银行客户行为分析

1. 银行客户数据分析平台有哪些差异是自己公司搭建,还是用第三方的

商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户服务数据和个人客户基本资料数据。在这些海量数据中，隐藏着大量的有价值的客户信息。运用BI大数据挖掘中的数据可视化技术可以从这些数据集中提取客户的分类知识。大数据商业智能BI技术可以将性质，特征近似的数据对象归属再相同的群集中，商业银行可以利用此技术分辨出能有效为之服务的最有价值的客户，为他们提供更为个性化的服务，从而影响相关的客户行为并最终达到提高盈利的目的。
从这里可以看出搭建这套银行客户分析系统比较复杂，需要较多的资源，除非公司的技术实力非常强大，否则不建议自己去搭，人力物力成本都太高。
像中信、华夏等银行他们用的银行客户数据分析都是找的永洪科技，大平台效果还是非常显著的，这家厂商好像是从底层架构的数据库到最终的前端可视化平台都能做，而且还会帮助银行数据分析部门去分析客户指标，搭建完整的数据体系。这样对于银行来说，即使没有专业的数据分析师，也能够拥有一套比较简单快捷的数据体系。

2. 商业银行的三大特性

1.智能化：相较于传统商业银行的实体网点，远程银行以RTC、AI、RPA等技术为支撑，无需受到经营场所的局限，客户可以随时随地进行业务的办理，银行则可以实现线上和线下业务的双向驱动；另一方面，远程银行的建立也使得银行的运营成本大大降低，在以往，银行开设网店需要经历选址调查、网店建设、人员招聘、设备采购等多道流程，而远程银行则省去了这些环节，相较于传统银行的经营成本占经营收入的60%，远程银行的经营成本只占经营收入的15%-20%。
2.便携性：远程银行的发展依托迅猛发展的计算机网络与通信技术，利用渗透到全球各个角落的互联网，最大程度的突破了传统业务的操作模式，摒弃了由门店、前台到柜面等传统模式的服务流程，将银行的业务实现线上及线下的同步。以前必须到实体银行网点面对面办理的业务，现在通过手机发起视频，远程面对面即可，大大节省了客户的时间，还为客户提供了更加优质快捷的服务。使用远程银行，客户可以利用碎片时间办理转账、结算、汇兑、支付等业务，而无需专门请假或利用休息时间前往网点办理业务。
3.个性化：相对于传统银行来说，各银行可以根据自己的市场定位和市场创意将远程银行量身定制成具有自我特色的、可以为各类型的客户服务的网上银行。借助远程银行的交易记录，银行可以对客户的网上交易行为进行分析和数据挖掘，从中发现有价值的客户，再通过业务创新来满足这些客户的需求。通过对客户偏好的分析，细分服务市场，利用互联网交互性的特点，制定用户偏好的营销策略和服务内容，对产品进行金融创新，从而提高银行的竞争力。
【拓展资料】
总体来说，远程银行具有“3A”式特点，相较于传统银行，它不受时间、空间的限制，能够在任何时间、任何地点以任何方式为客户提供金融服务，与银行网点配合可以形成更好地服务闭环，此外，远程银行还可以突破网点银行的局限性，根据客户的具体需要定制个性化的服务，在扩展业务的同时降低经营成本。
得助视频银行利用强大的音视频通讯技术和AI分析能力，实现基于移动端的远程视频柜员支持服务，同时支持视频双录和双向传输，灵活对接业务场景，实现从文字-语音-视频的服务升级，同时提升网点服务的深度，让客户不来网点同样享受到网点服务，同时通过移动动作站远程银行的能力，把银行的服务从“坐商”升级为“行商”。以专业的AI能力为客户提供包括呼叫中心、智能客服、外呼机器人、在线客服、视频客服、智能质检、灵智工单在内的七大产品体系，为客户提供从售前、售中到售后的全流程服务。

3. 嵌入式系统和数据挖掘选哪个方向呢

选择嵌入式系统还是数据挖掘应该结合自己的学习能力和职业规划。
嵌入式开发在技术层次上偏低端一点，主要是搞应用方面的一些东西，手机开发，家电，工业控制自动控制系统等。数据挖掘主要是做一些商业数据分析方面的事情，银行客户行为分析，数据库辅助营销等。嵌入式和数据库是需要编程的，从枯燥来看嵌入式的编程比软件技术有过之而无不及；数据库么有两个大的方向一个是数据库管理，也就是dba，还有一个就是数据库数据挖掘方向，也需要编程，而且编程的难度不小。

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4. 请从客户体验的角度出发，谈谈银行应从哪些方面入手改进零售业务

网点设计上大多数银行都是以银行管理方便而进行设计的，建议多考虑一下客户的使用体验，为客户提供更多的服务渠道，提供差异化的服务，提升各网点响应速度，例如投诉、审批等，提高客户心中银行的形象。

提高服务渠道之间的互动性，虽然各大银行在各地均建立了营业网点、电话银行、网上银行等，但各个渠道基本上都是独立运行的，渠道之间的资源无法共享。可以通过提升产品的的多样性，统一各服务渠道的系统化，突出服务特点，各渠道之间形成互动，让客户体验到银行无处不在的感觉。

如果有客户体验管理这方面的需求，建议可以前往倍市得客户体验管理平台进行咨询。倍市得CEM是国内客户体验管理领域的首批实践者，金融、零售银行、保险等领域的体验管理服务经验丰富；已在上海、北京、武汉、广州、深圳及苏州各地设分支机构，提供全流程、精细化的产品与服务支持。点击开始数字化的客户体验管理

5. 银行为什么要做客户分析

没有客户就没有业务，对客户进行分析，有助于企业快速获得精准的新客户。
客户留存率非常重要，通过研究和了解客户行为，我们可以进行预测性分析，开发出合适的技术增强与客户的互动，进而提高用户的留存率。更好的客户分析有助于降低购置成本和运营成本，从客户身上我们了解到客户偏爱的产品是有哪些，这有利于我们对生成和销售资源进行适当的调配。

6. 银行客户经理怎样合规收集留存使用客户信息

摘要 （一）确定收集目标和内容

7. 互联网时代的客户数据分析与精准营销

互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。
单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：
不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；
客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；
不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；
不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；
……
那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
［案例一］客户数据清理分析与分类
首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：
其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。
那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。
界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。
排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。
［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。
在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

8. 客户分析的分析方面

商业行为分析通过对客户的资金分布情况、流量情况、历史记录等方面的数据来分析客户的综合利用状况。主要包括：
1）产品分布情况：分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量，可以获取当前营销系统的状态，各个地区的市场状况，以及客户的运转情况。
2）消费者保持力分析：通过分析详细的交易数据，细分那些企业希望保持的客户，并将这些客户名单发布到各个分支机构以确保这些客户能够享受到最好的服务和优惠。细分标准可以是单位时间交易次数、交易金额、结账周期等指标。
3）消费者损失率分析：通过分析详细的交易数据来判断客户是否准备结束商业关系，或正在转向另外一个竞争者。其目的在于对那些已经被识别结束了交易的客户进行评价，寻找他们结束交易过程的原因。
4）升级/交叉销售分析：对那些即将结束交易周期或有良好贷款信用的客户，或者有其他需求的客户进行分类，便于企业识别不同的目标对象。 1）客户行为习惯分析：根据客户购买记录识别客户的价值，主要用于根据价值来对客户进行分类。
2）客户产品意见分析：根据不同的客户对各种产品所提出的各种意见，以及当各种新产品或服务推出时的不同态度来确定客户对新事物的接受程度。 1）客户意见分析：根据客户所提出的意见类型、意见产品、日期、发生和解决问题的时间、销售代表和区域等指标来识别与分析一定时期内的客户意见，并指出哪些问题能够成功解决，而哪些问题不能，分析其原因。
2）客户咨询分析：根据客户咨询产品、服务和受理咨询的部门以及发生和解决咨询的时间来分析一定时期内的客户咨询活动，并跟踪这些建议的执行情况。
3）客户接触评价：根据企业部门、产品、时间区段来评价一定时期内各个部门主动接触客户的数量，并了解客户是否在每个星期都受到多个组织单位的多种信息。
4）客户满意度分析与评价：根据产品、区域来识别一定时期内感到满意的20%的客户和感到不满意的20%的客户，并描述这些客户的特征。 对每一个客户的成本和收益进行分析，可以判断出哪些客户是为企业带来利润的。
在CRM中，企业的生产、营销、服务及市场都是围绕客户而进行的。客户分析将成为成功实施CRM的关键，帮助企业最大程度地提高客户满意度，同时也降低了企业的运作成本，提高了企业的运作效率。接下来，本章将从与CRM战略实施密切相关的客户识别、客户互动和客户知识三个大的方面对客户相关信息进行深入分析和探讨，最后，从客户关系管理能力的角度评价企业实施CRM的效果。

9. 银行高净值客户，究竟是些什么人

自2007年中国第一家私人银行成立起，数十年来，国内已有多家商业银行与国外银行一样开展了私人银行服务，随着私人银行业的长期发展空间越来越大，许多业内人士将目光对准了私人银行专业。

私人银行专业在国外已经是一门非常成熟的专业，许多有海外留学打算的学生们也逐渐将目光对准了这门专业课。法国蔚蓝海岸大学EIPB金融硕士项目，拥有一支由海内外知名学者组成的教授队伍，他们有着丰富的教学经验，其中不乏有担任全球500强公司高级顾问、政府智囊的专家等。

今天，小编就来带大家了解一下私人银行专业包含了哪些领域。

1、财富管理

组合优化是人们在进行投资风险产品是根据对未来的预期实现最佳回报策略的量化计算，是风险资产管理的重点之一。学员们将学习使用计算工具对市场投资组合进行实际的优化计算，以获得预期收益下的最佳配比。

6、现代银行管理

使学员对现代银行业务有具体的认知和理解，进一步巩固所学的专业理论知识，将理论和实践紧密结合，提高学员分析、解决问题的能力和实务操作能力。

上海协进教育集团携手法国蔚蓝海岸大学隆重推出EIPB项目，拥有完整的私人银行、财富管理的课程体系与实践指南。帮助学生应根据自身职业发展的实际需求,实现管理金融资产、提升投资策略等专业能力。同时提高服务意识，降低职业风险，实现与国际领先的财富管理私人银行的金融行业的无缝对接。

10. 中国银行fairs客户分类

中国银行fairs客户分类：可以采用分类的方法也可以采用聚类的方法。

分类的方法是预先给定类别，比如将客户分为高价值客户和低价值客户，或者分为长期固定客户和短期偶然客户等。

然后确定对分类有影响的因素，将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法（如决策树、神经网络等）对于数据进行处理得到分类规则。经过评估和验证后就可将规则应用在未知类型客户上，对客户进行分类。

(10)银行客户行为分析扩展阅读：

客户分类的目的不仅仅是实现企业内部对于客户的统一有效识别，也常常用于指导企业客户管理的战略性资源配置与战术性服务营销对策应用，支撑企业以客户为中心的个性化服务与专业化营销。

客户分类可以对客户的消费行为进行分析，也可以对顾客的消费心理进行分析。企业可以针对不同行为模式的客户提供不同的产品内容，针对不同消费心理的客户提供不同的促销手段等。客户分类也是其他客户分析的基础，在分类后的数据中进行挖掘更有针对性，可以得到更有意义的结果。

比如，银行在长期的金融服务中，积累了大量的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。银行必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。