浅谈银行零售客户细分与营销 外汇客户交易行为分析报告

数据只有通过使用才能发挥其价值，一旦需要解决的业务问题被确定，就需要选择合适的解决这些问题的方法和工具，对于业务知识的获取，存在下列几种方法：

1)报表和应用

2)灵活查询分析

3)数据挖掘

报表是银行获取信息所必需的途径，基本上银行的报表都会关注机构层面、产品层面的信息，提供已经发生的事实，但是报表无法用于解答随时出现的各类业务问题。一旦管理者对报表中的某项内容提出问题，就需要对明细数据进行深层次的分析。

灵活查询分析通常用于解答即时出现的、不能预先定义的各类业务问题，是最易于实现、最灵活的一种方式。用灵活查询分析解答的问题可能来源于：

1)通过固定报表发现的特殊现象（如：对异动的分析）；

2)为了达成的既定业务目标所需的信息支持（如：营销分析、营销活动后评估）；

3)对数据综合程度依赖较高、其他实现方式无法在指定时间完成的需求（如：上级管理部门或外部监管单位临时性的数据要求）；

4)对自身业务的探索和研究（如：市场分析、专题研究报告）；

5)对内部和外部其他突发现象的快速回应所需的数据支持；

简单的统计分析能够对业务现象提供逻辑性的解释，但是无法发现数据中蕴藏的规律，数据挖掘运用一系列数学的方法，从大量数据中发现具有潜在价值的信息和知识。

2.1、客户细分模型

针对不同的业务目标，通常可以对客户按照自然属性（年龄、职业、区域、职称、文化程度等）和行为属性（交易行为、消费行为、呼叫行为等）进行群体划分，以便营销与决策人员据此针对不同的客户群采用不同的市场策略。客户细分的主要目标在于发现不同客户群体所投射的不同需求，并找出各个客户群体所具有的典型特征，用以指导营销和销售的开展。

利用数据挖掘中的聚类等技术不但将客户的自然属性、行为属性作为客户细分的依据，还可以将客户的资信状况、经济能力等衍生属性纳入到分析中，将客户进行多中细分，以便针对不同的客户群采取不同的服务，并能够锁定那些最有价值的客户对其实现个性化服务。

2.2、营销预测模型（即响应模型）

营销预测模型可以分为两种，新客户的获取以及现有客户价值提升。新客户的获取是对那些未成为银行客户的群体，通过数据挖掘手段发现潜在的客户群，然后通过营销手段使其成为银行真正客户的过程。但是银行内部缺乏潜在的客户资料，需要依赖外部数据源，因此整个数据挖掘过程存在较大的风险。

此外，银行内部存在大量的低价值客户，这类用户往往只是单纯的存款用户、或者只购买了很少的中间业务或理财产品，银行需要提升这类客户的业务价值。通过数据挖掘技术，分析客户的交易行为、客户的个人属性以及客户的扩展属性等变量，预测客户购买某项金融产品的可能性，然后通过一定的营销手段向客户推荐，从而有效提高客户忠诚度，提升客户价值，增加银行利润。

2.3、客户流失预测模型

客户流失是银行业务普遍面临的业务问题，尤其是在市场成熟期的时候，竞争异常激烈，市场的渗透比率很高，以至于各家银行必须从他的竞争对手处“盗窃”客户，另一方面，银行的客户也被他的竞争对手”盗窃”。当被”盗窃”的客户的数字很高的时候就成为严重的流失问题。

针对以上问题，建立客户流失预测模型并且产生最可能流失的客户名单，结合每个客户的保持价值分数， 银行采取合适的客户挽留措施，以保持收入和确保客户忠诚度。

2.4、交叉销售预测模型

交叉销售是指银行向原有客户销售新的产品或服务的过程。Cross-sell是对于现有客户的补充销售，把主要产品和附加的产品或服务结合起来，形成一种更好的产品配套或更完善的解决方案，从而增加客户的价值。在这种情况下，客户的忠诚度可望提高——客户对银行有越多的需求，客户与银行的联系越紧密，防止客户转向别的银行的约束就越多。

交叉销售预测模型通过数据分析和挖掘技术，了解客户已经购买的产品和服务，预测客户下一步要购买的产品和服务，从而有针对性地向特定客户推荐特定产品，以改善客户的忠诚度，增加客户的回报利润，提高促进活动的命中率。

3、零售客户交易行为分析与营销任务匹配

分析和整合客户信息是实施营销任务的第一步，是实施营销及销售的前提。通过分析客户信息、交易行为、进行客户细分来全面了解客户、预测其未来的金融需求，并建立模型来挖掘可能的销售机会。

银行都建立了有效的数据仓库并用客户统一分析，执行营销活动的分析。数据仓库中存储着客户所购买的金融产品或服务的名称、购买时间、购买该金融产品的地点等信息；同时还存储着客户与金融机构所发生的业务信息，例如存款次数和存款余额、转账时间、转账金额等。数据仓库记录了有关客户行为的数据信息，通过这部分信息可以了解客户的购买和交易行为模式，能为销售提供最有价值和最具预测性的信息。

现有营销大多是从客户交易行为信息维度来分析销售机会，这是由数据库营销特点所决定的。虽然根据产品特征来寻找客户的逻辑比较直接和简单，但同样是发现销售机会的有效方法，应用较为广泛银行根据自己的产品特征，结合数据仓库寻找具备特征要求的目标客户实施营销。例如向“流失倾向性高，且对本行有高价值的客户”主动推动高预期年化收益率理财产品，那么可以对数据仓库中客户记录的行为数据进行分析，通过营销平台中的挖掘模型抽取出流失倾向排名在前20%的客户信息，同时分析客户的资产负债数据信息与产品特征进行匹配，从而抽取出与营销任务最匹配的被营销客户。

4、行为分析与营销方应用

通过制度建设配合系统实施的顺利开展。根据银行的现实情况量身定做营销活动的各个阶段（创意、分析、设计、执行和评估）的组织和流程，并在系统层面付诸实施，理顺这些流程的各个环节，为后续完善系统建设、提升营销水准、深化渠道整合打下坚实基础。

客户分析是客户管理理论中最重要的方法，主要思路是通过大量客户信息进行分析、归纳、推理、演绎和总结，从数据中发现潜在的联系、规律或趋势，从而可以建立某种模式，形成可为整个企业共享的客户知识。将客户知识应用于客户营销中，则可以通过对客户更加全面深入的了解，针对客户的需求及其变化的趋势，采取相应的营销组合策略，最大化客户净资产并减少客户流失，在提高客户满意度的同时实现企业利润的最大化。客户分析涉及客户细分、客户评分、行为建模等多个领域，提倡运用数据分析对客户进行“全生命周期管理”，建立以客户需求为导向的市场营销，建议分步骤、分阶段的扩展实施完善。

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