1. 銀行客戶數據分析平台有哪些差異是自己公司搭建,還是用第三方的
商業銀行擁有大量的個人客戶交易數據、個人客戶服務數據和個人客戶基本資料數據。在這些海量數據中,隱藏著大量的有價值的客戶信息。運用BI大數據挖掘中的數據可視化技術可以從這些數據集中提取客戶的分類知識。大數據商業智能BI技術可以將性質,特徵近似的數據對象歸屬再相同的群集中,商業銀行可以利用此技術分辨出能有效為之服務的最有價值的客戶,為他們提供更為個性化的服務,從而影響相關的客戶行為並最終達到提高盈利的目的。
從這里可以看出搭建這套銀行客戶分析系統比較復雜,需要較多的資源,除非公司的技術實力非常強大,否則不建議自己去搭,人力物力成本都太高。
像中信、華夏等銀行他們用的銀行客戶數據分析都是找的永洪科技,大平台效果還是非常顯著的,這家廠商好像是從底層架構的資料庫到最終的前端可視化平台都能做,而且還會幫助銀行數據分析部門去分析客戶指標,搭建完整的數據體系。這樣對於銀行來說,即使沒有專業的數據分析師,也能夠擁有一套比較簡單快捷的數據體系。
2. 商業銀行的三大特性
1.智能化:相較於傳統商業銀行的實體網點,遠程銀行以RTC、AI、RPA等技術為支撐,無需受到經營場所的局限,客戶可以隨時隨地進行業務的辦理,銀行則可以實現線上和線下業務的雙向驅動;另一方面,遠程銀行的建立也使得銀行的運營成本大大降低,在以往,銀行開設網店需要經歷選址調查、網店建設、人員招聘、設備采購等多道流程,而遠程銀行則省去了這些環節,相較於傳統銀行的經營成本占經營收入的60%,遠程銀行的經營成本只佔經營收入的15%-20%。
2.便攜性:遠程銀行的發展依託迅猛發展的計算機網路與通信技術,利用滲透到全球各個角落的互聯網,最大程度的突破了傳統業務的操作模式,摒棄了由門店、前台到櫃面等傳統模式的服務流程,將銀行的業務實現線上及線下的同步。以前必須到實體銀行網點面對面辦理的業務,現在通過手機發起視頻,遠程面對面即可,大大節省了客戶的時間,還為客戶提供了更加優質快捷的服務。使用遠程銀行,客戶可以利用碎片時間辦理轉賬、結算、匯兌、支付等業務,而無需專門請假或利用休息時間前往網點辦理業務。
3.個性化:相對於傳統銀行來說,各銀行可以根據自己的市場定位和市場創意將遠程銀行量身定製成具有自我特色的、可以為各類型的客戶服務的網上銀行。藉助遠程銀行的交易記錄,銀行可以對客戶的網上交易行為進行分析和數據挖掘,從中發現有價值的客戶,再通過業務創新來滿足這些客戶的需求。通過對客戶偏好的分析,細分服務市場,利用互聯網交互性的特點,制定用戶偏好的營銷策略和服務內容,對產品進行金融創新,從而提高銀行的競爭力。
【拓展資料】
總體來說,遠程銀行具有「3A」式特點,相較於傳統銀行,它不受時間、空間的限制,能夠在任何時間、任何地點以任何方式為客戶提供金融服務,與銀行網點配合可以形成更好地服務閉環,此外,遠程銀行還可以突破網點銀行的局限性,根據客戶的具體需要定製個性化的服務,在擴展業務的同時降低經營成本。
得助視頻銀行利用強大的音視頻通訊技術和AI分析能力,實現基於移動端的遠程視頻櫃員支持服務,同時支持視頻雙錄和雙向傳輸,靈活對接業務場景,實現從文字-語音-視頻的服務升級,同時提升網點服務的深度,讓客戶不來網點同樣享受到網點服務,同時通過移動動作站遠程銀行的能力,把銀行的服務從「坐商」升級為「行商」。以專業的AI能力為客戶提供包括呼叫中心、智能客服、外呼機器人、在線客服、視頻客服、智能質檢、靈智工單在內的七大產品體系,為客戶提供從售前、售中到售後的全流程服務。
3. 嵌入式系統和數據挖掘選哪個方向呢
選擇嵌入式系統還是數據挖掘應該結合自己的學習能力和職業規劃。
嵌入式開發在技術層次上偏低端一點,主要是搞應用方面的一些東西,手機開發,家電,工業控制自動控制系統等。數據挖掘主要是做一些商業數據分析方面的事情,銀行客戶行為分析,資料庫輔助營銷等。嵌入式和資料庫是需要編程的,從枯燥來看嵌入式的編程比軟體技術有過之而無不及;資料庫么有兩個大的方向一個是資料庫管理,也就是dba,還有一個就是資料庫數據挖掘方向,也需要編程,而且編程的難度不小。
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4. 請從客戶體驗的角度出發,談談銀行應從哪些方面入手改進零售業務
網點設計上大多數銀行都是以銀行管理方便而進行設計的,建議多考慮一下客戶的使用體驗,為客戶提供更多的服務渠道,提供差異化的服務,提升各網點響應速度,例如投訴、審批等,提高客戶心中銀行的形象。5. 銀行為什麼要做客戶分析
沒有客戶就沒有業務,對客戶進行分析,有助於企業快速獲得精準的新客戶。
客戶留存率非常重要,通過研究和了解客戶行為,我們可以進行預測性分析,開發出合適的技術增強與客戶的互動,進而提高用戶的留存率。更好的客戶分析有助於降低購置成本和運營成本,從客戶身上我們了解到客戶偏愛的產品是有哪些,這有利於我們對生成和銷售資源進行適當的調配。
6. 銀行客戶經理怎樣合規收集留存使用客戶信息
摘要 (一)確定收集目標和內容
7. 互聯網時代的客戶數據分析與精準營銷
互聯網時代的客戶數據分析與精準營銷
隨著互聯網金融和大數據時代的到來,銀行在IT建設、數據採集方面都投入了大量的人力、物力和財力,CRM系統已普遍建立,基礎建設初步完成。然而從整體來說,中國銀行業由於在數據分析(analytics)領域經驗的缺乏,戰略上誤將此項工作狹義化為IT工作,數據與客戶仍然是隔離的,數據應用主要集中在後端,數據文化尚未形成,數據分析手段仍然比較原始,實際投入產出比不高。
單從客戶細分而言,幾乎所有銀行都在做客戶群分層工作,有的銀行只是粗略分層,有的銀行根據風險與客戶生命周期進行客戶分層,但幾乎很少有銀行能夠從數據挖掘與分析角度精細化地進行客戶細分與決策,而真正懂得如何科學運用數據與模型進行客戶行為分析預判,特別對流失客戶的分析與預判,實施精準營銷的更是寥寥無幾,這必然導致銀行在以客戶為中心的轉型發展過程中,會遇到一系列與客戶發展目標相關的瓶頸,諸如我們常常聽到的如下頭疼問題:
不知道哪些客群應該重視、哪些應該放棄;
客戶流失率很高卻不知其原因,不知道如何進行客戶流失分析與預判;
不知道如何進行客戶預見性營銷與精準營銷;
不知道如何通過數據分析與模型工具促發客戶;
……
那麼,如何解決以上問題呢?我們認為,銀行首先必須要在客戶數據分析這項重要工作里投入必要的資源、人力和物力,並願意採用專業科學的管理方法與指導,從而使數據分析能夠為銀行帶來實質性的效益。本文我們將通過兩個案例的分享助您領悟這項工作的實施要領。
[案例一]客戶數據清理分析與分類
首先,將客戶數據按照邏輯關系、層層深入劃分、清理與分析。先運用數據分析方法將無效客戶界定與排除,隨後開展有效客戶與潛在客戶分析、有效客戶精細化細分、潛在客戶中分離出休眠客戶分析等,通過層層分析與剝離,結合銀行實際情況,得出對銀行有終身價值的客戶群。客戶數據細分示例如下圖:
其次,為了能真正理解客戶,需要挖掘更多目標客戶的內心深處的需求和行為特徵。必須在超越客戶身份、年齡類別、資產數字、交易數據等表象洞察客戶的需求動因和價值觀念,許多洞察客戶對於產品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易時間的偏好等等。為此,要對分層後的客戶進行深入的人文洞察與分析,分析結果用於輔助客戶營銷策略制定。
那麼,什麼才是無效客戶呢?例如,某零售銀行帳戶多達350萬,暫無精確的客戶數,賬戶金額0-100元達250萬(占總賬戶的71%,可能為無效客戶),100-1000元達40多萬戶,擁有龐大的代發賬戶。在項目實施之前,該行並沒有認識到,中低端賬戶金額並不等於中低端客戶。銀行也不知代發客戶如何使用其賬戶資金,不知為什麼代發客戶資金流出銀行。
界定無效客戶,需要將數據分析方法與銀行實際情況相結合考慮。
在本項目中,由於考慮到零售業務團隊、IT團隊與財務部門對無效客戶定義不一致,首道資深顧問在數據清理之前,與銀行相關團隊共同協商與定義「什麼樣的客戶在該行算無效客戶」。根據第一輪協商,確定以行內資產(AUM)100元(包括100元)以下,並且過去12個月所有賬戶沒有任何動作(如:存儲提取和匯入)的客戶為無效客戶。後又採用統計分析方法與實戰經驗結合,得出銀行各部門均可接受之分類切點。按此方法切除無效客戶之後,便獲得有效客戶數據。
排除無效客戶之後,重點對有效客戶和潛在客戶進行深入挖掘與分析。
在潛在客戶中,一部分為有效客戶,一部分為休眠客戶。對休眠客戶,採用相關策略進行營銷,觀測效果,根據效果為改進銀行產品提供相關建議。對於有效客戶細分,則可按客戶的消費行為、按客戶在銀行資產額、按客戶與銀行關系長短、按銀行收入貢獻度等進行細分,尤其是對於在本行有低資產額的有效客戶,需估測客戶行外資產,協助進行交叉銷售,對本行客戶產品擁有情況做精細化分析,將零售客戶總客戶數,按照產品條線進行細分。通過數據分析,確定客戶價值。
[案例二]代發客戶流失率分析、客戶維護與精準營銷
客戶流失嚴重是某銀行非常頭痛的難題,如何對銀行的客戶做好維護是該行重點關心的話題。仍然回到之前的問題,該行擁有大量的代發客戶,但不知為何代發客戶資金流出銀行金額較大?針對這個問題,我們的解決方案是:首先對該行代發流失客戶進行相關數據細分與分析,確定流失客戶特徵和屬性,同時分析影響客戶流失的各因素及各因素之間的相互關系。在此基礎上,對流失客戶在流失過程中所處時間段,進行數據分析,確定流失客戶時空特徵,並對流失客戶資產特徵進行深入分析與判斷,進而幫助銀行對已經流失或者有流失預警的客戶,提供相關流失客戶挽留策略。
在項目中我們幫助該行建立了客戶維護率模型,以此做好客戶流失預判和保留,大幅降低了該行的客戶維護成本。通過開發和不斷調試,該模型能夠幫助該行確定客戶流失預期(如預計客戶將在3個月或者5個月流失)與營銷客戶群(如年齡在20-30歲的女性客戶群),並給該行提供與設計相關客戶維護與吸引策略。例如:若要維護這些客戶,避免在預計內流失到他行,則需要配備哪些產品進行營銷?需要採取哪些營銷活動?通過哪些渠道接觸客戶?在什麼時間段最為適合進行客戶挽留?決定哪些客戶值得該行團隊花費成本進行維護挽留?……為該行大幅降低了客戶維護成本,提升了維護效率。客戶維護率模型原理示意如下圖所示。
除了做好客戶流失預判和保留,為了提升該行客戶精準營銷之預見性,並將精準營銷與該行產品(如信用卡)相掛鉤,我們在項目中對該行營銷數據進行收集與分析,並建立客戶反應率模型。首先對該行現有全員營銷數據進行收集,按照不同產品條線細分營銷數據。與此同時,收集營銷客戶屬性數據,將產品營銷數據與客戶屬性數據相匹配,開發與調試反應率模型。反應率模型用以為營銷目標客戶群進行系統評分,並根據實際情況設定界定臨界分值,剔除分值低於該臨界分值的目標客戶群,對符合分值之目標客戶群提供相關營銷策略與產品建議,由此致該行銷售成本大幅下降,客戶對產品反映率明顯提高。客戶反應率模型原理示意如下圖所示。
總之,大數據時代,「一切從數據出發」應該演變為零售銀行日常工作的思維和工作文化。銀行需要努力將大數據推向前台,要以客戶為中心,深刻洞察客戶需求,從而打造個性化的客戶體驗。因此,應該採用傳統數據分析,結合客戶需求深入洞察,找出客戶行為背後的規律。同時運用大數據技術,得出細分群體的行為特徵,從而有目的、有計劃地開展精準營銷和服務。
8. 客戶分析的分析方面
商業行為分析通過對客戶的資金分布情況、流量情況、歷史記錄等方面的數據來分析客戶的綜合利用狀況。主要包括:
1)產品分布情況:分析客戶在不同地區、不同時段所購買的不同類型的產品數量,可以獲取當前營銷系統的狀態,各個地區的市場狀況,以及客戶的運轉情況。
2)消費者保持力分析:通過分析詳細的交易數據,細分那些企業希望保持的客戶,並將這些客戶名單發布到各個分支機構以確保這些客戶能夠享受到最好的服務和優惠。細分標准可以是單位時間交易次數、交易金額、結賬周期等指標。
3)消費者損失率分析:通過分析詳細的交易數據來判斷客戶是否准備結束商業關系,或正在轉向另外一個競爭者。其目的在於對那些已經被識別結束了交易的客戶進行評價,尋找他們結束交易過程的原因。
4)升級/交叉銷售分析:對那些即將結束交易周期或有良好貸款信用的客戶,或者有其他需求的客戶進行分類,便於企業識別不同的目標對象。 1)客戶行為習慣分析:根據客戶購買記錄識別客戶的價值,主要用於根據價值來對客戶進行分類。
2)客戶產品意見分析:根據不同的客戶對各種產品所提出的各種意見,以及當各種新產品或服務推出時的不同態度來確定客戶對新事物的接受程度。 1)客戶意見分析:根據客戶所提出的意見類型、意見產品、日期、發生和解決問題的時間、銷售代表和區域等指標來識別與分析一定時期內的客戶意見,並指出哪些問題能夠成功解決,而哪些問題不能,分析其原因。
2)客戶咨詢分析:根據客戶咨詢產品、服務和受理咨詢的部門以及發生和解決咨詢的時間來分析一定時期內的客戶咨詢活動,並跟蹤這些建議的執行情況。
3)客戶接觸評價:根據企業部門、產品、時間區段來評價一定時期內各個部門主動接觸客戶的數量,並了解客戶是否在每個星期都受到多個組織單位的多種信息。
4)客戶滿意度分析與評價:根據產品、區域來識別一定時期內感到滿意的20%的客戶和感到不滿意的20%的客戶,並描述這些客戶的特徵。 對每一個客戶的成本和收益進行分析,可以判斷出哪些客戶是為企業帶來利潤的。
在CRM中,企業的生產、營銷、服務及市場都是圍繞客戶而進行的。客戶分析將成為成功實施CRM的關鍵,幫助企業最大程度地提高客戶滿意度,同時也降低了企業的運作成本,提高了企業的運作效率。接下來,本章將從與CRM戰略實施密切相關的客戶識別、客戶互動和客戶知識三個大的方面對客戶相關信息進行深入分析和探討,最後,從客戶關系管理能力的角度評價企業實施CRM的效果。
9. 銀行高凈值客戶,究竟是些什麼人
自2007年中國第一家私人銀行成立起,數十年來,國內已有多家商業銀行與國外銀行一樣開展了私人銀行服務,隨著私人銀行業的長期發展空間越來越大,許多業內人士將目光對准了私人銀行專業。
私人銀行專業在國外已經是一門非常成熟的專業,許多有海外留學打算的學生們也逐漸將目光對准了這門專業課。法國蔚藍海岸大學EIPB金融碩士項目,擁有一支由海內外知名學者組成的教授隊伍,他們有著豐富的教學經驗,其中不乏有擔任全球500強公司高級顧問、政府智囊的專家等。
今天,小編就來帶大家了解一下私人銀行專業包含了哪些領域。
1、財富管理
組合優化是人們在進行投資風險產品是根據對未來的預期實現最佳回報策略的量化計算,是風險資產管理的重點之一。學員們將學習使用計算工具對市場投資組合進行實際的優化計算,以獲得預期收益下的最佳配比。
6、現代銀行管理
使學員對現代銀行業務有具體的認知和理解,進一步鞏固所學的專業理論知識,將理論和實踐緊密結合,提高學員分析、解決問題的能力和實務操作能力。
上海協進教育集團攜手法國蔚藍海岸大學隆重推出EIPB項目,擁有完整的私人銀行、財富管理的課程體系與實踐指南。幫助學生應根據自身職業發展的實際需求,實現管理金融資產、提升投資策略等專業能力。同時提高服務意識,降低職業風險,實現與國際領先的財富管理私人銀行的金融行業的無縫對接。
10. 中國銀行fairs客戶分類
中國銀行fairs客戶分類:可以採用分類的方法也可以採用聚類的方法。
分類的方法是預先給定類別,比如將客戶分為高價值客戶和低價值客戶,或者分為長期固定客戶和短期偶然客戶等。
然後確定對分類有影響的因素,將擁有相關屬性的客戶數據提取出來,選擇合適的演算法(如決策樹、神經網路等)對於數據進行處理得到分類規則。經過評估和驗證後就可將規則應用在未知類型客戶上,對客戶進行分類。
(10)銀行客戶行為分析擴展閱讀:
客戶分類的目的不僅僅是實現企業內部對於客戶的統一有效識別,也常常用於指導企業客戶管理的戰略性資源配置與戰術性服務營銷對策應用,支撐企業以客戶為中心的個性化服務與專業化營銷。
客戶分類可以對客戶的消費行為進行分析,也可以對顧客的消費心理進行分析。企業可以針對不同行為模式的客戶提供不同的產品內容,針對不同消費心理的客戶提供不同的促銷手段等。客戶分類也是其他客戶分析的基礎,在分類後的數據中進行挖掘更有針對性,可以得到更有意義的結果。
比如,銀行在長期的金融服務中,積累了大量的數據信息,包括對客戶的服務歷史、對客戶的銷售歷史和收入,以及客戶的人口統計學資料和生活方式等。銀行必須將這些眾多的信息資源綜合起來,以便在資料庫里建立起一個完整的客戶背景。