銀行“客戶經(jīng)營數(shù)字化”應(yīng)該怎么做?
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2022-06-28
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導(dǎo)語
INTRODUCTION
筆者在加入循環(huán)智能之前曾在某國有銀行遠(yuǎn)程銀行負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)管理,帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)不斷尋求新的團(tuán)隊(duì)提效途徑和客戶轉(zhuǎn)化效率,經(jīng)歷過“服轉(zhuǎn)銷”的關(guān)鍵時(shí)期。
彼時(shí),人員流動大、培訓(xùn)難見效、業(yè)務(wù)技能提不上來等是每天要面臨的現(xiàn)實(shí)問題,也曾了解過業(yè)內(nèi)AI產(chǎn)品,想借鑒信用卡智能客服的做法用AI來代替人,但發(fā)現(xiàn)根本不可取。
原因在于,銷售的業(yè)務(wù)流程不比客服的標(biāo)準(zhǔn)化和體系化;更重要的是,客戶經(jīng)營方面,所有的線下和線上溝通場景的數(shù)字化程度非常薄弱,缺乏用數(shù)據(jù)和技術(shù)的個(gè)性化賦能。
后來轉(zhuǎn)行到AI行業(yè),服務(wù)了多家銀行機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目,還參與了業(yè)內(nèi)幾家大行多次深入的調(diào)研活動,看到了技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用中的差距,因此總結(jié)了以下幾點(diǎn)銀行機(jī)構(gòu)在客戶經(jīng)營數(shù)字化方面的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和實(shí)踐建議,借此與大家分享交流。
# 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)一
缺少一套高可用的客戶畫像標(biāo)簽體系
目前來看,大部分銀行缺少一套完善的、高可用的客戶畫像體系。對于國有行,股份行,及少數(shù)走在前列的城商行來說,雖然有自己的客戶畫像體系,但是嚴(yán)格意義來說,這些客戶畫像體系,都還存在不少問題,導(dǎo)致高可用性不足:
缺少一線業(yè)務(wù)員視角,參考價(jià)值低。目前大行的客戶畫像體系,一般都是從大量歷史結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抓取出來,由少量已脫離一線觸客業(yè)務(wù)的中后臺部門成員搭建完成,雖能給到一線業(yè)務(wù)人員一些參考價(jià)值,但是一線業(yè)務(wù)人員在做客戶畫像標(biāo)簽的管理和維護(hù)時(shí),很少會真的參考行內(nèi)給的客戶畫像去備注。
不夠豐富和動態(tài)。傳統(tǒng)上,由結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支撐起的畫像體系通常是靜態(tài)的,缺少來自非結(jié)構(gòu)化溝通數(shù)據(jù)(如語音、文本、視頻等)中提取的動態(tài)畫像作為補(bǔ)充。動態(tài)畫像指的是客戶最新的動態(tài)信息,例如客戶在溝通中提到正在準(zhǔn)備買房。
缺乏對客戶畫像的高效分析利用。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以了解客戶畫像與客戶辦理業(yè)務(wù)之間的關(guān)系,從而為客戶精準(zhǔn)匹配更有吸引力的產(chǎn)品或服務(wù)。目前,很多銀行的推薦算法為業(yè)務(wù)帶來的價(jià)值還有很大的提升空間,而瓶頸主要在客戶畫像數(shù)據(jù)的豐富度、準(zhǔn)確度上。
# 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)二
缺少面向客戶經(jīng)理的專業(yè)能力圖譜
目前各大行對客戶經(jīng)理負(fù)責(zé)管理的客戶及名單的分配,以及各區(qū)域網(wǎng)點(diǎn)理財(cái)經(jīng)理的分配,幾乎都是平均分配,業(yè)績均衡導(dǎo)向。沒有真正按照理財(cái)經(jīng)理的能力圖譜去分配,導(dǎo)致部分管護(hù)及名單未得到很好的跟進(jìn)。
眾所周知,銀行營銷靠多方面能力,有的客戶經(jīng)理專業(yè)度極高,靠著自己專業(yè)能力能夠吸引客戶,留存客戶,得到客戶滿意的評價(jià);有的客戶經(jīng)理雖然專業(yè)度一般,但是有著極強(qiáng)的溝通能力,極強(qiáng)的親和力能夠?qū)⒖腿宏P(guān)系維護(hù)好,同樣也能做到吸引客戶,留存客戶,得到客戶滿意的評價(jià)。
不同的區(qū)域,不同的客群需要不同能力特點(diǎn)的客戶經(jīng)理,比如商業(yè)區(qū)網(wǎng)點(diǎn)和年輕人客群更需要專業(yè)度高的客戶經(jīng)理,居民區(qū)網(wǎng)點(diǎn)和老年人客群更需要親和力及溝通能力強(qiáng)的客戶經(jīng)理。
# 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)三
精細(xì)化客戶經(jīng)營和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)防范,缺乏數(shù)字化基礎(chǔ)支撐
溝通是客戶經(jīng)營的關(guān)鍵環(huán)節(jié),但是目前大多數(shù)城商行信息化的問題還沒有完全解決,反映在幾乎沒有溝通錄音及文本信息留存,而已有溝通錄音及文本數(shù)據(jù)留存的銀行也僅僅只停留在留存階段,對于已有的錄音及文本的開發(fā)利用幾乎還沒有起步,精細(xì)化客戶經(jīng)營和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)防范的數(shù)字化基礎(chǔ)支撐還有很大的發(fā)展空間。
相較而言,國有銀行和股份制商業(yè)銀行大部分已經(jīng)對溝通數(shù)據(jù)進(jìn)行了完整記錄,有些銀行也對錄音進(jìn)行了轉(zhuǎn)寫識別,但是在如何利用這些數(shù)據(jù)上,相對較粗放,無法挖掘其在精細(xì)化客戶經(jīng)營、精細(xì)化銷售過程管理上的最大價(jià)值。
# 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)四
總分行多渠道缺乏聯(lián)動協(xié)同
一些數(shù)字化轉(zhuǎn)型較為領(lǐng)先的銀行機(jī)構(gòu),在網(wǎng)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)、遠(yuǎn)銀、客服等多渠道分別實(shí)現(xiàn)了自己的客戶畫像及客戶體驗(yàn)分析,但是并沒有很好的歸結(jié)到總行統(tǒng)一渠道,多渠道間的客戶經(jīng)營、客戶服務(wù)的聯(lián)動協(xié)同目前較多的是通過人工工單流轉(zhuǎn),無論時(shí)效性還是解決問題的質(zhì)量上都有很大的提升空間。導(dǎo)致客戶體驗(yàn)差,業(yè)務(wù)人員的效率也低。
作者:吳靜
循環(huán)智能行業(yè)研究中心銀行業(yè)務(wù)專家,已服務(wù)兩家TOP5全國性股份制商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。曾任職于某國有銀行遠(yuǎn)程銀行中心,擁有近7年業(yè)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)。
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關(guān)于循環(huán)智能
ABOUT RECURRENT AI
循環(huán)智能(Recurrent AI)是一家AI企業(yè)服務(wù)公司,專注于銷售科技(SalesTech)領(lǐng)域。循環(huán)智能服務(wù)的客戶主要在金融、房地產(chǎn)、汽車等領(lǐng)域,涵蓋線上和線下溝通場景,致力于通過打開溝通過程的黑盒,賦能一線業(yè)務(wù)人員、銷售管理和客戶洞察,讓企業(yè)與客戶的每一次溝通有更好的成效。
行業(yè)之選,有跡可循
■ 日均賦能近百萬一線業(yè)務(wù)人員
■日均分析處理超1億次對話
■累計(jì)生產(chǎn)10000+各行業(yè)業(yè)務(wù)流程AI數(shù)據(jù)模型


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