行业观察 | 远程银行的精细化客户经营实践：如何从沟通对话中挖掘客户画像和心声（下）

随着金融科技的蓬勃发展、银行数字化转型的不断深入，客户画像的应用已经渗透到了银行业务的方方面面。不过，各家银行在客户画像数字化赋能上，所做的尝试和探索深度有明显差距。

大部分银行的“客户画像”体系，主要是基于“结构化”的行内静态客户标签（持卡级别、风险承受能力评级等）以及客户的动态行为数据（App浏览记录等）。

而数字化比较领先的银行，则已将日常客户经理和客户在电话、微信、IM等渠道沟通时产生的大量“非结构化”沟通对话数据，也充分利用起来，打造了更加完善的“客户画像+客户心声”挖掘和分析体系，为后续精准营销打下良好的基础。

在上一篇文章中，我们以银行呼叫中心的客户经营场景为例，分享了从沟通数据中可以挖掘到哪些具体的“客户画像和客户心声”，这篇文章我们将分享这些“客户画像和客户心声”对于远程银行不同角色人员以及客户的价值。

只有对客户足够的了解，才能提供个性化、差异化的营销，才能让客户感受到有温度的服务。从沟通对话中挖掘到的客户画像、客户心声，对于银行呼叫中心各层级管理者、一线客户经理以及客户而言，有着不同的价值和意义。

通过将行内现有的客户静态画像+AI识别的动态画像互为补充，业务预制的客户反馈+模型挖掘的客户心声相互结合，不断丰富融合，逐步构建完善全行全方位多维度的客户画像及客户心声体系，拉通各个渠道和部门，实现信息共享。对于呼叫中心/远程银行的负责人而言，借助更完善的客户画像、心声体系，可以持续助力产品创新、服务优化，改善客户体验，加强品牌影响力，提升市场竞争力。

以行内已积累的结构化客户标签为基础，将基于非结构化沟通过程抓取的动态客户画像作为补充因子，持续优化客户推荐模型，从而筛选更精准的批次目标客群，制定更有效的促活、转化策略，实现个性化信息推送、活动触达与产品营销，提高名单的转化与产出。

△ 循环智能客户洞察产品的客户群体心声分析看板示例

第一，评估批次处理优先级：根据不同批次客群的质量，如意向客户、拒绝客户的比例，制定批次客户联系的策略优先级，优质客户重点跟进，达成更好的批次转化。

第二，基于沟通中客户异议客观掌握客户诉求：团队长可以通过晨夕会或不定期专项的培训、辅导，提高客户经理异议处理效果及产品相关优势讲解，促成更多的客户成交。

第三，洞见客户之声：清晰直观的了解客户正负面反馈及相关的提问，优秀的表扬录音可作为正面素材重点宣导学习，负面的不满投诉案例也让大家严肃对待，引以为戒。

第四，了解单个客户沟通情况：通过查看客户经理联系单个客户的历史沟通情况及留存的客户画像，可以大概了解客户经理跟进客户的勤勉程度以及对客户全生命周期沟通节奏的把握。

第五，筛选群体目标客户：根据当前业务目标及策略重点，结合客户画像筛选与之匹配的客户，并将对应名单下发给客户经理跟进，扩大营销目标客户群。  

外呼营销过程中，客户经理关心的是跟客户聊什么（切入点、谈资）、客户有没有钱、对什么产品感兴趣。具体到不同的客户名单分配制度，会有一定的差异。

在管户制下，客户经理跟客户关系维护是个长期的过程，关系是更紧密的，营销节奏没那么快。随着跟客户沟通次数的增多，对客户的了解逐渐加深，需要更细更全的标签，从个人到家庭的，客户画像主要来源于一人多次沟通。

在名单制下，客户经理受名单批次有效期限制，跟客户的关系维系周期短，一般是1周到1个月时间，沟通多以陌拜为主，目的性很强，做的都是快速促成，要求尽快出单。相对管户制客户经理而言，更多的时候都是一锤子买卖，产品销售属性更强，画像需求在精不在全，聚焦在客户有没有钱、做没做过投资，客户画像来源于多人多次沟通。

动态客户画像的呈现，对于客户经理日常经营工作大有裨益。

首先，减少了客户经理沟通前翻阅历史备注、查看客户详细资料的时间，快速获取客户初印象，提高工作效率。

其次，客户经理沟通中根据客户画像调整沟通的思路和侧重点，聊客户关注的、感兴趣的，能进行更深度的沟通。

第三，根据客户产品偏好推荐适配产品，精准营销，提高成交可能性。

最后，依据重点产品及活动参与达成目标，针对性筛选目标客群，实现产能飞跃。

在名单制下，客户不用每次接电或者进线IM到不同的客户经理，之前问过的问题如感兴趣的产品、风险偏好、收益预期等再次被重复询问，提升客户服务体验。

在管户制下，会让客户感觉到历史的沟通内容客户经理都用心的去记录并记忆，清楚他的情况、了解他的偏好，客户信任度和粘性自然也能得到质的提升。

（本文作者：毕竹红，循环智能行业研究中心银行业务专家）

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