深化精准识别 赋能客户精细化运营

■ 中国农业银行广东省分行 贺春林

随着数字化进程的加速推进和金融科技的蓬勃发展，一方面，商业银行在客户经营上面临更加激烈的市场竞争，新客拓展成本逐年提升；另一方面，商业银行越来越关注存量客户的深度经营，纷纷引入先进技术手段和管理理念，通过改善当前客户管理体系，针对不同层级、不同类别客户配置差异化的资源和服务，加快对存量客户的价值挖掘。

一、商业银行个人客户分层分群经营实践

为提升个人客户经营质效，商业银行纷纷实施个人客户分群经营。如中国建设银行打造“分层+分群+分级”的个人客户管理体系，形成“基础客户场景直营—潜力客户私域直营—中高端客户网点专营—私行客户‘1+1+N’服务”的链条；招商银行根据客户月日均个人总资产，形成包括金葵花、金葵花钻石、私人银行在内的中高端客户分层管理体系和服务体系。本文对中国农业银行广东省分行（以下简称“农行广东分行”）个人客户分层分群经营实践进行详细介绍。农行广东分行在存量客户挖潜上，针对不同层级不同类别的客户，提供差异化金融服务，增强客户金融服务的可获得性和便捷性，以数字化手段提升客户经理营销和管户效率，赋能个人客户经营提质增效。

（一）深入开展精准识别模型应用

基于数据挖掘平台，结合统计分析与机器学习建模，从资产、产品、行为三个维度全方位对客群画像，构建多个分析模型，推动客群经营管理智能化。“潜力客户目标挖掘模型”通过分析各个客群的潜在高价值客户来源，根据同名他行卡bin 信息，在本行客户中识别出他行贵宾客户，通过建立快捷高效的“他行贵宾客户”“优质房贷客户”“私行临界客户”等9 个潜力规则模型精准拓展潜在私行客户。“分群分类客户流失智能预警模型”通过分析不同客群的流失占比、流失特点、影响因素等，在每个客群里筛查具有流失倾向的客户，38%有流失趋势的客户实现资产扭降为升，客户季日均AUM得到有效提升。“协同过滤精准产品推荐模型”利用机器学习模型对客户倾向产品进行分类分析，对客户的理财和基金喜好度进行打分推荐，为客户提供精准化产品推荐。“营销渠道偏好推荐模型”根据客户历史购买基金、理财等产品行为，挖掘客群客户金融消费特征，为每位客户提供精细化定制渠道推荐，产品推荐成功率显著提升。

（二）分层分群开展客群经营

按照纵向客户资产规模分层、横向持有产品和特征分群的思路，分层分群开展个人客户精细化运营。

1.纵向分层经营。围绕“获客活客留客、提质升级、价值贡献”，做好分层精准营销。一是私行拓户。健全私行体系架构，实施倍增拓户行动，通过目标客户清单触达目标客户实现提级。二是贵宾提级。上线分行特色贵宾客户权益专区，开展存量贵宾客户权益礼等活动，形成贵宾客户“活跃、留存、提升”的闭环营销流程。三是大众挖潜。针对静默客户开展数字化精准营销，在短信等传统触达方式的基础上，延伸智能外呼、5G 短信等新渠道开展客户周期性触达。

2.横向分群经营。根据客户产品持有和客户特征情况，重点经营掌银、个贷、信用卡、社保、代发、车主、商户、教育、银发等重点客群，推进零售客群联动做、批发做、平台做、场景做。掌银客群方面，建立客户行为分析和产品购买预测模型，开展掌银客群与其他客群的交叉渗透营销。个贷客群方面，全面抓好存量客户维护和增量客户拓展，带动存款、账户、掌银、信用卡、保险理财等业务同步发展。信用卡客群方面，打造账单分期外呼中心，利用精准模型营销线索实施智能外呼；利用弹屏目标库深耕网点场内获客，借助优质单位库深化联动营销实现场外拓客。社保客群方面，大力推进惠民惠农一卡通项目，全行配置大堂式和便携式社保卡即时制卡设备，批量激活存量社保客群。代发客群方面，围绕提升代发客户资金留存率，开展线上代发工资客群专属优惠权益活动。车主客群方面，利用每月“车主日”活动引导客户购买金融产品，提升车主客群AUM。商户客群方面，筛选增存贡献潜力商户及贡献大户，实施差异化营销，开展聚合码营销活动，走进市场、商圈和街区商铺。教育客群方面，上线客群活动专享栏目，在每月不同节点持续宣传个金、个贷活动，利用平台流量引导客户提升AUM。银发客群方面，开展客群专属权益活动，提升银发客群维系营销深度。

二、商业银行个人客户分层分群经营存在的问题

近年来，各商业银行积极开展零售业务数字化转型路径探索，实施个人客户分层分群经营，经营质效取得一定提升，但从大部分应用情况来看，商业银行在个人客户分层分群经营中仍普遍存在一些类似的问题。

（一）协同推进尚未形成合力，影响分层分群渗透水平

商业银行按业务品类的机构设置，容易造成部门之间各自为政，部门银行现象仍然普遍存在。同时个人客户经营涉及多个不同条线部门，不同客群之间缺少统筹经营，缺乏协调推进路径，导致条线间产品交叉覆盖率不高，各客群间相互挖掘、联动增存的空间巨大。

（二）系统整合不够，影响分层分群管理效能

随着近些年商业银行数字化转型的大力推进，商业银行总分支机构、不同条线、部门都建设了大量功能较为单一的独立系统，部分分行特色系统和总行系统功能重复，基层员工在应用不同系统时需频繁切换，加大了基层行使用负担。各自独立的系统也导致大量数据孤岛的存在，营销线索多且较分散，不同条线的数据未能有机统一，没有实现有效共享和串联。

（三）数据应用能力不强，影响分层分群识别支撑

一方面，外部数据引入存在一定困难。在电信反欺诈、信贷风险监测、客户精准营销等大数据建模场景中，由于无法解决批量客户授权的问题，缺乏所需的个人客户税收、公积金、信用等数据，难以全面对客户进行精准画像。另一方面，数据应用和支持有待优化提升。客户分群与客户画像不精准，线上线下客户信息缺乏有机整合，前后台客户信息迭代速度不一致造成信息差。对客户保持或流失倾向预判精准度不高，挽客留客不及时；对客户重复营销，不同渠道客户的触达频率未形成有效统一，存在频繁打扰客户的情况。

三、商业银行个人客户分层分群经营的建议

商业银行要强化大数据分析和金融科技应用，进一步挖掘客户潜能，提升客户活跃度和持有产品覆盖率，推动不同客群AUM 快速增长，促进零售业务稳步发展。

（一）优化分层分群经营模式，提升经营质效

围绕客户开展陪伴式经营，针对客户不同成长周期，提供专属产品和差异化服务，满足客户多元化资产配置需求，实现客户从静默、大众到贵宾再到私行的转换。针对不同客群开展多样化线上营销活动，配套专属权益，提高综合收益和服务体验，增强客户粘性，提升客户价值贡献。

1.差异化实施分层经营。实施“高端客群线下人工个性化服务为主，中端客群线上线下协同营销，大众客群线上经营为主”的精细化分层维护模式。

一是私行客户全流程营销。实施前端锁定目标客户、中端资产配置、后端权益回馈的营销闭环。通过优化数据模型，精细化客群标签，深挖上市公司“董监高”和对公企业高管客户，落实目标客户清单责任制；聚焦高价值客群，实施“首席客户经理制”，开展资产配置线上全流程服务，提升私行客户存款贡献度。

二是贵宾客群协同营销。分行线上依托智能外呼平台集中开展外呼营销，通过匹配客户权益活动以及优势产品组合实现线上线下协同批量获客。支行、网点利用数字化管户工具，强化客户经理管户工作能力，抓好分层管户、核心管户。线下开展公私联动，通过“走进企业”“走进乡村”批量拓客营销。

三是大众客户数字化经营。利用精准识别模型发现商机线索，线上运用企业微信、5G 短信等自动化营销手段，将优质产品与服务实时推送给目标客户，根据客户反馈情况强化二次营销，将有意向的客户推送给客户经理线下跟进，提升营销成功率。

2.精细化实施分群经营。实施立体式组合打法，以群为集合，开展数字化经营、差异化经营、场景经营。通过数字化手段加强精细化服务，形成“客户营销—价值提升—权益回馈—二次营销”的闭环服务体系。

一是重点客群分类施策。掌银客群方面，利用掌银线上触点、断点的流量资源，对办理过业务、购买过产品或交易失败的掌银客户进行分析推荐，引导客户通过掌银办理理财、基金、保险、贵金属等业务，快速提升零售产品掌银平台销量。依托掌银平台持续开展各类业务专题线上营销活动，分门别类实施精准营销，通过丰富多彩的活动吸引客户。个贷客群方面，推动个贷业务线上做，对私行、贵宾、掌银、信用卡、基金、保险等客户进行“个贷＋”的挖潜，对存量房贷客户进行非房贷产品的配套营销。信用卡客群方面，通过深化客户画像与分析，构建精准识别模型，强化客户画像与产品画像的匹配；协同精准营销策略及模型提升账单分期外呼项目成效，构建客户管理、权益配置、额度经营、后评价管理等全流程运营模式；聚焦贵宾、个贷、年轻客户等优质客群，联动营销信用卡、掌银、存款、私行等产品，推动零售领域各产品融合互促。社保客群方面，把握地方财政部门组织公开招标和签署协议时机，以银行品牌、平台搭建、信贷支持、乡村振兴等银政合作业务为切入点，着力争取当地各类财政资金通过社保卡发放，批量激活存量社保客群。代发客群方面，配套专属产品和服务，做好客群数据分析及精准营销支持，加大代发资金留存。针对新客户、存量客户、重点民生领域等进行清单制营销，以点带面，加强代发工资客群批量营销。车主客群方面，对潜力车主客群中的静默客群进行画像，针对性地加强对目标车主客群的精准营销，联动叠加各类营销资源实现“1+1＞2”的效果。商户客群方面，实施“1+N”营销，对商户提供“存款＋财富产品＋信贷＋结算”的全产品、全渠道综合服务。精准定位商户资金特点、产品偏好、资金流向等，提供相应的产品、工具和系统性服务，提升客户管理效能。教育客群方面，持续优化家长校园活动营销策略，依托校园场景建设，以短信、智能外呼等形式针对性地实行精准营销，叠加资源实现批量获客活客。银发客群方面，依托适老化提升服务和营销水平，推进网点银发客群维护手段。通过网点厅堂，走进社区、老年学校、养老院，辅导使用电子渠道；定期举办老年金融教育课堂，提高银发客群金融安全意识，强化对银行品牌的信任感。

二是不同客群交叉渗透营销。根据客户特点和需求，强化数据分析和个性化推荐，利用客户行为习惯标签精准推送产品，提供差异化、综合性金融解决方案，满足客户个性化、多元化需求；配置特定增值服务、特色权益和个性化营销，推荐相关产品和服务，引导客户在不同产品之间进行购买和使用；筛选白名单目标客户，精准推荐差异化产品服务，发掘不同客群之间交叉购买需求，提升产品交叉销售成功率；抓住数字中国建设、乡村振兴新发展阶段战略机遇，聚焦贵宾、私行、个贷、信用卡、掌银等客群，深化跨部门联动经营，强化科技赋能和私私联动。

（二）数据赋能精准识别，提高分层分群经营水平

1.提升数据支撑能力。一是引入外部数据。通过与省市政数局、数据交易所、数据发展联盟合作，统筹各条线数据引入需求，推进社保、公安、司法、征信、反欺诈等数据的采购及合作引入。拓宽个人客户外部数据的应用，通过科技新手段，引入行外个人客户数据，精准分析客户需求，提升营销成效。二是注重数据安全。在外部数据引入过程中，利用多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多种技术，保证数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取，实现“数据可用不可见”“数据不动价值动”。三是打通数据孤岛。加快数据标准建设，强化系统建设过程中的数据标准落地，在信息系统建设需求研制、项目验收环节严格数据标准执行。整合特色应用系统数据，归集分散在不同系统、条线数据，实现基础数据统一，提高基础数据质量。

2.提升精准识别深度和广度。一是丰富数据标签，完善客户画像及行为信息，提升识别精准度。二是建立客户行为偏好模型，持续优化精准识别算法，通过分析评价营销活动开展效果，提升客户筛选模型、偏好模型、触客模型的精准度。三是整合不同渠道、不同业务领域的风险线索，强化精准识别在各业务领域的风险识别和管控。

（三）提升线上经营能力，加快分层分群经营节奏

1.丰富客户触达手段。一是实施裂变营销。把银行内非客户经理培养为“客户经理”，实施全员营销；将客户和第三方合作机构作为营销节点，把客户培育为银行的“客户经理”，扩大营销覆盖面，将裂变营销发展为重要的线上获客方式，加快推进营销模式转变。二是优化客群触达手段。应用推广企业微信，为客户经理管户提供工具支持。三是整合各类触客渠道。实现营销项目从获取数据来源、数据推送方式、审批流程、推送发起操作到后评价数据回收的全周期管理，根据客户渠道偏好选择针对性营销方式，统一跟踪、回收和共享各类营销渠道数据。

2.大平台对接新客引流。一是与第三方平台及政府平台等合作引流，和衣食住行娱等各个领域主流平台和头部企业合作。二是通过流量互换、活动合作、专区共建等方式，利用合作方客户交易数据、线上线下触达渠道等，实现与大平台的交叉引流和客户转化，尽快实现公域流量向私域流量的有效转换。

3.探索线上线下全渠道协同经营。通过“智能外呼＋人工外呼”“线上活动＋线下营销协同”等多种方式，有效衔接线上批量触达和线下个性化服务；统筹线上线下不同渠道分散的客户信息，统一不同渠道客户画像。

（四）优化资源投入，夯实分层分群工作基础

1.开展宣导和工具应用培训。定期开展数字化转型专题培训，强化数字化转型指导，突出用数字理念传导，及时推广强化最新的数字化工具应用。定期开展相关技能培训，常态化开展数字化转型先进经验总结和优秀案例分享，营造数字化转型氛围。

2.加强队伍建设。一是强化客户经理管理。提升客户经理数字化应用能力，熟练掌握系统功能，会用、常用系统工具，提高管户成效。加强过程管理，做好客户经理评价考核。二是壮大金融科技人才队伍。加大科技人才招聘力度，注重培养产品设计、数据赋能、风险识别和平台支撑能力，着力构建专业化数字经营人才队伍。三是成立线上经营团队，整合短信、智能外呼、人工外呼、微银行、企业微信等渠道，构建特色标签和营销模型，为基层行提供精准营销线索，统筹推进线上营销活动及资源使用，开展数据监测和后评价分析。

综上所述，当前数字化转型已成为商业银行零售业务发展的重要方向，零售业务发展逐渐从增量为主向增量存量并重发展，存量客户的深度培养将是商业银行零售业务稳健发展的关键。建议商业银行按照持续提高客群经营的智能化和精细化水平方向，夯实经营成效，丰富经营手段，优化精准识别模型，推动精准识别在个人客户经营应用更深更实，全面激活客户价值，赋能零售业务高质量发展。