客戶群體的吸納與維護

【摘要】隨著我國金融領域改革的不斷深入，商業銀行面臨復雜的金融形勢。只有通過大數據中心的構建，以此來實現新客戶的吸納與舊客戶的維護，商業銀行才可以做好應對客戶消費需求日益趨向多樣化和個性化的準備，并且提高銀行對客戶的黏性呢？

【關鍵詞】大數據中心金融改革 銀行服務

隨著我國金融領域改革的不斷深入，金融業壟斷門檻的降低，國外競爭者的大量涌入，中小商業銀行的跨區域發展，商業銀行面臨復雜的金融形勢。面對來自股東和競爭對手兩方面的壓力，那些忽視服務能力的商業銀行，最后只能砸了自己的品牌形象。因此，商業銀行必須通過做好客戶群體的吸納與維護工作，實現業務模式從以產品運營為核心向以服務為核心的轉變，維持較高的利潤率和資產回報率。

那么，商業銀行應當如何做好應對客戶消費需求日益趨向多樣化和個性化的準備，并且提高銀行對客戶的黏性呢？我認為必須通過大數據中心的構建，以此來實現新客戶的吸納與舊客戶的維護：

一、確立客戶數據在營銷戰略中的基礎性作用

為保住業績而去拉更多的客戶，僅僅是銀行做好客戶群體的吸納與維護工作的第一步。只有通過大數據中心，銀行才體會得到和客戶牽手的真實感：這個客戶是銀行的真實客戶，他的金融消費行為是在銀行的密切關注下完成的。例如通過他定期在加油站的刷卡記錄，我們知道他可能有一輛車；通過他定期在酒店、賓館的刷卡記錄，我們知道他可能是一名經常出差的商務人士；通過他定期在香港、澳門首飾專賣店、奢侈品商店的刷卡記錄，我們知道他可能會對富有投資及收藏價值的商品感興趣……當前2014年的銀行征信工作正在全面鋪開，這就是我們推進大數據中心構建的一個重要節點：存量人民幣基本賬戶信息正在大量收集，電子化信息檔案正在一一建立，信用評價機制正在不斷健全，而信用信息正在實現共享和應用。

二、搭建出眾的大數據中心后臺

做好客戶群體的吸納與維護，就必須建立能夠有效針對客戶的消費行為進行細致而強大的數據分析與挖掘的數據倉庫。這個大數據中心應當具有超級計算中心提供的超強計算能力，可以充分利用動態配置、資源集合、數據服務和標準化的基礎設施，并輔以相應的營銷分析系統，通過網絡、業務數據以及運維支撐系統的融合，基于海量數據而非經驗和直覺來進行管理和分析，并最終作出決策。這個大數據中心將會給銀行帶來巨大的規模經濟效應，因為不同的細分市場所配備的資源是不一樣的，所以精細化的客戶管理將會使資源和細分市場的匹配達到最佳。基于大數據中心的建設將會成為重點突破方向，細致、真實的客戶資料能帶給銀行不可估量的價值，對其他業務有一定的參照和引導作用，并對進一步做好客戶服務、實現金融交叉銷售有極大的幫助。

三、基于大數據中心進行有效的客戶管理

只有練就卓越的服務能力才能留住客戶，因此必須做好客戶群體的維護，管理好包括客服在內的整個后臺業務。銀行應當在內部專門成立一個實力強大的數據挖掘小組，根據營銷導向和信用導向，通過收集客戶關系管理系統和交易數據庫所搜集的數據，對客戶的消費習慣作出深入的分析，對每一個客戶進行行為評估。知道客戶的個性消費喜好以后，銀行就可以進行主動的經營和有效的客戶管理，根據客戶的需求定制個性化的服務，在客戶最需要的時候向他提供最合適的產品和服務：例如在營業網點進行各種形式的貴金屬產品展示；舉辦富有投資、收藏價值的紀念品沙龍品鑒活動；代理特色金幣、十二生肖紀念郵票、個性定制的手工藝品……

此外，因為大數據中心解決了信息不對稱的問題，銀行還可以拿著這樣的數據報表要求商戶給我們的客戶專門的優惠；我們也可以用這些數據與商場進行談判，要求他們提高我們的回傭，因為我們的客戶能給它們帶來效益。在搭建了良好的售后服務系統，和客戶建立了良好的互動關系以后，我們還可以實現最大效用的客戶管理：口碑營銷，讓客戶幫忙去轉介紹。開發新客戶需要很大的成本，但是做好老客戶只需要用心！這就是我們在戰略上重視大數據中心的最終理由——黏住客戶的基礎。

事實上，最終決定商業銀行在未來中國金融領域地位的，是商業銀行在產品設計、服務以及客戶數據挖掘上的能力。在過去，客戶數據的收集是基于產品的，我們所謂的銀行客戶是松散的客戶，每個客戶給銀行留下的只有一個名字和身份證號碼，他只是幾百萬字符串中不起眼的一條而已。但其實魔鬼就在細節之中，只有做好大數據中心的構建，建立營銷導向的客戶數據收集工作，這才是實現利潤跨越式增長的最終動力。

作者簡介：湯旭升（1990-），男，就職于新會農商銀行，職稱：經濟師，研究方向：金融理論與實踐、企業管理。