近年来，随着传统银行市场竞争的白热化，在消费升级和金融普惠化的大趋势下，特别是在互联网金融大潮的冲击下，传统银行推动目标客户群体下沉及零售转型的趋势愈发明显，长尾客户、普惠客户成为各家银行争抢的对象，对于中小银行，面临规模小、网点少、营销人员少的困境，传统的物理网点营销、地推扫楼营销、沙龙活动营销等营销方式，暴露出成本高、精准度低、转化率低的劣势，因此股份制银行必须依托金融科技，加强数据挖掘分析与运用，通过智能精准营销方式，实现快速获客，提升客户价值。随着数据挖掘和机器学习技术的发展，金融机构管理创新和客户服务均越来越依赖数据。快速准确的信息收集、处理和成熟的信息服务机制逐渐成为洞察客户需求、挖掘客户喜好的强有力工具，为企业产品推送、客户关怀和经营管理提供了支撑。运用数据挖掘技术和客户服务偏好对客户进行细分，进而针对各客群的特点展开营销、提供差异化服务，既有助于降低人力成本，也能够节省营销费用，通过更低的成本取得更好的效果。
二、大力建设个人CRM系统，推进精准数据化营销
我行自2014年以来，大力推进大数据分析系统建设，在数据仓库、数据集市的基础上，陆续投产我行个人操作型CRM系统、分析型CRM系统、客户数据分析系统，利用动态建模技术，从客户、产品、渠道、行为等多种维度进行深层次的数据挖掘分析，建立了客户细分、忠诚度分析、贡献度分析、活跃度分析、潜力价值分析、客户价值提升、资产流失预警、产品交叉销售、电子渠道偏好、理财产品推荐、流失客户资产挽回、睡眠客户唤醒等11类数据分析模型，形成基本信息、资产、负债、客户等级、风险偏好、业务签约、活跃度、贡献度、忠诚度、等维度的客户分析标签600多个。
依托CRM系统，大力开展数据化精准营销，启动了“赢在数据”等精准营销活动，取得了丰硕成果。如流失贵宾客户挽回营销，成功挽回千余贵宾客户，挽回成功率10%；开展优质代发工资客群交叉营销，提升优质代发工资客户在我行的留存率和贡献度，营销成功率达6.25%。
为进一步充分利用客户精准化画像，加强行内数据价值挖掘分析，提升产能和个人业务销售能力，我行建立了全行个人业务条线标准营销流程和各岗位行为规范。我行启动了数据分析支持产能飞跃项目，组建了总分行兼职数据分析团队，引进外部数据分析与业务咨询专家，围绕客群与业务增长，根据重点客群、关键业务与核心区域选取30个主题撰写分析报告，建立多维度数据分析模型确定高价值、潜力的目标客群名单，选择6家分行进行落地实施，大力提升客户存款与金融资产。
同时借助客户关系数据集市、CRM等大数据分析系统建立分行各岗位营销管理流程与工作量考核评估体系，建立“销售服务型”的厅堂营销管理流程和标准动作规范，培养数据化精准营销理念，推动全行产能飞跃和个人业务销售力提升。
同时建立基于客户全生命周期的客户经营流程，规划设计潜在客户转化、新客户关怀营销、潜力客户提升、客户挽留、睡眠户激活、销户客户重新唤醒等经营流程。同时，在模型布局的基础上明确营销流程及系统应用，规划设计沿着客户生命周期管理主线开展精准营销及交叉营销流程，以实现大数据+互联网环境下的经营模式转变，提高营销效率及产能
三、精准营销活动实例
以客户生命周期管理视角出发，从不同阶段挑选出6大专题落地精准营销活动，分别是新客户提升类、代发工资客户提升推广类、潜力基础客户提升类、老年客群类、睡眠户唤醒类及中高端流失预警类。这里以新客户提升为例说明。
新客户获取成本很高，客户在新开户后的“蜜月期”管理至关重要，否则新客户很容易短期内就沦为睡眠户，再激活的成本将更高；数据对比显示，新客户“蜜月期”集中在客户开户的前3个月。
新客户在开户3个月之后，自然增长达标率增幅明显下降；在精准营销推广后，新客户达标率有明显提升，但也是在3个月后达标率明显下降。
所以，新客户前3个月的蜜月期是维护提升的关键，及时做好客户关怀与精准营销，促进新户达标与产品交叉持有增加，否则新客户很容易短期内就沦为睡眠户，再激活的成本很高。
1．客户情况分析
从新客户开户后的行为来看，月动账金额5万元是客户数量及户均金融资产的转折点。数据表明月动账金额在5万元以上的客户数量明显减少、户均金融资产达标率高且较为稳定。因此月动账金额5万可作为一个营销临界点，这也和同业界定的大额交易临界值相似。
2．营销目标和方式
有效利用新客户蜜月期，通过关怀流程，提高客户的可联系度、交叉销售率，促进新客户使用我行的产品与服务，提升新客户在我行的管理资产。
通过分析挖掘，从近三个月开户的新客户中，识别具有提升潜力的客户群，通过新客户专项理财、结构性存款、理财、普惠宝等产品吸引客户。
3．活动准备及开展
通过设计活动策略、流程与配套产品话术，制定营销方案并展开培训，确保营销人员有效落实活动方案。
4．客群监控与后评价
通过客户联络，督促营销人员不断完善客户信息，明确客户需求，保持客户经营与维护的连续性。在工作量管理上，对营销人员每周电访量、面访量、联络客户覆盖率等指标进行统计，督促提升客户联络频率与效率；营销管理方面，分支机构应定期开展对重点产品、市场情况、政策解读等专题技能培训，提高专业能力，优化活动流程与细节。
通过监控客群指标变动并对数据汇总统计，按期进行考评，考评结果与绩效挂钩。定期开展竞赛、评比和通报，收集先进行的优秀案例进行推广，对落后行的困难与问题提出解决方案，完成过程管控与结果评估。
经分析活动期数据，营销组户均资产提升是对照组的2倍，每日新开户客增加资产约3千万元，取得了较好的提升效果。
四、今后发展方向
为充分发挥数据应用对精准营销、精益化管理及客户服务的支撑作用，拟构建我行构建基于分析型CRM、大数据分析系统、与数据仓库等数据应用的精准化、场景化、个性化的精准营销服务体系。
1．完善零售业务综合管理系统整体架构
目前，国内各家商业银行的零售业务发展趋势是以全面、融合、协同为主导思想，为零售客户提供最全面的金融产品与服务，融合行内、行外的资源形成完善的业务体系，通过跨渠道、跨产品、跨层级的协同办公，提升管理与营销效率，进而提升总体业务规模与利润。因此在统一数据标准的基础上，结合我行零售营销流程与管理制度，需要整体规划各个业务和渠道系统，满足对客户的管理、营销、服务的需求。同时各系统还应满足对团队、产品、网点、渠道、积分、财富进行协同管理的需求，统筹规划CRM系统、数据仓库、大数据平台、精准营销平台和外部数据平台的建设。
2．建设多渠道协同的客户营销服务体系
设计我行“线上”+“线下”的多渠道营销服务支持体系，实现从数据分析确定目标客群、营销方案策划到多渠道协同营销的全服务流程设计，同时完善CRM系统和渠道系统功能，实现通过系统工具全面管理控制营销过程的执行，实现渠道协同营销和客户营销事件的即时响应；
3．实现基于产能提升的全过程营销管理
4．加强大数据应用
一是整合银行自有数据和外部第三方数据，融合结构化、半结构化与非结构化数据，加强数据清洗处理，持续丰富多维度客户标签体系，全面构建客户360度全景视图，实现更全面、精准的客户画像，促进全面、深入了解客户洞察客户金融需求，使得客户的营销与服务更加精准、高效。
二是多维客户筛选，结合客户特征、产品需求与业务需求，设定精细化的筛选参数，对客户进行多维细分，参数可自定义设计，并灵活分类。
5．建立行内专职数据分析团队
更深入地开展数据分析工作，需要建设全行数据分析团队，通过培养内部科技与营销人员，引进外部大数据分析人才，加强多轮次循环数据分析培训，同时参加总分行数据分析落地应用项目等方式，真正培养起我行既懂数据分析又精通零售业务的专业数据分析团队，促进数据分析转化为生产力。
由各总、分行数据分析专岗人员组建，同时借助外部公司带来的国内外银行数字营销理念，定期开展数据分析项目建设，从而推动零售业务向精细化管理及精准营销方向发展。
通过强化数据分析在精准营销中的应用，我行增强个人客户的维护有效性，由经营产品向经营客户转变，进而提升了客户的忠诚度，实现低效客户、基础客户、中高端客户逐级提升转换。未来我行将进一步整合数据资源，最大限度发挥数据资产价值，通过数据驱动我行零售业务再上新台阶。（华夏银行个人业务部副总经理克甲庆）