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车忠良:助中小银行数据分析 提升客户服务水平

来源:博天堂官网 | 时间:2018-09-28

  北京时间2011年9月2日消息 2011第十二届中国金融发展论坛于9月1日隆重开幕,在今天(9月2日)举办的主题为“科技引领未来,智慧服务民生”的分论坛上,北京软通动力信息技术有限公司事业群实施总监车忠良先生发表了题目为《助力中小银行数据分析,提升客户服务水平》的主题演讲。

  在过去一天的大会上我们听到了很多来自于金融界的,尤其是科技方面的领导们发表的精彩演讲,给我们描绘了一个金融创新、科技创新所带给我们便利的金融服务和金融生活,又同时给我们展示了一个美好的未来。在接下来的时间里面,我想跟大家分享一下,就是作为一个技术型的服务公司和一个从事技术服务的专业队伍代表,来给大家报告或者分享一下我们在银行数据分析方面所做的一些工作,也就是说我们是如何来理解科技引领未来,智慧服务民生的。我想从三个方面来阐述我们在数据分析,尤其是对于中小银行科技力量相对来讲比大行要薄弱一些的机构,我们所提供的一些服务,以及如何来去协助这些行里面做好我们的客户服务或者是客户的营销。包括我们所理解的现在在数据服务、数据分析领域里面各个行所处的环境和所面临的形势,我们如何在实践过程当中完成从数据分析到支持客户服务的过程,还有就是这样一项工作的特点。

  大家都知道,我们现在各个行已经走到了从业务体系建设到管理体系建设的过程,尤其是在这几天我们听到了各个大行在差异化服务,在数据分析方面,在客户定向的营销和个性化的营销服务上所做出的很多创新和实践。我们去借用一个数据仓库,大家都已经谈了10多年的话题,我们现在的管理信息体系已经在基于数据仓库技术或者说这种里面来构建我们的管理信息系统,但是整个信息系统在实际的运维过程当中大家可能会发现,同样的一套系统,或者相近的一套系统部署在不同银行的时候,实践所产生的效果会有很大的差异。当然这可能跟各个银行内部的制度、理念、管理贯彻的程度等等有关。但是我更愿意从技术的角度来阐述我们的观点,就是说在同样的一套系统当中,无论是评级、CRM还是风险管理系统,在不同行的里面真正部署完成和在实践过程当中会发现它有很多的技术性参数需要去调整,也就是说要适合我们这个银行,适合我们内部组织的流程和整个的管理水平以及人员的水平。

  这里面我举了一些例子,比如我们内部的FTP定价怎么样合理,比如说客户模型怎么样分类,怎么样分析资金池,盈利客户分布在哪里,怎么分群。刚才我们也听到刚才嘉宾讲到把客户分为七类,在我们整个体系当中,对于我这个行应该怎么样去分类,所有的这些问题CRM系统所展现出来的是分类的结果,就是按照一定的规则把这些客户做了分类了。问题是我用什么样的规则来去做好这些分类?这时候就会涉及到一个问题,就是我的系统里面怎么去配置这个分类的规则和参数。所以从技术的角度来讲我们叫配置,或者是从一个通俗的语言来说,我们是在调教这个系统。

  首先看看客户的分析或者说客户的分层这样一个概念,客户分层是CRM的基础,是我们做好客户营销的基础。在这个体系里面我们经历了这样几个过程,或者从技术的复杂度上分这么几个过程,最简单的客户的属性分类,是男的还是女的,年龄层和受教育的程度等等,再往上是客户的行为,就是他喜欢用什么,喜欢在什么渠道上去做交易,再往上是客户的价值,也就是谁给我带来的价值最大,谁消耗掉我的成本最多,另外再往一个高的层次,这些潜在的客户有什么样的需求,如何去做好更深层次的服务,最后就是客户的态度,他对我到底是什么样,是属于很依赖型的还是面临流失的,还是无所谓的。整个过程在做数据分析的时候,这时候不再是一套应用系统,也就是不再是我们的CRM系统,或者是我的一个Call Center系统能够完成的,因为那是一个执行机构,就需要我们在离线的后台去做这种分析。

  刚才说过有不同的等级和不同的复杂度,我们看到的时候,比如说我们重要客户的分层,这个重要客户的分层不再是刚才他们说的第一类或者是第二类,也就是简单的说是男的还是女的,是受过什么样的教育,是在我们这里有几个帐户,不再是这样的,他们更多关注的是他的价值,他是不是活跃,他喜欢买什么样的东西,用什么样的金融产品,利润贡献是什么等等这些。所以我们会从客户的资产负债角度、价值角度、活跃程度以及购买的频率和对我们所做出的贡献这个角度去进行分层。这个分层比如说资产负债分层,我们通过他的价值,这个客户给银行所创造的价值进行区分,我们一般会分成两大块,包括睡眠客户和正常客户,在正常客户里面我们会把核心客户剥离出来,同时把我们一些零客户,需要进一步激活的客户,或者选择对应性营销策略的客户挑选出来。再往上所谓高阶的细分,也就是刚才提到有五个层面,越往上分析的难度会越大,也就是我们客户的产品偏好,他喜欢用什么样的产品,他喜欢在什么样的渠道上去做交易。

  还有一个就是从我们的整个客户群里面,他们不同类型,也就是不光是他的产品偏好、渠道偏好,在客户的产品应用过程当中,这是一个实际的例子,一个股份制商业银行实际的情况,咱们也可以看到,26.37%被分到第五层,第五层是什么?是低储蓄睡眠卡,也就是说这样的一些客户是低储蓄率的,而且是在最近12个月内几乎没有交易,但是还有余额。这些有它自己的行为表现,我们在制定营销计划和客户管理的时候,客户关怀的时候需要有些针对性的策略。

  我们在做客户分层的时候,实际上做完客户分层我们就要考虑他的应用,在这里举两个方面的应用,首先就是做完客户分层之后怎么样制定差异化的市场策略和服务策略,我们通过刚才的价值分析,活跃度的分析和产品的偏好以及渠道的偏好得到这个客户核心的一个最终价值表现,把它耦合在一起去服务于我们左侧的,我怎么样去降低成本,去提升这个客户的价值,做好某一些细分市场针对性的服务和营销。所以这个时候就会看到,我们在做分层的时候不再是单一的,会把这几个概念,把价值和客户的分类,把客户的首次签约时间,流失的风险,渠道的偏好,产品的应用偏好等等融在一起去做一个综合的分层。这个综合的分层我们就会得到一个矩阵,这个矩阵里面可以看到,我们有一些客户是高价值的,或者是一般价值的,或者是低价值的。在横向上会有低流失的风险、中级的流失风险和很高的流失风险,针对不同的客户,我们当然希望是把最高价值的,高流失风险的客户挽留住。整个分析的过程和这样一些报告我们可以看到,它一般情况下不会被固化在我们某一个应用系统里面。

  还有我们的客户分层第二种典型的应用,就是我们分层的服务支持,我做了客户的分层以后,针对不同的客户,比如说商旅人士、年龄时尚一族,年轻的妈妈族,退休人员和中年的男性股民这些人员在数据,在消费形态上,在它的整个的金融服务和整个金融产品的使用偏好上是有差异的,由此我们就需要去针对这些不同的群体制定针对性的一些销售策略。这些销售的理念在CRM系统里面,在我们过去的这些金融实践和业务实践里面一直在贯彻。问题是我们怎么样把这个客户分好层,怎么样把我的客户分好层,这就是我一开始所提到的,同样的一套系统,在不同的银行里面产生作用的时候它所发挥出来的效益是不一样的。更多的时候表现的就是,对于我们的数据是不是根据我的情况做了一些针对性的分析和规则的定义。

  我们所做的数据分层,一般情况下Push给我们系统用户的时候也是一种差异的,对于一般的业务人员或者是客户经理,我们往往会提供给他很具体的某一个客户是什么样的一种情况。对于我们的业务主管,可能就是我们在哪个市场,哪些产品上目前应该采用什么样的一些策略,这些产品,这些市场出现了一些什么样的局面或者是局势,而对于行领导,更多的就是在做客户的资产负债分析,我们的销售和收入成本支出的分析,综合绩效的分析和我们客户量级的变化。所以这些报告无论是固化在系统里面还是独立于系统之外都是有针对性的要为我们不同类型的决策者提供相应的参考。

  刚才我说的是数据分析在客户服务方面所起到的一些作用和我们实际上做过的一些实践。刚才所举的这些例子其实是我们的一个队伍在某一家股份制银行持续了8年了,他们每个月,每个季度会定期不定期的形成这样分析的简报,每年会至少一次以上的去调整系统里面的参数,以便跟上实际的业务环境和市场环境的变化。数据分析工作有它自己的一个特点,它既不是一项单纯的技术工作,也不是一项单纯的业务工作,是业务背景的,同时又有统计学知识的一些技术人员协助去做的。比如说这个例子上,我们帮一家地方性的金融机构做客户的资产增值的时候做风险分类的时候做的一个基础性的工作,就是他的重要口径上的一些分组以及分组的检验,这些分组是否是有效的,在这些有一些重要的样本我们能够根据实际的情况做适当的合并,同时能够完成卡方检验,去发现哪一组分组是最有效的,对于风险的识别是最有效的。

  数据的分析有时候体现到最终的系统里面可能是你分组的结果,但是在分析的过程里面我们会发现,数据分析的过程,你的一些管理的经验,一线人员的实际经验会被验证,但是有一些也会被颠覆,比如说这个上面,我们原来一开始做这样一些工作的时候,有一些业务经理就说婚姻状况里面结婚的一般比不结婚的信用状况要好,结婚有小孩的家庭会更稳定,会比结婚没有小孩的信用状况更好,离婚的肯定信用状况会相对来讲不好等等,有些主观的判断。但是在实际的分层里面我们发现,大致上是相同的,但是也有差异,就是我们实际分析出来之后发现,结婚无子女的信用状况相对来讲是最好的,当然这是某一个金融机构的,代表了这一个地方,可能跟民风和客户群体是有关的。

  比如在行业合并以后,在养殖业里面它的风险率就非常高,因为养殖业和自然环境,和整个经营状况是密切相关的。所以这些有一些是反映了实际经验,但是确确实实有一些是在颠覆我们的主观感觉,这就是数据分析所能够展现给我们的一些内容。同样数据分析还会做一些其他的工作,我们老在听说数据仓库里面的数据质量,数据质量管理也不是一项单纯的技术性工作,任何一个数据质量上的偏差都足以摧毁一个非常强大的应用系统。刚才农行的涂总也提到了数据质量的问题,比如这个上面所提到的,首先是家庭人口,有些人在录用的时候都有50多号人,70多号人的家庭人口,很显然这是前台业务人员所录入的,我们分析的时候就必须剔除。还有下面的开户时间,为什么都在2007年?实际上是2007年信贷系统集中做过一次版本的升级,在做数据分析的时候就需要打平,显然这个2007年是不可信的。还有就是违约的次数,违约次数超过10次以上的,很显然已经是很坏的客户了,要不然就是数据有问题,要不然就是客户经理有问题,这些数据的质量问题如果不去做好控制,我们做出来常规的分析结论会出现一些重大的偏差。前几天我们刚刚发现了一个问题,有一个行的信贷系统里面,他们的财务数据,在做个人家庭资产录入的时候,他的格子有一个采集外延,有一些客户经理输入了5,有些输入了5万,你再做客户分层的时候,这个5就可以解析成5亿,这个时候就会出现一些重大的分析性的偏差。这些数据质量相关的应用系统本身是解决不了了,需要我们后台的数据清理和分析来完成。

  刚才我们说了数据分析的一些表现形态和完成的一些工作,以及所起到的一些作用。最后就是数据分析工作的特征和特点,实际上这样一项工作在各个组织里面不需要常设,就是不需要有这么一个人一天到晚给我做,而且这些规则也不会被固化到一个应用系统里面,或者很难被固化到一个应用系统里面。更多的是什么?是依靠专业的人员,在一年之内定期、不定期的去对于这些数据做分析,但是这个人又需要很持续的了解我的数据构成,需要一个贴身的服务。所以他们表现出来的就是,他的需求被固化,非长效、非常态,但是又要求很专业化。

  我们把它总结了一下,我们认为在中小商业银行怎么样来去协助这些用户做分析,去提升他的客户服务能力。包括专业化,要有技术的背景,要有专业的业务背景,还要有统计学的背景,而且要持续、长效的去提供这种服务,并非是一年365天一直坐在客户现场,但是要持续几年经常性的做,只不过周期相对来说比较短。最后就是低成本,通过一种短期的咨询服务或者是数据服务的情况,把银行里面固定的,首先说我们认为这项工作,这个角色是必须的,是固定的,但是一个银行,中小机构未必需要专设这么一个岗位,或者找这么一个小组,可以借助于外力,同时借助于外力的好处就是可以共享同业的成功经验,我们可以把同业的一些成功经验,或者是失败的情况,或者是一些先进的方法传递过来。

  这就是我们从公司的角度,或者是从一个技术从业者的角度来理解的科技引领未来,智慧服务民生,谢谢大家!

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