浅析大数据背景下商业银行客户关系管理思维的变革与创新

张璐

摘 要：银行客户关系管理在银行的管理经营过程中扮演者重要的角色，而大数据技术作为客户关系管理中的重要技术，对银行客户关系管理的有效分析和实施起着决定性作用。大数据背景下，商业银行客户关系管理的内容发生了改变，因而客户关系管理思维也要做出调整，本文在分析客户关系管理思维变化内容的基础上提出了一系列推动管理思维发展的创新策略，从而为稳固拓展银行客户提供思维动力。

关键词：大数据；客户关系；管理思维

前言：大数据时代下，信息技术在金融领域的应用和推广，促进了整个金融行业管理思维的变化和发展，尤其是商业银行，大数据技术、金融脱媒的发展等都对商业银行客户关系管理提出了新的要求，如何以大数据为指导，提升银行客户关系管理的能力和水平，是当前商业银行经营发展的一项重要任务，也是整个金融行业应对大数据挑战应当思考的问题。

1 大数据背景下银行客户关系管理的要求

客户关系管理，是一种客户战略、一种经营哲学。客户关系管理概念最初是由 Gartner Group 提出， 并于1993 年形成了比较完整的体系。随着信息技术在金融领域的应用，客户关系管理不再简单是根据静态客户数据进行数据分析整合，并以此为基础了解客户需求，开展商业活动，而是要从在动态发展中对客户进行识别、细分、挑选，同时把握、维持、发展客户关系，实现客户价值的最大化。大数据背景下银行客户管理管理本质上仍是吸引客户、留住客户、升级客户的客户关系管理战略。但是其要求更加细化、更加重视动态调整、更加重视维持发展，具体来说包括：一是大数据背景下客户关系管理采用先进的数据挖掘和数据分析技术帮助银行了解客户、认识客户，挖掘客户的潜在需求，通过与客户建立长期的良好关系，提升银行的客户占有率；二是通过信息整合和工作流管理帮助银行实现以客户为中心的流程优化和组织再造，针对不同的细分客户制定相应的销售、营销和服务策略，使银行能够“想客户所想，供客户所需”，提升客户生涯价值，使客户给银行带来的效益最大化；三是先进的客户管理理念与信息技术、 数据分析技术的结合，形成了银行自动化管理系统，以客户为导向的客户管理、客户经理管理、绩效考核管理、营销和销售管理、产品和服务管理等， 帮助银行全面提升自身的管理水平，打造银行核心竞争力。

2 大数据背景下银行客户关系管理思维的重大变化

2.1 由静态数据分析转为动态调整

在小数据时代，对客户的了解主要依赖对样本调研数据分析， 对客户的分类也仅仅依据静态的、不够全面的数据，因此对客户需求了解片面，分类不够准确。 然而大数据颠覆了人们的观念，由关注静态数据转变为关注动态、由关注样本转变为关注全面、由关注客户某一需求转变为关注客户多样化需求、由关注客户一次交易利润转变为关注客户细水长流利润，由关注客户共性需求转变为关注客户个性需求，由关注客户需求的因果关系分析转变为关注相关性分析，这些大数据时代的新思维，必然带来商业银行客户关系管理思维的变革，促使商业银行用大数据时代的新思维，来变革商业银行客户关系管理战略制定、商业银行客户关系管理系统设计、商业银行客户关系管理体制建设等开展客户关系管理活动的战略思考和管理思维。

2.2 由客户挑选转变为客户价值识别

传统客户关系管理中客户挑选是客户关系管理的基础，其主要是以二八原则为基础，依据客户的资信能力和投资意见等需求对客户进行管理，大数据背景下则要全面综合分析客户信息，挖掘客户最大价值，实现资源优化配置，保证客户忠诚度。根据大数据，即可以根据客户的住房信息、浏览的主要网站体现出的其兴趣爱好；电子商务体现出的行为细节；主要的交通工具、日常出行情况体现出的生活习惯；信用卡额度及使用情况、 信用卡账单中体现出的消费习惯、主要消费类型及金额等多样化数据信息；通过对海量数据分析技术对客户既往一贯的行为轨迹进行分析判断其客户价值， 从而可以提高银行对客户服务、客户维系的针对性。

2.3 数据驾驭能力更加重要

从统计学科与计算机科学视角来看，大数据指那些超过传统数据系统处理能力、超越经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合，因此，面对巨量、繁杂、高速运转的大数据，能否具有驾驭能力，能否发挥大数据的商业价值，对商业银行现有的客户关系管理系统的数据收集、处理能力是一个严峻的考验。

3 大数据背景下银行客户关系管理思维的创新策略

3.1 以动态化、时效性为指导，开展客户关系管理工作

大数据要分析的是与某事物相关联的所有数据，不仅仅是传统意义上的样本数据。 在大数据时代，数据不再是静止的、封闭的、陈旧的，而是时效的、动态的，因此用时效性、动态性、全样本思维分析商业银行客户数据，才能掌握客户需求与其所处环境之间的相关性， 才能了解客户需求的动态变化，才能通过与客户的及时互动了解客户的真正需求及相关需求， 提高对客户分类管理的针对性，进而提高客户的满意度和忠诚度。

3.2 运用开放思维，重视客户价值预测

小数据时代遵循的是一种传统、封闭、静态地看待事物的理念，这种理念隔离了研究对象与其他事物及环境之间的联系，斩断了研究對象自身的动态发展过程，终结了研究对象在发展过程中重塑自身新质、重建与其他事物之间联系的可能性。 在大数据时代，用开放性、前瞻性思维分析客户数据，有利于从多渠道、多领域、多方式获取数据之间的关联性，挖掘出有价值的信息，从而达到对事物发生的可能性进行预估的目的。 建立在海量数据基础之上的预测，其接收和处理的数据量越庞大，系统纠错和自我改善的功能则越发达， 预测的结果将越准确，也就越能提高战略决策的前瞻性和准确性。

3.3 善用大数据技术，重视客户服务

利用大数据分析挖掘技术、移动终端位置服务技术，依托客户手中的移动终端进行金融产品营销推广。商业银行不仅可以通过传统的方式展示静态广告信息、引导用户点击广告进入相关金融服务界面订购产品或使用服务，更可收集用户的位置信息、操作习惯信息等资料，通过对这些资料的综合分析与利用，为用户提供更加具有针对性的营销内容，并通过移动终端动态展示给用户，或者通过消息主动推送等技术主动告知客户。例如，可统计分析移动客户端上用户浏览信息的分类、浏览时间等有价值的数据信息，结合客户基本信息、资产情况、交易行为、社交网络等方面的信息，判断客户的金融服务偏好、发现客户的服务需求，及时推送营销信息到用户终端；借助位置服务技术，感知用户接近营业网点、特惠商户、合作单位等场所附近时，有针对性的进行主动推送和提醒，为客户提供时间、空间和业务相融合的主动、精准的产品营销与商户推介服务。

结束语：

大数据开启了一次重大的时代转型， 带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，引发社会的思维变革、商业变革和管理变革。商业银行是提供各种金融服务的特殊服务性行业， 大数据对其的影响更加显著，唯有进行思维变革，才能有效利用大数据提升维系客户关系、保持客户长期忠诚的能力。

参考文献：

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