职业
- 2025-06-20 18:30:29
银行通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视图信息，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。
银行利用系统建模，快速生成合理的销售引擎，发挥其在引导营销及销售的关键作用。从营销策划、营销计划制定、目标客户选择、营销线索推送与跟踪、销售管理到营销分析评估，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。
客户数据分主题，银行客户数据模型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。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、生命阶段等。客户行为主题数据涉及购买、签约、首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉、客户活跃度等。客户价值主题数据分为资产、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。客户需求主题数据包含产品偏好、渠道偏好。客户产品偏好指客户在储蓄、理财、个贷、信用卡等产品上的偏好性，而客户渠道偏好指对销售渠道偏好程度，包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜面等。
客户数据行为分析，报表和应用、灵活查询分析、数据挖掘是获取业务知识的三种方法。报表提供已发生的事实，灵活查询分析适用于解决即时出现的问题，数据挖掘则能从大量数据中发现潜在价值。客户细分模型根据自然属性和行为属性对客户进行群体划分，旨在发现不同需求和典型特征，以指导营销和销售。营销预测模型包括新客户获取和现有客户价值提升，交叉销售预测模型用于预测客户购买新产品的可能性，客户流失预测模型用于识别最可能流失的客户。
通过分析客户信息、交易行为进行客户细分，建立模型挖掘销售机会。银行通过数据仓库整合客户购买金融产品和服务的记录，分析客户行为模式，为销售提供有价值信息。现有营销活动基于客户交易行为信息分析销售机会，通过挖掘模型抽取出与营销任务最匹配的客户。行为分析与营销方应用结合制度建设和系统实施，将客户知识应用于市场营销，采取相应策略实现客户管理与利润最大化。
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