这是“西欧欧”的第168篇原创文章

前续两篇文章我们先后分析了存量时代的银行客户经营五大趋势（场景化/私域化/一体化/精细化/智能化）中的“一体化”和“精细化”，今天我们聊聊银行客户经营的终极形态——智能化。

“客户经营智能化”其实指的就是“运营智能化”，就是以客户为中心，通过量化客户生命周期中关键场景的关键行为，对不同客户标签或用户画像的人群进行细分，并借助自动化工具和AI技术，以“千人千面”的形式为客户提供覆盖全生命周期的金融产品或服务，实现客户的自转化和自成长，进而驱动银行业务实现阶梯型增长。

客户群体庞大、产品矩阵繁多、触达渠道复杂、运营工具不足、数据基础薄弱等是大部分银行在推进数字化运营策略时所遇到的共性问题，那么，在智能运营时代，银行在客户、产品、渠道、工具和数据等方面的策略都包括哪些内容呢？

客户智能化

客户智能化的关键在于能根据客户画像和标签体系对客户进行足够精细的分类，进而洞察不同客户的需求并为其匹配相应的个性化的产品或服务，随后通过自动化的精准触达策略，驱动客户完成自转化。

具体来说有以下三个方面：

• 建立客户画像与标签体系：充分利用大数据技术，对客户进行深度挖掘，建立全面且动态的客户画像和标签体系，以便精准识别客户需求。
  
  

• 制定个性化产品策略：基于客户画像和标签体系，制定个性化的产品或服务策略，针对不同客户群体的特征和需求，提供定制化的产品推荐、优惠活动和服务方案。
  
  

• 精准触达与营销：在识别客户潜在需求和购买意向之后，通过特定渠道向客户精准推送个性化的产品营销信息，驱动客户自动完成转化。
  
  

产品智能化

产品智能化的关键在于能在洞察客户需求时，可以根据客户状态、关键行为以及所处场景等信息，为客户自动匹配相应的金融产品或服务，这其中包括营销活动、金融产品和权益配置等三类。

• 营销活动：在客户分类足够精细的情况下，营销活动要能与之进行匹配，即可以通过对客户关键行为的动态捕捉，为客户提供（或者自动组装）符合其喜好的个性化营销活动。
  
  

• 金融产品：通过对客户需求变化的监测分析，对金融产品进行快速优化迭代，通过的开放的产品创新策略、灵活的产品组合策略和差异化的产品定价策略，开发高度符合客户需求的金融产品或服务。
  
  

• 权益配置：根据客户的行为、需求和价值贡献，可以对计划奖励给客户的权益进行动态调整，包括权益奖励的门槛、比例和形式等方面，驱动客户在参与营销活动或选择金融产品时，可以顺利转化。

渠道智能化

渠道智能化的关键在于通过对全渠道的智能化管理，进而对客户进行实时且灵活地触达。简单来说，就是在面对不同属性的客户时，将智能生成的营销内容、产品或权益，通过合适的渠道、在合适的时机对客户进行触达，面向不同客群实现多渠道、多节点、多波段、自动化地营销运营，在陪伴客户健康成长的同时，最大化挖掘客户价值。

具体来说有触达和场景两个方面：

• 触达：对于银行而言，智能化触达主要包括千人千面智能推荐和线上线下渠道无缝协同，前者无需赘述，就是能根据客户喜好对其进行个性化的最优触达；后者则是通过线上线上渠道的协同，让客户信息可以在各个渠道中进行高速流转，确保客户不论在哪个渠道出现，都能让相应的营销和运营人员获得一手的客户信息，进而为其匹配相应的业务转化动作。
  
  

• 场景：场景是银行渠道运营中的重要组成部分（主要包括内场景和外场景），而场景之于银行的价值主要是能在提升客户黏性的同时，帮助渠道明确自身价值定位以及金融产品或服务在场景中的转化路径，所以场景智能化的关键就在于可以根据客户特征和需求，为其自动匹配能够健康成长的场景，并通过金融产品和服务的转化持续提升渠道价值。

工具智能化

工具智能化的关键在于能将先进的智能化技术与银行员工开展客户经营动作时所用到的平台或工具相结合，在提升客户经营效率的同时，加速工具自身的迭代升级，进而为客户提供更加高质高效的服务。

具体来说，主要有营销工具、客户服务和风险管理三个方面：

• 营销工具：银行需构建集合客户洞察、产品匹配、智能触达和策略制定为一体的智能营销平台，同时银行还可引入AI助手，辅助营销人员进行客户沟通、产品介绍和疑问解答，提升客户体验并减轻营销人员的工作负担。
  
  

• 客户服务：通过构建智能客服系统，银行能够通过语音识别、自然语言处理等技术，实现与客户的智能对话和自助服务，不仅能准确理解客户需求，快速提供解决方案，并具备24小时不间断服务的能力，提升客户服务的响应速度和满意度。
  
  

• 风险管理：智能化趋势对银行在客户经营侧的风险管理能力提出了更高要求，通过构建智能风控系统，利用大数据和人工智能技术，银行可以实现对客户的信用状况、交易行为等进行实时监控和预警，同时银行还应利用模型算法对风险进行量化和评估，为风险决策提供科学依据。

数据智能化

数据智能化的关键在于要能为前文提到的客户、产品、渠道和工具等方面的决策提供精准、智能、快速的数据支持，具体有数据治理、数据挖掘和数据决策等三个方面。

• 数据治理：这是实现数据智能化的基础，也是保障数据精准的前提条件。基于此，银行应建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和安全性，通过制定数据标准和规范，对数据进行统一管理和整合。同时，银行应加强对数据质量的监控和评估，及时发现并解决数据问题，确保数据的可用性和可靠性。
  
  

• 数据挖掘：对行内外客户数据进行挖掘和分析，是银行实现客户经营智能化的重中之重。一方面可以帮助银行构建精细化的客户画像，通过对客户行为的深入分析，识别客户的潜在需求和购买意向，为精准营销提供有力支持。另一方面，还可利用关联分析技术发现不同数据之间的内在联系和规律，揭示客户需求的变化趋势，为银行的产品创新和服务优化提供决策依据。
  
  

• 数据决策：银行客户经营所涉及到的客户、产品、渠道和工具等各个方面，在制定智能化策略时均需要数据的强力支持，所以银行很有必要构建智能化的决策支持系统，利用数据挖掘和分析结果，发现客户经营中所存在的问题和不足并优化业务流程和服务模式，同时为银行业务规划、产品创新和风险管理等提供科学、客观的决策依据。

结语

银行实现“客户经营智能化”的要点涉及客户、产品、渠道、工具和数据等多个维度。通过个性化服务与精准营销、创新金融产品与差异化竞争、线上线下融合与多渠道协同、智能化工具应用与效率提升以及数据驱动决策与风险管理等具体措施的实施，精准覆盖客户成长的各个阶段，灵活调用运营资源，在实现最优ROI的同时，驱动业务实现阶梯型增长。

最后，需要注意的是，实现“客户经营智能化”是一个长期而复杂的过程，需要银行在战略规划、组织架构、人才培养等方面进行全面布局和推进。同时，银行还应关注相关法律法规和监管要求的变化，确保在合规的前提下开展智能化经营。

通过持续努力和创新，相信银行将能够在存量时代的激烈竞争中脱颖而出，实现客户经营的智能化转型，改善整体的产品体验、客户价值和运营效率，进而为客户成长和自身业务发展创造更多价值。

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作者简介

数字化营销与运营领域17年老兵、混迹于金融与互联网圈的斜杠中年、《数字银行》专栏作者、“数智化运营”布道者，操盘过数款千万级用户体量的互联网产品，专注银行数字化运营咨询、运营体系构建与策略规划落地。拙文皆为日常工作中所沉淀的方法/心得/案例/见解，望助同道中人少走弯路早有收获，善莫大焉！