陈小小

[摘 要]随着市场竞争加剧，商业银行意识到客户的重要性，纷纷寻求更好管理客户的方法，希望通过对客户分层管理、差异化服务、增加客户黏性、提高客户满意度等对策创造银行收益。文章梳理了商业银行个人客户分层管理的现状，重点分析了在客户分层管理中存在的突出问题，有针对性地提出了提高对现有数据的动态分析与挖掘能力、建立数据仓库、用大数据挖掘技术构建客户画像、优化客户经理岗位配置与培训、提高服务差异化、产品差异化设计等对策建议。

[关键词]商业银行;大数据;客户分层管理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.35.038

1 我国商业银行个人客户分层管理的现状

我国商业银行的发展速度较西方发达国家落后，在20世纪80年代，商业银行客户数量少，对于能够支撑网点业务发展、挖掘潜力强的客户数量更是少之又少，仅网点行长层面就可以维系好这些客户资源，缺乏对客户关系管理系统（CRM）的需求。随着社会与经济的发展，国内个人业务迅速发展，银行服务客户的数量与日俱增，逐步产生了对客户分层管理的需求与依赖。对我国商业银行个人客户分层管理的现状可以从三个维度具体描述。

1.1 商业银行已基本构建客户分层体系

由于外资银行进入、国内金融机构准入门槛降低、互联网金融冲击等因素的影响，银行同业竞争加剧，买方成为市场主导力量，商业银行意识到“客户乃是其衣食父母”，于是一改以往高姿态，引进国内外先进的客户管理系统，改进现有客户管理与服务体系，对客户实施精细化管理，针对不同层级客户，采取差异化定价与差异化服务，力争保住20%客户所创造的80%利润，再对普通客户培养和挖掘，创造商业银行利润。例如，中国农业银行在2007年就上线了个人优质客户关系管理系统（PCRM系统），2010年又上线了金钥匙理财专家，即客户管理系统（CFE系统）二期，目的是对客户实施精细化管理。

1.2 基本以客户资产规模多寡为分层依据

目前，各商业银行客户分层方法各成体系，层级称谓各有所异，但基本以客户资产规模多寡分层，有以下三个特点。

第一，产品差异化。主要体现在不同层级客户推出不同系列产品，例如针对高端客户推出大额高收益理财产品、个性化信托产品、低息信贷产品等，针对普通客户推出小额信贷、低起点保险产品、网银K令产品（电子银行安全产品）等。

第二，服务差异化。商业银行针对塔顶的高净值客户，提供例如绿色通道、定期客户回馈活动、一对一高级客户经理、投顾团队、私人银行中心等服务。针对塔中的优质与潜力客户，提供例如优先办业务、专业客户经理、客户沙龙等服务形式。针对塔底的普通客户，提供基本的业务办理、免费咨询、产品推荐等服务。

第三，定价差异化。主要体现在利率差异化、收益率差异化、手续费差异化三方面。其一，利率差异化，主要表现在不同层级客户的存款利率、贷款利率有差异;其二，收益率差异化主要表现在投资、理财产品起点金额不同，收益率差异化，或者面向某些层级客户群体，实施收益率优惠政策;其三，手续费差异化主要表现在针对不同层级客户群体优惠折扣力度不同，优惠区间是手续费零折扣到手续费全折扣。

1.3 商业银行已尝试将“多维数据”应用到客户分层管理

大部分商业银行客户分层时，主要考虑客户资产规模，但有一些商业银行意识到客户分层应是一个多维的体系。如果单凭某一个指标评价客户并以此分类，未免有些武断。于是，将多维数据，例如个人属性（如性别、年龄、收入、学历、征信等）、社会属性（如居住区域、工作属性、社会交往等）、金融特征（如资产状况、投资经验、风险偏好等）、兴趣爱好（如生活偏好、娱乐偏好、消费心理等）等纳入客户评估体系。

2 我国商业银行个人客户分层管理存在的问题

2.1 管理层对建设基础数据库未足够重视

建设基础数据库只有高层领导认识到重要性，确定实施目标，给予实施计划和措施，塑造好“软环境”，才有可能顺利建设起来。但是，前期商业银行对客户资料的收集不够重视，基本没有建立客户信息资料库，导致错失了很多有价值的信息。例如客户开立银行卡，虽然在申请表上填写了不少信息，但是柜员出于提高办理效率、压缩柜台办理时间等因素的考虑，在系统里基本只输入姓名、身份证号等关键信息，甚至客户申请信用卡资料的信息都不全面。究其原因，管理层对建设基础数据库未足够重视，在这种信息没有收集起来的情况下，再谈客户分层、谈精准营销，显然缺少了基础。近几年，随着央行加强对客户信息治理的要求，再加上互联网金融的冲击，商业银行已经逐渐意识到数据的重要性，于是从客户填单，到柜员审核，再到信息严格准确全面录入操作系统，逐步加强对数据的采集和管理。

2.2 客户经理对数据的采集、挖掘能力有限

客户经理对数据的采集、挖掘，对商业银行产品营销起着非常重要的作用，我国商业银行已经建立了客户经理制度，但是客户经理缺乏专业技能，还没有形成专业化的客户经理队伍，没有真正依靠客户经理驱动银行业务的发展。导致客户经理缺乏这种能力的原因，笔者从两个维度具体阐述。

第一，客户经理选拔机制存在问题。以中国农业银行网点为例，选拔客户经理主要考察以往营销业绩。这就存在以下三个问题：其一，大网点、地理位置优越的网点的营销业绩显然优于小网点、地理位置偏僻的网点业绩，后者的员工即使学历很高、专业能力很强、营销技能很高，在竞争客户经理岗位时，很难与前者抗衡，即使前者学历很低、年龄偏大、素质偏低、专业性差、没有相应的专业证书、可能连基金的类型都解释不清楚。其二，一个网点的客户资源基本固定，比较有价值的客户也基本固定，网点成立之初就担任客户经理的人员，往往陆续占有这些有利资源，网点新进入的客户群体，也陆续被客户经理和大堂经理所营销，对于后来想竞聘客户经理的人来说，即使能力很强，但“巧妇难为无米之炊”，没有客户资源，很难出业绩。其三，对于学历很高、能力也很强、很能干的员工，工作三五年之后，得不到晋升机會，辞职寻找新的发展机会，“劣币驱逐良币”导致银行员工总体素质下降，恶性循环。

第二，对客户经理岗位不够重视。客户经理肩负着各种业务咨询与销售工作以及新客户开发和重要客户维系的重任，其业务水平高低和营销能力强弱直接影响着整个网点的营销气氛，影响整个网点的业绩考核排名，关乎网点的生存与发展。可以说，客户经理不仅是网点营销工作的主力军和带头人，是柜员和行领导衔接的纽带，也是网点行长、支行副行长的重要储备资源，更是银行与客户交流的桥梁，在现代商业银行中发挥着举足轻重的作用。但是目前有些商业银行对客户经理岗位还不够重视，主要体现在三个方面。其一，不能保证客户经理的工作时间。以农行网点为例，客户经理兼任ATM机管理员，兼任部分大堂经理工作，其中ATM清机和大堂经理轮班占据了1/2的工作时间，再加上一些繁杂事务，客户经理用于客户咨询、营销的时间非常少。其二，对客户经理的培训不够。客户经理需要对银行产品、营销技巧、专业技能等有系统全面的掌握。但是，现有的客户经理队伍水平参差不齐，部分员工不具备理财规划、资产配置的能力，专业知识和综合素质不能适应中高端客户对财富管理的要求。其三，对客户经理的考核激励机制不完善。缺乏准确的产品计价系统、客户经理产品计价的相关考核制度，不利于激发客户经理工作的积极性。

2.3 各层级服务差异化不明显

客户分层体系虽已初步建成，但针对不同层级的客户具体提供哪些差异化服务，差异化有多大，如何提供，实施的效果如何，目前商业银行做得还比较泛泛，下面从两个维度具体描述。

第一，服务的差异化不明显。一方面，对于高端客户办理业务，商业银行实行“绿色通道、全程陪同”等服务，但在具体实施中，因为客户经理轮休、ATM每天固定清机、外出调研等因素不在行内，大堂经理对于不是自己管理的客户不予重视，反倒是在大厅内被临时挖掘出有营销价值的客户能享受更高的服务，最终导致高端客户和普通客户一样刷卡取号办业务，得不到相应的服务;另一方面，一些私人银行中心只在一级支行级别设立，对于私人银行客户办理业务很不方便，宁愿到离家近的网点办理也不去享受“高端体验”，导致私人银行中心被闲置，造成资源的浪费。

第二，产品设计的差异化不明显。主要存在以下两个问题：其一，产品的创新仍处于较低层次，大多还是采用提高存款利率、降低贷款利率的方式;金融产品创新种类较少，创新幅度较低，可供投资者选择和配置的可能性产品并不多。其二，针对不同层级客户的产品差异性小。例如，针对高端客户100万元起点金额的理财产品预期收益率与针对大众客户5万元起点金额的理财产品预期收益率仅高出0.2%～0.6%，对客户的吸引力完全不够。再比如，银行产品同质化严重，产品设计方面缺乏亮点，一些中小银行为了吸引客户，定期推出高收益产品，国有大型商业银行针对私行客户的预期收益率比中小银行针对普通客户的收益率还低，导致客户很容易流失。

3 运用“大数据”构建个人客户分层管理体系的基本思路

3.1 提高对现有数据的动态分析与挖掘能力

建议商业银行提高数据更新频率，客户经理充分利用现有客户信息管理系统，深度挖掘开展营销。例如，以中国农业银行为例，其目前使用的客户管理系统有OCRM系统（操作型客户关系管理系统）和CFE系统，OCRM系统已经可以监控客户的资金流向、短信群发、客户调配、产品库、营销支持、业绩管理、客户风险偏好等信息，客户经理可以根据现有的数据，凭借多年的工作经验，对客户进行精准“画像”，深度挖掘。

3.2 建立信息仓库和数据仓库，用大数据挖掘技术构建客户画像

依据金融资产对客户分层的方法过于单一，可以应用大数据挖掘技术，对客户分层，精准营销，具体思路：先用大数据挖掘技术构建客户画像，再分析购买某商品用户的显著标签特征，用显著特征影射到客户画像上，计算某用户购买商品的概率。例如，结合客户画像和人脸识别技术搭建智能柜台，提升客户的服务体验;通过手机银行APP等软件，推荐与客户投资偏好、消费能力相符的定制产品，提升用户黏性和推广效率;运用机器学习，根据用户的行为习惯判断出该用户的性别、根据用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度，估算购买某商品的概率。

这个思路的前提是先构建客户画像，采用多维度数据信息。首先，商业银行本身是大数据的重要生产者，通过客户柜台填写的申请资料、汇款资料、担保资料等获取客户信息，也可以通过电子设备，例如ATM机、手机银行、网上银行、电话银行、POS机、电商平台（例如中国建设银行的“善融商务”、邮储的“邮乐网”）等渠道获取信息，通过大数据技术收集客户的资产情况、负债情况、社会关系、用户属性、用户行为、使用习惯、风险控制、所在地区、消费习惯、行业等维度的数据，再结合银行系统收集的客户年龄、性别、收入、受教育程度、投资经验、兴趣爱好、風险偏好等数据特征，勾勒出客户画像。其次，国有五大商业银行已经完成了与BATJS的合作（即百度、阿里巴巴、腾讯、京东的合作），可以考虑利用银行外部的互联网企业的数据信息，或者和其他企业进行数据交换，发挥各自优势，采用的数据会更全面。例如，工行引入了征信数据、税务数据等去描绘客户特征;又如建设银行已经成立了上海

大数据分析中心。最后，商业银行可以从代理业务中获取数据信息。商业银行有很多代理业务，例如代售基金、代售保险、代售债券、代缴费等，虽然数据最终录入代理公司的系统，但是完全可以协商合作，共享共建客户信息。

3.3 优化客户经理岗位配置及培训管理

目前，基层网点存在人员紧张、人员兼任现象，例如客户经理兼任大堂经理、柜员兼任理财经理、高低柜柜员兼任等现象，在岗位设置和人员分配上不够合理，不但容易产生运营风险，而且导致每个岗位的工作效率低下，所以必须建立起一支完备成熟高端的客户经理队伍，而不是将客户经理岗位流于形式。客户经理岗位需要实时了解市场行情，更新业务知识，熟悉各类产品，定期组织培训，可以通过发送学习材料、集中面授、小班培训、远程会议、微信解答等方式不断提高客户经理的业务熟练程度、沟通与营销能力、作业能力等。同时，鼓励客户经理参加各种行内、行外的考试，让客户经理队伍具备一定专业资质和理论基础。

3.4 提高服务差异化设计和产品创新设计能力

要想更好地稳住VIP客户资源，就要满足其需求，如实行差别定价，给VIP客户更多的收费折扣，如跨行汇款的手续费折扣高、开立存款证明免手续费、免卡的年费小额账户管理费、办理网银K宝免费、免短信通知费等;给VIP客户更多的利率优惠，如针对VIP客户的高预期收益率理财产品、高收益大额存单产品、低利息贷款产品等。在提高产品创新设计方面，首先，建立科学完善的产品研发体系，可以成立产品研发部门、组建专业化金融产品研发团队、建立科学合理的考核激励机制、建立有效的金融产品创新风险预警机制等。其次，提高产品创新的针对性，坚持以客户为中心，对客户分层管理，建立数据库，明确客户需求，根据当地的产业特点，设计特色创新产品。最后，强化对互联网、大数据和人工智能的使用，创新电子化产品的性能，提升客户体验。

参考文献：

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