行業觀察 | 遠程銀行的精細化客戶經營實踐：如何從溝通對話中挖掘客戶畫像和心聲（下）

隨著金融科技的蓬勃發展、銀行數字化轉型的不斷深入，客戶畫像的應用已經滲透到了銀行業務的方方面面。不過，各家銀行在客戶畫像數字化賦能上，所做的嘗試和探索深度有明顯差距。

大部分銀行的“客戶畫像”體系，主要是基于“結構化”的行內靜態客戶標簽（持卡級別、風險承受能力評級等）以及客戶的動態行為數據（App瀏覽記錄等）。

而數字化比較領先的銀行，則已將日常客戶經理和客戶在電話、微信、IM等渠道溝通時產生的大量“非結構化”溝通對話數據，也充分利用起來，打造了更加完善的“客戶畫像+客戶心聲”挖掘和分析體系，為后續精準營銷打下良好的基礎。

在上一篇文章中，我們以銀行呼叫中心的客戶經營場景為例，分享了從溝通數據中可以挖掘到哪些具體的“客戶畫像和客戶心聲”，這篇文章我們將分享這些“客戶畫像和客戶心聲”對于遠程銀行不同角色人員以及客戶的價值。

只有對客戶足夠的了解，才能提供個性化、差異化的營銷，才能讓客戶感受到有溫度的服務。從溝通對話中挖掘到的客戶畫像、客戶心聲，對于銀行呼叫中心各層級管理者、一線客戶經理以及客戶而言，有著不同的價值和意義。

通過將行內現有的客戶靜態畫像+AI識別的動態畫像互為補充，業務預制的客戶反饋+模型挖掘的客戶心聲相互結合，不斷豐富融合，逐步構建完善全行全方位多維度的客戶畫像及客戶心聲體系，拉通各個渠道和部門，實現信息共享。對于呼叫中心/遠程銀行的負責人而言，借助更完善的客戶畫像、心聲體系，可以持續助力產品創新、服務優化，改善客戶體驗，加強品牌影響力，提升市場競爭力。

以行內已積累的結構化客戶標簽為基礎，將基于非結構化溝通過程抓取的動態客戶畫像作為補充因子，持續優化客戶推薦模型，從而篩選更精準的批次目標客群，制定更有效的促活、轉化策略，實現個性化信息推送、活動觸達與產品營銷，提高名單的轉化與產出。

△ 循環智能客戶洞察產品的客戶群體心聲分析看板示例

第一，評估批次處理優先級：根據不同批次客群的質量，如意向客戶、拒絕客戶的比例，制定批次客戶聯系的策略優先級，優質客戶重點跟進，達成更好的批次轉化。

第二，基于溝通中客戶異議客觀掌握客戶訴求：團隊長可以通過晨夕會或不定期專項的培訓、輔導，提高客戶經理異議處理效果及產品相關優勢講解，促成更多的客戶成交。

第三，洞見客戶之聲：清晰直觀的了解客戶正負面反饋及相關的提問，優秀的表揚錄音可作為正面素材重點宣導學習，負面的不滿投訴案例也讓大家嚴肅對待，引以為戒。

第四，了解單個客戶溝通情況：通過查看客戶經理聯系單個客戶的歷史溝通情況及留存的客戶畫像，可以大概了解客戶經理跟進客戶的勤勉程度以及對客戶全生命周期溝通節奏的把握。

第五，篩選群體目標客戶：根據當前業務目標及策略重點，結合客戶畫像篩選與之匹配的客戶，并將對應名單下發給客戶經理跟進，擴大營銷目標客戶群。  

外呼營銷過程中，客戶經理關心的是跟客戶聊什么（切入點、談資）、客戶有沒有錢、對什么產品感興趣。具體到不同的客戶名單分配制度，會有一定的差異。

在管戶制下，客戶經理跟客戶關系維護是個長期的過程，關系是更緊密的，營銷節奏沒那么快。隨著跟客戶溝通次數的增多，對客戶的了解逐漸加深，需要更細更全的標簽，從個人到家庭的，客戶畫像主要來源于一人多次溝通。

在名單制下，客戶經理受名單批次有效期限制，跟客戶的關系維系周期短，一般是1周到1個月時間，溝通多以陌拜為主，目的性很強，做的都是快速促成，要求盡快出單。相對管戶制客戶經理而言，更多的時候都是一錘子買賣，產品銷售屬性更強，畫像需求在精不在全，聚焦在客戶有沒有錢、做沒做過投資，客戶畫像來源于多人多次溝通。

動態客戶畫像的呈現，對于客戶經理日常經營工作大有裨益。

首先，減少了客戶經理溝通前翻閱歷史備注、查看客戶詳細資料的時間，快速獲取客戶初印象，提高工作效率。

其次，客戶經理溝通中根據客戶畫像調整溝通的思路和側重點，聊客戶關注的、感興趣的，能進行更深度的溝通。

第三，根據客戶產品偏好推薦適配產品，精準營銷，提高成交可能性。

最后，依據重點產品及活動參與達成目標，針對性篩選目標客群，實現產能飛躍。

在名單制下，客戶不用每次接電或者進線IM到不同的客戶經理，之前問過的問題如感興趣的產品、風險偏好、收益預期等再次被重復詢問，提升客戶服務體驗。

在管戶制下，會讓客戶感覺到歷史的溝通內容客戶經理都用心的去記錄并記憶，清楚他的情況、了解他的偏好，客戶信任度和粘性自然也能得到質的提升。

（本文作者：畢竹紅，循環智能行業研究中心銀行業務專家）

上篇：行業觀察 | 遠程銀行的精細化客戶經營實踐：如何從溝通對話中挖掘客戶畫像和心聲（上）

掃碼了解循環智能的銀行數字化客戶經營解決方案或預約產品演示：

---

行業之選，有跡可循

■ 日均賦能近百萬一線業務人員

■ 日均分析處理超1億次對話

■ 積累了超過50TB行業文本數據

掃碼預約演示