这是“西欧欧”的第166篇原创文章
在上篇文章《AI如何赋能银行“存量客户经营”》中，提到过存量时代客户经营的五大趋势，分别是场景化、私域化、一体化、精细化和智能化，今天着重聊聊这其中的“一体化”。
为了便于大家有更加具象的认知，我会从客户、产品、渠道、工具和数据等五个维度，简单拆解银行在面向个人客户开展数字化经营时，所谓的“一体化”经营策略具体都有哪些具体内容。
客户一体化
客户是银行服务的核心，也是数字化经营策略的出发点和落脚点。在数字化时代，客户的金融需求日益多样化、个性化，这就要求银行能够提供一站式的综合金融服务，而客户一体化策略则是实现这个目标的基础。
客户一体化的关键在于构建统一的客户视图，整合客户在不同渠道、不同产品上的交互数据，实现客户信息的全面、准确掌握。同时，通过智能化的客户分析，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
客户一体化的主要内容包括：
客户生命周期管理：从客户引入、成长、成熟到衰退的全生命周期出发，制定相应的营销策略和服务方案，提升客户满意度和忠诚度。
客户画像构建：通过大数据技术，对客户进行全方位、多维度的画像构建，包括基本信息、行为习惯、消费偏好等，进而精准把握客户需求。
个性化服务定制：基于客户画像，为客户提供个性化的金融产品推荐和服务体验，如智能投顾、个性化金融产品及服务等。
产品一体化
产品是银行服务客户的重要载体，也是数字化经营策略的关键支撑。在数字化时代，产品的创新速度和迭代频率大大加快，这就要求银行能够实现产品的快速迭代和部署，跟上多变的客户需求。
产品一体化策略需要银行从客户需求视角出发，打破各产品间的“部门墙”，实现产品的组合创新和协同营销，逐步构建满足客户多样化需求的产品矩阵，提升产品交叉销售效率和客户价值创造。
产品一体化的主要内容包括：
客户需求调研与分析：通过市场调研、客户访谈等方式，集中采集客户对产品的使用反馈，通过对客户反馈的深入分析，洞察潜在产品迭代及创新点。
构建一体化产品矩阵：构建满足客户多样化需求的产品矩阵，同时针对不同客户群体的需求，设计和推出满足不同需求的产品组合方案。
制定产品的分层销售策略：依据客户与银行业务联系的紧密程度，制定相应的产品分层销售策略，基于产品与客户的具体特征进行精准营销，实现对客户的逐级转化。
强化跨部门协作与沟通：组建跨部门的项目团队，共同推动产品一体化策略的实施，同时建立跨部门的产品信息共享机制，便于各部门掌握统一的客户需求和市场动态。
渠道一体化
渠道是连接客户与产品的桥梁，而在数字化时代，客户的金融消费习惯逐渐向线上迁移，这就要求银行能够实现线上线下的渠道的协同融合，为客户创造无缝的一体化触达体验。
渠道一体化就是通过对渠道的一体化管理，实现触客渠道的融合打通，银行应整合手机银行、网上银行、微信银行和网点等多种渠道资源，基于对用户旅程的全面认知，通过不同渠道深入了解用户的需求、行为和偏好，结合渠道属性对用户进行一体式触达，实现客户在不同渠道间的自由切换和无缝体验。
银行渠道一体化的理想态是，在客户全生命周期成长的过程中，从全行一体化经营的视角出发，找到促进客户持续转化最合理的链路，随后在对客户打扰最低的情况下，将客户状态信息在各渠道间顺畅流动，进而让合适的渠道在合适的时机进行恰到好处的触达，面向不同客群实现多渠道、多节点、多波段、自动化地精细化营销及运营，在陪伴客户健康成长的同时，最大化挖掘客户价值。
工具一体化
此处所说的工具，主要指的是供行内员工开展数字化经营动作时所用到的系统及平台，涉及客户洞察及分析、营销推广、内容陪伴、客户服务等方面。
银行的工具一体化策略需结合基于五级架构的统筹管理诉求和行内员工的展业特征，尽可能为各方提供高质高效的一站式工具支撑。
工具一体化的主要内容包括：
工具整合与标准化：从员工使用习惯出发，对现有工具进行梳理和整合，构建统一、高效、便捷的“一站式”工具体系。整合时需重点关注工具的标准化和规范化，确保各项工具在功能、操作、数据等方面达到统一标准。
工具搭建中台化：在整合与标准化的基础上，可将一些相对通用的模块（如活动制作等），以中台化的形式提供给工具灵活调用，在避免重复建设的同时，提升工具搭建及业务处理的整体效率。
工具引入生态化：通过开放API接口，加强与行外专业机构的合作（如众创众研模式），将一些自建成本较高、功能相对独立的前沿创新工具引入行内，快速提升工具的能力覆盖面。
数据一体化
数据是数字化经营策略的底层支撑，考虑到当下客户数据的丰富性及多样性特征，银行也需要对客户数据进行整合和分析挖掘，进而为经营决策提供重要依据，此时就需要通过构建一体化的数据管理体系，实现数据的共享、分析和应用。
首先，银行应建立统一的数据仓库和数据治理体系，确保数据的准确性和一致性。同时，通过数据挖掘和分析，发现客户需求和市场趋势，为产品创新和营销决策提供有力支持。此外，银行还应关注数据的安全性和隐私保护，确保客户信息的合法使用。
数据一体化的主要内容包括：
数据整合：对来自不同渠道、不同系统的数据进行清洗、整合和存储，形成统一的数据仓库和数据湖。
数据分析挖掘：运用大数据技术和机器学习算法对数据进行分析和挖掘，发现潜在的业务机会和价值点。
数据应用推广：将数据分析成果应用于业务决策、风险管理、市场营销等领域，提升银行的经营管理水平和市场竞争力。
综上，在数字化经营策略的“一体化”趋势下，银行在客户、产品、渠道、工具和数据等多个方面实现全面整合和协同，通过打造一致性的客户体验、提供定制化的产品和服务、构建全渠道的服务体系、应用协同的数字化工具以及利用数据驱动决策等方式，银行能够更好地满足客户需求、提升服务效率和质量、降低运营成本并持续提升数字化能力和市场竞争力，进而为客户提供更加优质、高效的金融服务。
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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！
