商业银行客户关系管理
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第一节 客户数据信息管理

在信息化时代到来之前,管理大量的客户数据是一件困难的事情,但是随着互联网的普及,信息技术和电子商务的迅猛发展,我们每个人、每个企业都置身于大数据时代。在大数据时代,客户数据多、信息量大,使银行进行数据的收集、储存、共享和管理的效率大大提高。尤其银行的客户数量规模很大,建立与开发客户信息数据库对银行提高经营效率非常关键。

一、收集客户信息

进行客户数据信息管理的第一步就是收集客户信息,而收集客户信息就需要找寻客户数据,当然,在数据收集的过程中要注意区分数据类型。

(一)客户数据来源

建立客户数据库的前提是收集客户数据,即从各种来源收集对银行有用的客户数据。根据客户数据的来源渠道,可分为内部数据来源和外部数据来源。

1.内部数据来源

银行业务系统中的客户数据是内部数据来源,从客户填写开户申请表时,银行就可以在开户申请表中设计所需要客户提供的相关信息,在办理其他业务时,也可以在业务申请表上设计追加的细化信息。例如,在客户购买理财产品前,请客户填写投资历史、理财需求、理财目标等。除了客户自己填写、提供的信息外,更为大量的信息是银行交易系统对客户金融交易的记录。

而且,内部数据应该能在银行各部门间达到共享,这样可以避免重复性的数据统计给客户带来的烦扰,也尽可能地提高了信息管理的效率。例如,美国一家银行的个人信贷客户抱怨说:“贷款审批的时间太长,其中很重要的一个原因就是银行内部信息没有共享。”客户投诉说:“一周之内,银行有3个部门的工作人员,打了3次电话给我,问同样的问题。”

2.外部数据来源

银行的客户数据不能只靠自身的积累,银行系统中能够统计到的往往是已经成为银行客户的数据,对于银行准备要争取的潜在客户的数据是无法收集的。因而,银行需要一些外部渠道来获取数据来源,从渠道选择上看,外部数据来源的收集渠道有直接渠道和间接渠道。

(1)直接渠道

① 用调查法获取信息。在调查中获取信息,即银行的信息调查人员通过面谈、问卷调查、电话调查、网络调查等方法获得第一手的客户资料,当然也可以通过特定的仪器、设备观察被调查者,记录并获取信息。

美国一家公司就曾经在1000多个家庭的电视机上装上电子观察系统,只要收看3分钟以上的电视节目,就会被系统记录下来。通过这种方法,可以得到家庭的收视偏好等信息。

在银行,完成营销任务的角色常常由客户经理来担任,成功的银行营销人员往往善于收集、整理、保存及利用各种有用的客户信息。尤其是在新客户的营销过程中,对于客户信息的掌握有利于拉近与客户的距离,并且能够促成成功的营销。

② 在营销活动中获取客户信息。越来越多的银行开始注重多渠道对公众的营销活动,通过如街头宣传、社区金融服务活动、理财沙龙等营销活动,寻找新客户,与客户建立联系,获取客户信息。营销活动不能成为银行信息的单一输出,而应该成为信息的双向交流,银行通过营销活动宣传并释放金融产品和服务的信息,同时,也要通过有效沟通,获取客户对银行产品的需求信息和对银行形象评价的信息。

③ 从客户投诉中收集客户信息。处理投诉其实也是获取客户信息的渠道,在处理投诉过程中,银行可以发现未被满足的客户需求信息,了解客户对银行及其产品的评价,并得到客户对银行的建议,为改进产品和服务获得一手资料。

(2)间接渠道

间接渠道收集客户信息,是指银行从公开的各类信息中或通过向第三方购买的方式获得客户信息,一般有如下渠道:

① 公开媒体:如各类权威报纸、杂志、图书、电视台、网站等发布的相关信息。

② 新兴社会化媒体:如微博、微信、电子商务平台中汇聚的信息。

③ 权威机关:指国家有关部门及驻外机构发布的信息。

④ 中介机构:公信力较高的国内外咨询公司、评级公司常常拥有很多客户信用信息。

⑤ 其他金融机构:银行可以考虑与其他金融机构共享金融类客户信息。

⑥ 其他渠道。

实例2-1

银行网点调查数据显示客户最佳等待时间为10分钟

富晨(中国)理财发展研究中心2007年1月22日联合金融界网站、北京青年报、当代经理人、私人理财、大众理财、卓越理财、网易、新浪、搜狐等多家媒体在北京发布“大陆零售银行网点调查数据”。

随着人们收入和生活水平的逐渐提高,人们的金融消费能力也逐步提升,而且外资银行的进入也使得竞争日益激烈的银行业竞争更加白热化,为了在市场上占有一席之地,目标客户的研究和细分成了各家银行的重要任务。

“大陆零售银行网点调查数据”包括“消费者金融消费行为特征与偏好”数据、“营业机构物理布局”数据、“营业机构内部空间布局评价”数据等。以“消费者金融消费行为特征与偏好”为例,其中对消费者对于金融机构位置网点的偏好,去网点办理业务时采用交通方式的偏好,消费者距离、时间容忍度,银行品牌偏好,网点选择偏好,消费者办理业务时间偏好等指标予以量化。

据富晨(中国)理财发展研究中心研究员董宣先生透露,“大陆零售银行网点调查数据”是富晨理财通过在北京、上海、宁波、重庆、武汉、天津、南京、南海、烟台等9个城市对银行网点和消费者进行实地调研,并由专家对约23000份调查数据比较分析得出的调研数据。以“消费者金融消费行为特征与偏好”的“客户办理业务时间偏好”为例,经过数据分析得出客户容忍的等待时间在10分钟以内的数量,占到数据总量的85.4%,若等待时间超过10分钟,客户数量占比急剧下降到6.9%。因此建议银行把客户的等待时间尽量控制在10分钟以内。

据了解,此“大陆零售银行网点调查数据”已由国内五大银行在进行机构规划、业务流程再造、产品创新、营销策略制定等工作时予以采纳。

(资料来源:金融界网站.银行网点调查数据显示客户最佳等待时间为10分钟.http://bank.jrj.com.cn/2007/01/000001940225.shtml

(二)客户数据类型

客户数据是指银行信息系统中关于客户的自身特征及行为的数字化描述。这意味着银行要对客户自身的属性以银行自身的方式进行获取和描述,将这些数据整理输入银行的数据库,是进行有效、科学客户管理的基础。银行的客户数据类型可以分为描述性数据、营销性数据和交易性数据。

1.描述性数据

描述性数据让我们知道“客户是什么人”。它包括客户最基本的信息,如个人客户的姓名、年龄、文化程度等;企业客户的名称、注册地、经营范围等。

个人客户的描述性数据包括但不限于以下几个方面。

(1)基本数据:姓名、年龄、电话、住址、身份证信息等。

(2)职业数据:职业、工作单位、职位等。

(3)风险偏好:是否有过投资经历、对金融产品的选择偏好(收益率、安全性、功能多样性等)等。

企业客户的描述性数据包括但不限于以下几个方面。

(1)基本数据:企业的名称、注册地、分支机构、法人代表、员工人数等。

(2)经营数据:经营范围、所处行业发展前景等。

(3)财务数据:资本规模、资产状况、资产负债率、盈利状况等。

(4)市场数据:产品品牌知名度、产品市场份额、竞争者情况等。

公司客户信息的主要内容见表2-1。

表2-1 公司客户信息的主要内容

2.营销性数据

营销性数据让我们知道“银行曾对客户做过什么”。以往的银行客户数据采集中,这类数据常被忽略,但实际上,对这类数据的掌握可以使银行更加有序地开展客户管理,减少服务偏差,避免重复性工作。这类数据包括:

(1)员工对客户营销时做出的承诺。

(2)服务人员在服务过程中为客户提过的建议。

(3)分销商对客户的宣传和承诺。

(4)客户满意度调查数据。

(5)其他以银行名义向客户传递的信息。

3.交易性数据

交易性数据让我们知道“客户在银行做过什么”,这类数据是当前银行十分重视的数据,也常常是银行进行业务调整及客户分类的基础。这类数据包括:

(1)开户记录、业务频率、业务金额、账户余额、金融资产总值、消费金融产品种类等。

(2)客户投诉信息、关闭账户原因。

(3)对金融产品及服务的申请信息、售后服务内容。

(4)银行网站访问情况。

(5)客户对各类银行产品提供渠道的选择情况。

(6)客户对银行产品及服务的建议和要求。

二、建立客户数据库

(一)建立客户信息档案

在收集信息工作完毕后,就需要建立客户信息档案。客户信息的质量决定着客户关系管理的质量,建立高质量的信息档案是客户关系管理的基础。

与一般的企业不同,银行的业务系统在客户开户时就会留下每位客户的基本信息,但这还不能算作是真正到位的客户信息档案。要进一步了解客户,需要补充更为详尽的客户信息,建立更为完善的信息档案,应该让客户信息档案至少能体现出客户自身的特点。由于银行的客户数量庞大,一般会选择企业客户及个人大客户来建立较为详尽的客户信息档案。

1.接触客户,建立客户档案

银行营销人员开始对新客户进行营销之前,就应该开始建立潜在客户档案。银行可以设计统一的“客户基本信息记录表”。

企业的客户基本信息表主要包括企业的名称、地址、电话、主要管理者、财务人员联系方式、经营范围、注册资本规模、员工人数、企业的主要客户等。

个人客户的信息记录表内容主要包括个人姓名、年龄、住址、职业、单位、职务、联系方式、家庭成员人数及结构、个人爱好等。这些基本信息的掌握可以为营销人员接触客户、寻找面谈话题并打开局面提供基础。

另外,需要注意建立客户信息档案的附属资料——营销任务卡,这样做可以使营销员有目的、有针对性地展开营销接触。当与客户首次接触后,可以将接触客户的情况、直接获取的客户信息记录在客户档案中,对客户基本信息表进行完善。然后,再次建立新的营销任务卡,对与客户约定的下次见面方式、时间等进行记载,必要的话可以设计任务提醒方式。

2.跟踪客户,收集、补充客户信息

银行营销人员在开发新客户时,常常需要对潜在客户进行多次的跟踪回访。但如果过度频繁地登门或电话拜访,会让客户感到反感;如果隔得时间过长,会使客户遗忘曾经与银行的接触,所以跟踪并有效回访就是很重要的问题。统计显示,与客户的第一次接触往往不会达成销售,而很多成功的营销是在不断地对客户进行跟踪回访中完成的。银行需要建立“客户跟踪信息表”,记录每一次与客户接触的情况,在与客户每次接触后,都需要填写一张跟踪信息表。表中的内容主要有客户的约见方式、洽谈时间、客户的金融需求、客户对其他银行的态度、在洽谈中为客户推介的本行产品、客户对产品的接受程度及客户的拒绝方式等。

每一季对多张客户跟踪信息表进行以下总结:

(1)判断客户喜欢的交流方式:面谈、电话谈判、E-mail邮件、短信、MSN及QQ等。

(2)该客户青睐的产品特点:是否有保值要求、收益率要求高还是低、短期还是长期等。

(3)影响该客户金融需求的主要因素:个人客户常受家庭、年龄、就业状况、知识水平等影响,企业客户常受企业自身发展特点、经济状况变化、管理层变动等影响,但具体到每一个客户所受的主要影响因素必定是不同的。

编制客户跟踪信息总结表,可以起到提醒营销人员加强营销力度的作用,同时也可以使员工对营销工作进行总结,深入了解每个客户的特点,有针对性地进行营销安排。

(二)客户信息数据的电子化

有条件的银行可以考虑对客户信息进行电子化管理,开发电子平台上的客户信息管理数据库系统,将客户基本信息录入,并可以跟踪信息的持续输入及管理,而且能将客户信息在部门间进行共享。

该数据库系统除了忠实记录一线工作人员获得的一手客户信息外,还应该具有进一步对客户进行深度分析的功能。例如,以获得的信息为基础,找到各种金融产品适合的客户,进行针对性营销;在数据库中提取购买过保险产品的客户信息,整理该类客户的电话信息,由客服部门对这些客户进行保险产品的电话营销。

通过对信息的积累、分析、加工,最终使该系统成为客户分类、客户分析及产品营销的有效平台之一。

目前,多数银行都已经进行了CRM系统电子化建设,以对客户数据进行系统性管理。上述工作则是CRM系统的基础部分。

建立客户信息档案系统的过程与步骤,如图2-1所示。

图2-1 建立客户信息档案系统的过程与步骤

(资料来源:李文龙.客户关系管理实务[M].北京:清华大学出版社,2010.)

实例2-2

大数据时代的商业银行应对之道

面对飞速增长的数据洪流,商业银行应该积极开发大数据平台,提升自身的数据整合能力与分析能力。借助大数据跟踪客户交易行为,分析客户偏好,可以实现更加科学的客户细分与营销定位。在进行数据收集时,商业银行既要兼顾银行内部数据,也要注重银行外部数据。在进行数据分析时,不仅要涉及结构化数据,还要涉及半结构化数据与非结构化数据,以保证分析结果的有效性。此外,商业银行还需要加强与大数据金融企业的合作,尤其要加大与电商、社交网络等大数据平台的合作力度,以扩大数据共享范围。同时,为了应对大数据时代,提升商业银行的数据收集与处理能力,商业银行的理念转变、系统配置、人才培养等各方面配合工作也需要同步开展。

随着大数据时代的到来,国外先进银行已进行了一些有益的实践。如新加坡花旗银行开展了深度信用卡交易数据分析,有针对性地为客户推荐符合客户消费习惯的商家优惠信息;ING Direct网上银行通过数据分析对客户进行分类,筛选出高回报客户,并为他们提供具有吸引力的利率;谷歌推出的小额贷款产品ZestCash增设了传感装置,可以区分出由于环境限制导致的暂时信用较低的客户,以和信用一直较低的客户区别对待,避免有效客户的流失。大数据催生了信息驱动的商业模型,使用大数据研究客户群体,打造区别化商业模式,已经成为金融业发展的趋势和方向。

面对庞大的客户群,商业银行拥有海量的客户数据与交易信息,但随着竞争的加剧,合理地收集、挖掘数据背后潜在的数据信息变得至关重要。科学的数据分析不仅可以帮助银行更好地了解客户的消费习惯,建立以客户为中心的数据收集与处理体系,而且能更好地整合资源。毋庸置疑,挖掘大数据背后更深层次的商业价值将是银行挖掘“数据宝藏”的重要途径。

(资料来源:李萌.大数据时代的商业银行应对之道[J].中国城乡金融报,2013(03).)