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经济经营贩卖面前碰到四大挑战,当财富管理遇

发布时间:2019-11-27 23:43编辑:永利理财浏览(118)

    改变“被动管理”的模式,全面开展“精准营销”

    银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品,帮客户找到其最适合的产品,增加产品的购买率。

    中国电子银行网:从信息化到数字化,金融市场营销有哪些变化以及它的目前面临的主要挑战是什么?

    建立业绩评估机制。建立完善客观、可通过员工号直接追踪到人的业绩报告系统,根据目前的业绩和未来潜力两方面评估理财经理、财富顾问的绩效。

    2.精准推荐系统:给用户推荐个性化理财产品, 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品,帮客户找到其最适合的产品,增加产品的购买率。

    郭炜:AI和大数据越来越深入到线上线下的各个角落,科技在营销领域的运用日渐成熟,如上述“方舟”、“千帆”等产品,都可以满足银行的线上运营。

    作者单位:中国农业银行(601288,股吧)山东分行

    0.92

    易观CTO郭炜于论坛期间接受了中国电子银行网的专访,内容如下。

    首先,建立专业团队,维护和提升财富管理客户。除了维护存量客户外,业务团队还需通过客户转介、推荐、深耕等方式拓展增量客户,每名理财顾问服务客户数量在100名以内,每名理财经理服务客户数量在200名~300 名之间。

    2.6模型评估

    在这一过程中,我们需要做几件事,一是让用户对服务满意、对体验满意。“打铁需要自身硬”,因此需要我们进一步优化金融产品的使用体验,通过易观的用户行为分析,如“易观方舟”帮助产品经理了解用户的核心需求,为产品迭代与功能优化提供依据。

    设置合理的业绩目标。对不同省份、不同地市适用“对等原则”,解决目标设定过程中的市场差异问题。同时,充分考虑有经验和无经验的银行从业人员之间的差异,设置调节系数,确保目标具有挑战性和现实性。

    0.89

    通过人脸识别,银行网点数据库会知道你是谁,根据用户画像、分群等基本信息,再利用可穿戴智能设备传递到银行的营业员。未来的银行业务,都是面向个人客户的私人定制和精准推荐等方式,把私人银行服务普遍到千家万户。

    首先,分层营销可以通过分析客户行为进而优化产品。基于大数据技术的产品改进,是通过定量对客户使用产品的行为数据进行分析, 找到产品存在的问题和产品改进的突破口,科学合理地进行优化,使产品更加贴近客户需求。如商业银行通过收集客户使用掌上银行的行为轨迹数据,如页面停留时间、客户流失页面、操作完成时间等,进行模型搭建、调试和评估优化,并结合模型结果,剖析产品存在的问题。这种基于客户行为的体验优化可以通过改进商业银行产品的使用流程、界面风格来实现,即提高产品的功能好用性和界面美观度。

    对新客户的预测效果

    AI和大数据营销的未来方向是从线上到线下的打通,过去我们只能看到线上的点击流,线下的行为轨迹流,如今5G来临,代表着IoT硬件设备的繁荣,随着人脸识别等技术的逐渐落地,服务升级势在必行。比如我们参加展会,在会场里走动,展商知道你来到会场,待了五分钟等,已有的相关数据会与线下营销打通,从而形成更具针对性的接待服务。

    其次,定义“客户标签”,绘制“客户画像”,深耕存量客户。分析和利用大数据,从投资行为、消费行为、风险偏好、产品属性等多维度进行客户特征、流失原因、偏好分析, 构建“客户画像”模型对客户的金融行为进行量化预测。也就是说,通过包罗万象的信息来描述客户,针对现实的客户建立数学模型。“画像”通过“标签”形式来实现,通过业务实践去检验,经过不断丰富和完善,最终达到利用比特流精确描述客户的目的。

    有了这么多数据,但是有一部分特征是算法不能直接处理的,还有一部分数据是算法不能直接利用的。

    三是对于银行来说,重要的变化是以数据驱动。90后、00后慢慢成为消费主力,他们究竟喜欢什么,他们究竟要去做什么,是需要银行通过数据去发现的。比如,通过“易观千帆”洞察目标人群偏好。举个例子,通过“易观千帆”对城商行用户和国有行、股份制银行用户进行洞察可发现,城商行的业务偏好和我们原以为的并不一样,在生活、汽车、旅游、金融服务、教育和健康医疗领域,城商行用户偏好都比国有行和股份银行更高,这说明可能城商行客户更关注生活。因此,银行在给用户推送内容或者确定广告投入渠道的时候,也许和一些美食APP进行内容合作,可以更有效提升转化率。由此可见,更精准的营销途径与合作方式,让获客增长更加高效。

    本文发表在《财富管理》杂志2015年7月刊上,转载请注明来源、作者。微信号:WEALTH 财富管理。

    下面将叙述如何构建该推荐预测模型。

    以上四点是现在金融市场营销中,各机构遇到的挑战。

    我国商业银行对客户的分层模糊,对客户行为认知简单;对客户服务的“量”有所提升,但客户的满意率下降。现阶段,客户分层大致经过信息收集、系统处理、方案生成等三个步骤。收集客户信息的渠道有三个:一是通过与客户的沟通交流,获取基本信息;二是通过邀请客户填写调查问卷,获取资产负债、风险偏好、投资经验等风控信息;三是通过“优质客户关系管理系统”,获取资产配置、现金变动、产品明细等财富信息。接下来,把基本信息、风控信息、财富信息汇总、整理并录入理财资讯平台,系统自动分析客户理财目标规划的实现路径,自动诊断客户财务状况、生成配置方案,自动评估方案的实施效果、动态调整目标,自动给出符合客户预期的决策方案。

    客户基本属性:客户性别,年龄,开户时间,评估的风险等级等等。
    产品基本属性:产品的逾期收益率,产品周期,保本非保本,风险等级等。
    客户购买理财产品的历史:在什么时候购买什么产品以及购买的金额。
    客户的存款历史: 客户历史存款日均余额等。
    客户的贷款历史: 客户历史贷款信息等。
    客户工资:客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。
    用户画像提取的特征:用户的AUM等级,贡献度,之前购买基金,国债的金额等。

    由中国金融认证中心(CFCA)、中国电子银行联合宣传年主办,和讯网联合主办的“论道银行数字化创新转型”2019金融科技高峰论坛于2019年9月5日至6日在成都举行。近百家银行及金融科技企业一线从业者、学术专家齐聚一堂,共谋银行数字化创新发展之策。

    产品营销模式单一,活动宣传推介效果有限。现阶段商业银行财富顾问多采取客户拜访、客户活动、产品推介、增值服务等方式“营销”产品、“推介”服务。受到数据和信息的制约,在举办客户活动和推介产品之前, 商业银行从未或很少进行客群分类、精确定位、定向邀约,而是采用撒网捕鱼的“大范围、广受众”的方式,选取“等级高、资产多、空闲足”的客户。在整个产品推介、服务推广的过程中,由于对客户行为分析不够、对客户习惯研究不透、对客户需求定位不准,营销活动的投入产出比严重失调。

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    二是做好用户分群。依据业务特性,对用户进行分层分群,不同层级用户要用不同方式、不同内容进行触达。通过灵活分群,每次营销活动的后续跟进都形成具有针对性的运营闭环,根据用户的相关特性或者选择,制作个性化内容,推动用户留存转化。举个例子,大家会觉得邮件没什么太多用处,其实对长期用户来说,每个月或每一两周对其进行邮件营销,比APP推送要好很多。由于现在推送太多,客户看不过来,一些深度文章或定期EDM效果会更好。

    打造专业素质的理财经理团队

    MRR

    三是去中心化。过去大部人如要理财和存款,首先想到的是银行,现在越来越多的金融产品通过互联网金融平台直接面向客户,人们具有了更多选择权与自主权,银行原有的中心主导地位开始动摇。

    反过来,分层营销和口碑营销为商业银行进一步优化产品和服务提供了有力保障。

    任务/目标

    四是品牌沉默化。过去,大家在开户时会记得开户银行的名字,但随着移动支付的兴起,银行品牌印象逐步被淡化。银行似乎仅以“银行转帐”这样一个支付方式选项出现在人们的视野里。金融产品过去的品牌效应也在减弱,很难想象大家准确说出某个银行的什么理财产品或互联网金融的产品,人们关注的核心始终是实际收益和风险。

    在服务推介中开展“口碑营销”。在“互联网 ”时代,“微媒体”的普及和“云平台”的兴起,使得口碑营销的关注程度和传播速度大幅提升。它以“圈子”为传播渠道,遍布朋友、亲戚、同事、同学等关系密切的群体之间。相对于纯粹的广告、促销、公关等方式,口碑的可信度更高。口碑营销有三个优点:精准,传播范围相对固定,容易引起目标客户的关注;低廉,不必向客户支付广告费用;持久,不像广告投放只有15秒、30秒,而是一个长期、持续的过程。口碑营销有三个来源:来自产品和服务带给客户的良好体验,来自体验过程中方便传播的品牌故事,来自包括网络在内的多元渠道。

    “顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明,如同某种产品一样,顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

    郭炜:金融市场营销面临的挑战有四个方面。

    设置关键业绩指标。重视对价值贡献的财务指标和客户维护指标的考核力度;简化业务指标,用产品经济利润率为基础折算产品标准点数,将产品销售业绩转换为产品点数进行计量。

    根据需求预测模型,我们给出新客户最有可能购买的top N 列表,然后由业务人员进行市场推广。

    通过以上三点,有助于银行进行有效地传播。

    首先,通过数据挖掘,精准识别需求, 拓展增量客户。分析现有客户特征、归属类型和分布区域等数据,对客户与产品偏好进行交叉、关联,建立精准推荐模型,制定精准营销策略,包括客户与产品、服务的适配清单和交叉销售方案等,并进行针对性的推荐,激发目标客户的潜在需求。

    也可以把新客户(之前没有购买理财)和老客户(至少购买过一次)分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。

    所以精准营销分为三块,用户的精准画像、精准分群和精益触达,对银行来说,这是行之有效的触达用户方法。

    如百分点指出,“用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签以及该标签的权重”,并认为标签“表征了内容,即兴趣、偏好、需求等”,权重“表征了指数,即需求度、可信度、概率等”。将“客户画像”应用于财富管理客户的营销维护过程中,提升客户的金融、财务需求与银行的产品、服务供给之间的契合度,精确分析客户, 提高产品粘性。

    评价推荐好坏的指标很多,比较常用的有

    二是要去有效量化不同推广活动以及不同推广渠道的营销质量,通过对内外部营销效果进行分析,从而辅助决策,明确优化策略。确保推广营销过程中的高质量用户体验,从而提升获客转化率,提高ROI。

    提高数据处理效率,挖掘客户差异化需求

    如今,商业银行信息化的迅速发展,产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据,大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息,为商业银行的各类决策提供参考和服务,需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中,大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。

    中国电子银行网:这是一个争夺注意力的时代,受众的时间有限,易观如何帮助银行进行有效传播?又可以分别从哪些方面考量“有效”二字?

    建立业绩驱动的绩效管理和激励系统

    针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征,制定不同市场推广策略。为了完成以上任务,主要从以下几个方面构建精准营销系统:

    三是精益触达。不是简单的触达,而是智能触达,比如用户的生日祝福或者周期性用户客情维系,我们通过“易观方舟”等工具建立周期运营闭环,通过App push、短信、邮件等渠道,形成多维度触达,有效地吸引用户注意力。此外,还有自动化营销,用户行为触发了某些场景的后续触达,进一步引导用户深入使用相关服务或功能。比如用户刚做完入金,我们知道其相关的用户画像后,就可以推送一款符合用户投资风格的理财产品,形成首次交易。在首次交易促成后,后期再营销其他理财产品,持续而有效地放大营销效果。

    在产品推介中开展分层营销。客户分层是客户关系管理的核心问题,美国数据库研究所Arthur Hughes提出的RFM模型是基于客户行为进行客户分层的重要工具,该模型通过三个属性来描述客户的重要程度和客户类型,即最近购买时间、购买频率和购买总额。商业银行利用RFM模型,可以将客户精确分类,并根据客户分类结果采取相应的营销措施。

    还有一部分数据算法不能直接利用,例如客户存款信息,客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。

    图片 1

    如美国第四大零售商塔吉特百货通过研究孕妇不同时期的消费习惯和浏览行为,选取25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”,在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况,并结合会员系统为不同生理期的孕妇提供不同产品的优惠券,进而捆绑一个人甚至整个家庭的终身消费价值。2002年以来,Target的销售额从440亿美元增长到670亿美元。同样,商业银行也可以通过分析财富管理客户,在不同时期的理财习惯和消费行为探索出规律性、常态化金融需求,构建“需求预测指数”,并结合客户关系管理系统为不同生命周期的目标客户提供不同产品、服务组合, 精准识别需求,提升服务体验。

    1.ROC曲线下面积(AUC)
    2.logloss
    3.推荐产品第一次命中rank的倒数(MRR)
    4.TopN

    我们知道,私人银行面对的是高端客户,客户享有专属的理财经理等服务,随着大数据和AI智能IoT设备的发展,将来每个普通用户都会有自己的私人银行。

    其次,集中专家资源,服务高净值客户。专业团队内部分级,确保高等级的客户由资深财富顾问维护;专家对不同等级客户的介入程度不同,服务重点在于价值贡献度高和提升空间大的客户;设立理财经理助理岗位,服务大众客户。组建私人银行兼职专家团队,集中人才优势,强化专业联动。

    根据零售业务营销要求,运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求,实现精准营销与服务,提高银行客户满意度和忠诚度。

    中国电子银行网:AI和大数据在营销运用得越来越广泛,您是如何看待它们的前景的?想象一下,随着技术的不断深入融合,以后的银行业营销会发生怎样的变化呢?

    财富管理围绕“以客户为中心”的服务理念,为个人、家庭、机构乃至国家的财富提供保全、增值和传承的综合解决方案。从产业分工看,财富管理是一种专业的金融服务,帮助服务对象实现财富的保全、增值和传承;从经济和金融功能看,财富管理是一种高效的资本运作,通过汇聚和融通资本,促进储蓄向投资转化;从社会功能看,财富管理是一种必要的制度安排,通过跨生命周期的资产配置,实现财务上的“自由、自主、自在”。

    为了方便的对客户终身价值建模,有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益,其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此,我们将预测的问题分为两个步骤:第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买(需求预测)。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。

    一是客户脱媒。伴随着人们生活及投资理念逐渐互联网化,银行正逐步失去与客户接触的有效机会,越来越多的非银行渠道资源开始以各种形式触达到客户。银行已不是客户接触金融产品的唯一渠道,银行在金融中介过程中所扮演的角色在慢慢失去过往的重要地位。

    “理财经理=产品经理”,专业素质和团队服务欠缺。目前,我国商业银行的金融理财师、私人银行家仍然在履行“产品经理”的职责,迫于任务、计划的压力,往往在“不合适的时间”、以“不合适的方式”、推荐“不合适的商品”,或是直接要求客户提出需求,再从行内产品库中搜索对应的产品,事前的“财富规划”变成了事后的“产品配对”。在基层网点,理财经理数量严重不足、素质参差不齐,一名理财经理管理500~1000名客户的现象非常普遍,且理财经理对不同层级的客户进行“统一”辅导,无暇为高端客户提供“专属” 服务,客户流失现象严重。

    恒丰银行/客户管理

    二是通道化。随着移动支付的逐渐普及,支付宝与微信成了人们日常的支付手段。银行逐渐变成通道,大家把钱存进银行,然后再通过支付宝、微信花出去,直接的银行交易行为占比逐渐降低。过顶传球,成了银行业面临的难题。

    “互联网 ”时代,商业银行财富管理中客户定位不精准、产品推介效率低等问题,成为制约私人银行发展的瓶颈。需要以“互联网 ”的思维,实现财富管理转型升级。

    Logloss

    郭炜:“易观方舟”通过数据驱动营销闭环,帮助用户精益成长。现阶段,深度挖掘企业自己的私域流量尤为重要,服务好现有客户有如下方法:

    信息处理方式粗糙,无法准确捕捉客户需求。伴随着商业银行客户规模膨胀、财富等级扩容、服务需求多元,客户分层对发展财富管理业务具有重要意义。

    业务问题

    一是要构建精准的存量用户、潜在用户画像,研究这些用户究竟是具有哪些偏好与特性。构建画像的过程中,除了自有提炼总结出的标签,还包括第三方的数据增补。易观接入的第三方数据可以帮助银行看到用户的非金融属性,对用户进行全景画像。

    “互联网 ”时代思路转型

    以上例举的只是部分特征。

    郭炜:信息爆炸时代,大家的注意力非常分散,与其说争夺有限的注意力,不如说是优化现有用户的服务体验,提升服务与产品满意度,从而占领用户心智。通过优质服务的口碑传播,触动潜在用户。如果只是通过社交媒体、信息流进行铺天盖地投广告,效率也许不尽人意。服务好已有的存量用户,通过用户“自来水”的传播方式来进行市场推广,转化率与用户质量都将得到保障。

    财富管理具有“私密、高端、优雅、专属”等特性,似乎与“开放、平等、协作、分享”的互联网精神“相去甚远”。其实不然, 在“互联网 ”时代,解决商业银行财富管理中的客户定位不精准、产品推介效率低、营销活动成本高、考核激励不健全、人员配备不到位等问题,需要“跨界融合、连接一切”的“互联网 ”思路。

    面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击,传统的上门营销、电话营销,甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度,并减少业务环节,无形中为商业银行节约了大量的营销成本。

    中国电子银行网:随着技术的发展,“精准”二字成为营销中不可缺少的一部分,易观如何帮助银行有效触达用户?

    财富管理起源于瑞士日内瓦,最早的私人银行业务出现于16世纪中期。20世纪80年代初,发达国家的商业银行经历了利率市场化的洗礼后,经营策略逐渐转向为客户提供中间业务服务,此时财富管理的目标客户定位于高净值人群。90年代以后,财富管理迅速发展,逐步成为商业银行的重要利润来源。

    0.73

    完善激励机制。建立包括现金激励、非现金激励和职业生涯在内的正向激励机制,以及包括限时办结、责任追究、末位淘汰在内的负向激励机制。

    1.上线之前的优化:特征提取,样本抽样,参数调参
    2.上线之后的迭代,根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型

    然而,渠道一来自客户的主动告知,无法确保信息的准确性;渠道二通过少量信息推断客户的风险偏好和投资经验,误差难以避免; 渠道三没有考虑客户在其他机构和渠道的投资,未免以偏概全。信息收集过程中存在的遗漏和误差,将直接导致系统处理的失真和理财方案的失准,进而无法准确满足客户需求。

    本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢** 恒丰银行** 的投递

    其次,口碑营销可以通过反馈客户的诉求进而改善服务。基于大数据技术的服务提升主要是通过不同渠道的客户投诉与建议,如网点、客服、网站、官方微博等,分析服务中存在的突出问题,针对性提高商业银行实体部门或网络渠道的服务意识和运营效率。客户进入网点后,通过人脸识别技术,结合历史行为数据,预测客户办理的业务种类,引导其快速进入流程,减少等候时间、提高服务效能,合理安排资源、提升服务品质。

    用户存款信息:根据我们的经验,客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法,因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月,近一个月,近一周的日均余额,以体现客户存款变化。

    最后,完善人才储备和培养机制。打造有吸引力的职业发展通路,建立系统的培训机制。同时,标准化销售和服务流程,提高理财人员的工作效率、服务水平和专业素质。

    3.2客户价值预测

    财富管理问题丛生

    挑战

    考核指标与客户价值脱节,激励机制不到位。目前,我国商业银行普遍以“金融资产” 和“客户数量”作为财富管理的考核指标,同时考核重点产品的推广应用情况。以国有商业银行NH为例,在绩效考核中除了设置私人银行客户年日均金融资产增量、私人银行签约客户增量等客户发展指标,还设置了私人银行专享理财产品销量、私人银行钻石卡发卡量等产品推广指标。然而,人为设定重点产品的计划,容易引致业务人员为了完成任务而销售产品,与“为合适的客户提供适合的产品”的财富管理理念背道而驰。同时,“金融资产”、“客户数量”指标与收入、利润指标并不直接相关,未能真正体现“提质增效”的内涵。

    考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率,为了更真实的测试模型效果,以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练,2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练,2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试,以此类推。

    文/滕悦

    客户交易信息:客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性,最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。

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