银行数据挖掘(银行怎样通过业务分流发掘客户价值？)
银行怎样通过业务分流发掘客户价值？
总之，精细化管理是可以做到的。
精细化管理具体包括客户筛选、数据分析、行为预测、行为验证、精准营销、客户维护六个方面。
客户筛选是指从老客户或新客户中寻找银行重点的过程。银行是否重视年轻的悬泉客户、公司客户、客户还是35岁以上的客户，取决于银行的重点客户定位。
数据分析是指分析客户画像、转账金额、交易对手、行业消费偏好等。根据你能查到的交易数据或者通过开放平台能查到的数据。做KYC(了解你的客户)。
行为预测是指在了解客户后，对你的客户的行为进行必要的预测，比如经常在餐厅或酒店消费，在超市消费等。并了解客户的数字轨迹。
行为验证是指将预测的客户行为数据与实际的客户行为数据进行对比，确认客户的行为习惯和风险属性，以便于进一步的后续服务。
精准营销是经过一系列前期准备，根据画像和客户日常场景成功推出银行产品。在没有任何违规的情况下，客户可以发挥自主性，通过社交场景完成银行的交叉营销，为银行创造价值。
最后，客户维护是升华产品体验和增值服务的一部分，完成了客户对银行和客户经理的认同，完成了为银行持续创造价值。
数据分析是银行的软肋，有时候需要管理部门和银行机构共同完成，但这项工作会越来越重要，甚至是客户引流最重要的依据。
银行怎样通过业务分流发掘客户价值？
近年来，无论是互联网金融企业还是银行业，都非常重视消费金融市场。电商公司以场景深、速度快、体验好的特点快速抢占市场；而银行业则在利用传统渠道和信誉，以及资本量和风险控制的优势，稳步获得应有的市场份额。甚至很多为解决单一消费问题而成立的金融公司也已经深度介入消费金融市场。可以说，消费金融已经成为当前基础金融领域最火的产品，为金融机构创造了大量收入，也成为很多金融行业重要的客户流量入口。
但一边是消费金融业务带来的高收入，一边是各种渠道导入业务带来的高获客成本。消费金融看似一锤子买卖，难以实现客户的深度开发。大量客户开始接触消费金融。如何从这些客户中挖掘出更多的价值，降低平均获客成本，成为各金融行业面临的关键问题。因此，本文从消费金融的特点出发，进行了深入的分析：
一、消费金融的特点
目前主要有两种消费形式：一种是与日常消费相关的小额消费，通常通过互联网企业中的虚拟账户、银行中的信用卡来体现。另一种是大额消费额度而不是个人贷款。银行通常通过合作伙伴开发渠道，形成批量项目。但这两种类型都有以下特征：
1.前期收入
消费有什么好处？对于很多银行来说，指的是中间业务收入，但实际上消费金融的本质仍然是占用风险资本，成为替代贷款的重要产品。收益方面，长期贷款利息会转化为提前收取的“手续费”。这些手续费表面上费率低，但通过时间价值放大，收益并不低于贷款利息。
2.后风险
由于风险资金被占用，在提前收取收益的情况下，每月返还剩余本金。在风险资金被占用的情况下，委托人实际上是把风险设定回来了。问题是本金逾期了。
3.航道入口
金融非常依赖渠道入口，即“消费渠道”。可以说，没有“消费渠道”，就没有消费金融。在装修、汽车、手机、美容、旅游等大消费领域，消费渠道本身的实力也成为消费金融业务拓展的最大障碍。
4.客户协会
消费金融业务最大的障碍是客户不能带回家。与消费金融公司相比，银行的产品和服务更多，可以给客户更多的业务连接，充分挖掘和创造客户价值。
5.依靠运营
消费金融非常依赖运营，这是商业银行从来没有意识到的。银行的消费金融业务和“消费通道”一荣俱荣，一损俱损。如何帮助消费渠道直接产生更多的消费意愿
银行怎样通过业务分流发掘客户价值？
通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、财务偏好等全视图信息。银行创建面向业务应用、支持业务指标匹配的量化模型，快速生成和发现营销线索，为客户提供差异化的产品和服务策略。
通过系统建模，可以快速生成合理的销售引擎，进而让销售引擎在指导营销和销售方面发挥关键作用。从营销策划、营销方案制定、目标客户选择、营销线索推送与跟踪、销售管理到营销分析与评估，全面实现以销售引擎为核心的全闭环营销和销售全流程管理。
1.客户数据的子主题
在银行客户数据模型中，客户数据分为五个主题：客户属性、客户行为、客户价值、客户需求和客户态度，具体如下：
1.1客户属性的主体数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、行业、职业、地域、信用额度、人生阶段。
1.2客户行为主题数据包括购买 签约 首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉和客户活跃度。
1.3客户价值主题数据包括资产、负债和贡献。根据客户的九项资产和个人贷款额作为客户资产 负债分层的依据，判断客户级别。
1.4客户需求主题数据包括产品偏好和渠道偏好。
1.5客户产品偏好是指客户对储蓄、理财、个人贷款、信用卡等产品的偏好。
1.6客户渠道偏好是指客户对销售渠道的偏好程度，包括网上银行、手机银行、电话银行、电子支付和柜台。
1.7客户忠诚度主题数据针对理财和个人贷款产品。通过数据挖掘，计算理财和个贷产品的流失可能性，然后考虑这两个产品中的客户忠诚度，进而进行客户忠诚度分析。
2.客户数据行为分析
只有通过数据的使用，才能发挥其价值。一旦确定了要解决的业务问题，就需要选择合适的方法和工具来解决这些问题。对于业务知识的获取，有以下几种方法：
1)报告和申请
2)灵活的查询分析
3)数据挖掘
报表是银行获取信息的必要途径。基本上银行的报表都会以机构和产品的信息为主，提供已经发生的事实。但是，报表不能用来回答任何时候出现的各种业务问题。一旦管理者对报告中的某件事提出质疑，就要深入分析详细的数据。
灵活的查询分析通常用于回答各种即时出现的、无法提前定义的业务问题。是最简单灵活的实现方式。灵活查询分析回答的问题可能来自：
1)通过固定报表发现的特殊现象(如交易分析)；
2)实现既定业务目标所需的信息支持(如营销分析、上市后评估)；
3)对数据综合程度依赖程度较高，用其他实施方式无法在规定时间内完成的需求(如上级管理部门或外部监理单位的临时性数据需求)；
4)对自身业务的探索和研究(如市场分析、专题研究报告)；
5)数据
简单的统计分析可以为商业现象提供逻辑解释，却找不到数据中蕴含的规律。数据挖掘利用一系列数学方法从大量数据中发现潜在的有价值的信息和知识。
2.1.客户细分模型
根据不同的经营目标，通常可以将客户按照自然属性(年龄、职业、地域、职称、教育程度等)进行分组。)和行为属性(交易行为、消费行为、通话行为等。)，以便营销和决策者针对不同的客户群体采取不同的营销策略。客户细分的主要目标是找出不同客户群体投射出的不同需求，找出每个客户群体的典型特征，以指导营销和销售的开展。
利用数据挖掘中的聚类技术，不仅可以将客户的自然属性和行为属性作为客户细分的依据，还可以将客户的信用状况、经济能力等衍生属性纳入分析，对客户进行多方面的细分，从而为不同的客户群体提供不同的服务，有针对性地对最有价值的客户进行个性化服务。
2.2.营销预测模型(即反应模型)
营销预测模型可以分为两种类型：获取新客户和提升现有客户的价值。新客户的获取，就是对那些没有成为银行客户的群体，通过数据挖掘发现潜在客户，然后通过营销使其成为真正客户的过程。而银行缺乏潜在客户信息，需要依赖外部数据源，整个数据挖掘过程存在很大风险。
此外，银行中存在大量的低价值客户，而这些客户往往只是单纯的储户，或者只购买少数中间业务或理财产品，因此银行需要提升这些客户的业务价值。通过数据挖掘技术，分析客户的交易行为、客户的个人属性、客户的延伸属性等变量，预测客户购买某种金融产品的可能性，然后通过一定的营销手段推荐给客户，从而有效提高客户忠诚度、客户价值和银行利润。
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