金融客户画像驱动的商业银行精准营销策略研究

葛 任

一、引言

现如今，金融市场日益开放，金融科技快速发展，银行业需面临的不单是同行间的竞争，还需面对来自金融科技公司的竞争。新时代下的客户，在信息技术的驱使下也在逐步改变金融消费习惯，传统的线下网点沟通及产品销售的模式得以打破，商业银行在此情况下需迎来巨大的挑战。银行传统的营销方式和市场当前的形势并不匹配，大数据的应用、智能手机的普及，都使得营销模式从线下转变成线上的智慧营销。之前在探讨营销策略时，更偏向于营销人员如今将主观能动性发挥出来，而很少专门分析个人特征的数据。本文从金融客户画像作为切入点，对其在银行精准营销的实施进行探讨，旨在可为商业银行营销问题的解决提供有效参考。

二、商业银行存在的营销问题

1.营销命中率偏低

商业银行在营销活动开展过程中，都是以营销人员的知识与经验作为营销方式选择依据，对营销人员的依赖性极强，导致营销命中率普遍较低。一方面，某些金融产品有着复杂的规则，需了解产品描述、费率、购买流程、交易规则等众多内容；另一方面，商业银行有着庞大的客户群，客户需求日益多元化，加之营销人员能力参差不齐，要在海量的客户中实施精准营销相对困难，即便经验丰富的人员营销命中率也普遍不高。

2.市场定位不够清晰

商业行业利用建设客户关系管理系统对客户实施系统化管理，通过客户数据来了解客户，明确目标客户群体，并结合客户特性实施对应的营销策略，促进银行经营收入的增加。但大多数商业银行在金融产品营销时并未充分利用客户关系管理系统，有时会结合系统数据提出营销建议，但并未根据营销实况来定位目标群体，使得市场定位不够清晰，在具体营销策略执行时，无法有效提升营销效率。

3.客户数据信息密度低

商业银行除了传统面对面交互外，还包含微信支付、智慧柜员机等线上渠道交互，不同交互方法的组合，促使交易数据种类愈发丰富，数据有更多分析维度，要在海量数据中总结数据规律，若是应用传统分析法是相对困难的。若数据信息无法有效应用，将无法对目标客户进行精准定位，精准营销更是无从谈起。

4.金融市场竞争加剧

网络时代下，互联网金融认可度不断提升，国家也加大对互联网金融的监管力度，互联网金融企业日益规范化，客户对其的理财产品也更加信任。各商业银行也在陆续成立金融科技公司，用以更好地应对互联网金融挑战。金融科技公司主要负责提供给商业银行金融科技服务，更好地捕捉科技的发展新方向，并在金融领域中有效应用。传统金融机构和互联网金融进行竞争时，商业银行自有产品收益率普遍较低，风险相差不大的基础上，某些客户更偏向于收益较高的产品，如此就使得银行吸收的客户存款大多是流动的，继而给银行核心贷款业务带来不利影响。

5.网络营销成本投入压力大

互联网金融在营销方面取得的效果，引起了商业银行对网络营销的重视，商业银行在此领域中增加投入资本。大多数商业银行的网络营销采取的是短信、电话等方式，互联网金融的营销存在差别，传统金融机构无法将客户数据信息利用起来，营销针对性不足，在一定程度上了浪费资金成本。同时，互联网金融的成功案例，并不能直接套用在传统金融机构营销中，商业银行的客户群并非都适合采用网络营销模式，庞大的客户群体加大的数据分析的难度，商业银行所需投入的成本也无法精准估量。

三、商业银行金融客户画像构建

1.获取金融客户数据

对大量数据进行分类、整合，提取用户的特性是建立客户画像的关键，它可将客户特性与实际需求真实地反映出来。为提取客户更全面的信息，应尽可能延伸数据获得渠道，获得更丰富的数据信息，最终的客户画像才能和客户真实特征更为贴近。商业银行客户和大多数金融科技公司不同，不只是在线上渠道提供产品和服务，也会在线下网点办理业务，继而形成和个人行为特性有关的数据信息。与此同时，银行的客户信息系统可提供客户的基本特征，利用客户在使用银行软件与服务系统时的行为，可获得用户的个性化信息。这些数据主要有动态与静态两种，静态的稳定性较强，动态会随着时间与情境的不同而改变。

2.客户画像标签建模

基于用户数据进行标签建模，是画像勾勒的必备环节，搭建多元化的标签体系，可将客户特征更加真实描绘出来。对于客户画像标签建模，可由下述几方面着手：一是基本信息标签，通常包含银行客户年龄、性别、受教育状况、职业等可将个人基本形象进行大致描绘的信息。通过基本信息往往能将用户大致归为某一类，且各类用户有着相同的潜在特性，如老年人风险偏好相对保守，已婚者更注重家庭整体收益等。二是经济状况标签。银行基于自身的特性，在客户画像标签建模过程中，应关注客户资产、负债等经济状况标签。客户资产主要关注的内容包含固定、流动性、收入来源等方面，客户负债主要关注个人与家庭负债、大额支出情况等。由于资产与负债并不是一成不变的，因而此标签也需要结合客户情况进行动态调整。三是内容偏好标签。该标签记录的主要是用户关注度较高的领域，银行客户的该标签内容主要有金融产品类型、银行服务使用频率、门户网站浏览内容等，通过这些可对用户感兴趣的银行产品、风险偏好等信息有所了解。客户持有某项金融产品表明其对该产品的认可度较高，主动搜索相关信息表明客户正在关注此类产品。针对内容偏好进行建模，可为银行更好地对用户消费偏好进行判断，继而为客户针对性地推荐产品。四是会话标签。会话标签主要包含用户访问时间、途径、方式等。如银行客户登录银行软件的时间等，对其行为特征进行分析。

3.银行客户画像建立

银行在传统营销过程中，通常会结合线下会面获取的信息、电话、微信中和客户联系时通过其的表述来获得信息，继而开展营销工作。由用户单方面提供的信息，通常不够全面，也无法保障真实性。然而，用户画像能够通过静态与动态的不同标签对用户进行描述，可多维度地展现银行客户的特征。在保持静态信息不变的基础上，用户的内容偏好、经济状态等动态标签随时可能改变，此时就应更新用户的画像。为确保客户画像可更好地应用于银行营销活动，可对其实施可视化处理。可视化方式中和银行营销适配度最高的是人物画像和标签结合的形式，此形式可让银行营销人员更精准地识别客户，也可直观地了解用户特征。

四、金融客户画像驱动的商业银行精准营销策略

1.保障客户数据收集渠道畅通性

客户数据收集是画像构建过程中极为关键的一环。很多数据信息分布于银行各部门，在具体收集时，将各渠道与部门的数据进行整合难度相对较大。因此，需由渠道入手促进各部门有效沟通，保障数据可以畅通获得。同时，各部门通常使用的是不同系统，数据整合与分类需要耗费较长的时间与较大的精力。可由技术入手将各渠道信息进行整合，以便为用户画像构建做好铺垫。

2.精准划分客户类型

因银行客户群体极为庞大，若要细致关注所有客户的特征，工作量必然过于庞大，且仅对某个客户特征与行为进行深入关注，获得的效益也相对有限。因此，借助用户画像开展营销工作，必须精准划分类似群体，以便提高营销效率。用户画像可更好地关注银行客户关键特征，并利用数据聚类算法来划分用户类型。基本信息标签、会话标签等相似度较高的客户，也可能有相似的对金融产品的认知程度、购买意愿，此时便可将这些客户归入同个类型。如金融资产相对充裕的年轻母亲，由于考虑在孩子今后的生活保障，会提升保险购买的概率，将其划分成相同的客群，可开展针对性营销。事实上，依据用户画像来划分客群是市场的精细划分，此种划分可规避无效推销，提升营销成功率。

3.及时更新用户标签

用户偏好、资产状况等都不是一成不变的，由此客户的类型划分也会发生变化。因此，为确保客户画像的精准营销，应及时更新数据信息，并对个体标签内容进行调整，才可让客户画像提升精确度。与此同时，结合后期的分析将数据库中给客户购买产生影响不大的冗余标签删除，不仅可缩减数据获取成本，还可让用户画像和营销建立关联性，使得精准营销策略更为有效。

4.强化个人隐私保护

客户画像构建是在客户私人信息完善的基础上，画像生成与使用时，个人隐私保护将是最大的安全隐患。因此，无论是信息获取或是后续使用时，都必须注重隐私保护，避免泄漏客户信息。其一，获得用户信息过程中，必须要注重获取手段与途径的合法性；其二，应对用户信息使用范围做出严格规定，规避人员将信息作为他用而形成泄露风险；其三，数据处理时应加强安全管理，对重要性程度不同的客户，实施分类保密的方法，最大限度规避泄露信息的问题；其四，应加强相关工作人员的隐私保护培训工作，确保在信息收集、处理以及使用过程中，都保护好用户的个人隐私。

5.优化客户关系管理

商业银行要发展忠诚客户，做好客户维护工作是有必然性的。将用户画像融入客户维护环节，可对某个客户类型进行精准分析，且对客户特征的把握可为银行的客户关系维护提供引导。银行可结合数据信息做好客户的跟踪服务，让客户更为信任银行，保障营销的持续性。

6.推荐个性化金融产品

在银行营销工作中，用户画像应用最广泛的就是结合用户的浏览频率、时长、搜索记录为其推荐个性化产品，这在网购平台中已有非常成熟的应用。如今商业银行大多数金融产品与服务都不再局限于线下运作模式，都可在线上提供，而将业务由线下转到线上也是今后的必然发展之趋。因此，银行可根据客户网上银行登录时间以及浏览的情况，并结合偏好标签为其推荐个性化的产品，也可让客户获得更好的服务体验感。同时，也可基于客户类型细分以及需求预测，在线上为细分类别用户推介个性化的产品，增加客户的黏性。

五、结语

综上所述，信息技术发展速度加快的同时，金融科技也获得长足的进步，互联网金融逐步渗透到人们生活中。以大数据、云计算等为代表的互联网技术给社会带来巨大影响，商业银行也应把握好此发展趋势，充分利用互联网技术，更好地应对互联网金融带来的挑战。金融客户画像现已获得广泛应用，其对于商业银行精准营销极为有利，银行需注重将其优势充分发挥出来，用以有效改善传统营销方式的不足。