一言以概之，精細(xì)化管理可以做到。
詳細(xì)說來，精細(xì)化管理包含了客戶篩選、數(shù)據(jù)分析、行為預(yù)測、行為驗(yàn)證、精準(zhǔn)營銷和客戶維護(hù)六個(gè)方面。
客戶篩選指從老客戶那里或新拓展客戶那里找到本行重點(diǎn)挖掘的過程。本行是重視年輕吊絲客戶還是法人客戶還是政府機(jī)關(guān)客戶還是35歲以上客戶等等 看本行的重點(diǎn)客戶定位。
數(shù)據(jù)分析指根據(jù)你能找到的往來數(shù)據(jù)或通過開放平臺可以查到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析客戶畫像，轉(zhuǎn)賬金額、對手行、行業(yè)消費(fèi)喜好等做好KYC（了解你的客戶）。
行為預(yù)測指在了解了你的客戶后對其行為進(jìn)行必要的預(yù)測，比如經(jīng)常去某家餐廳或酒店消費(fèi)，某個(gè)超市消費(fèi)等等，了解到客戶的數(shù)字化軌跡。
行為驗(yàn)證指根據(jù)預(yù)測和實(shí)際的客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，確認(rèn)客戶的行為習(xí)慣和風(fēng)險(xiǎn)屬性等，便于開展進(jìn)一步跟進(jìn)服務(wù)。
精準(zhǔn)營銷是在一系列事前準(zhǔn)備后根據(jù)畫像結(jié)合客戶日常場景順利導(dǎo)入銀行產(chǎn)品，毫不違和，客戶通過社交化的場景發(fā)揮自己的自主性完成銀行的交叉營銷，為銀行創(chuàng)造價(jià)值。
最后客戶維護(hù)是升華產(chǎn)品體驗(yàn)和超值服務(wù)的一部分，完成客戶對本銀行的認(rèn)同和對客戶經(jīng)理的認(rèn)同，完成為銀行持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。
數(shù)據(jù)分析是銀行的弱項(xiàng)，有時(shí)是需要管理部門和銀行機(jī)構(gòu)共同完成，但這個(gè)工作會越來越重要，甚至是客戶引流最重要的依據(jù)。
然而，一方面是消費(fèi)金融業(yè)務(wù)帶來的高額收益，另一方面是從各個(gè)渠道導(dǎo)入業(yè)務(wù)時(shí)帶來的高額獲客成本，消費(fèi)金融仿佛成了一錘子買賣，難以實(shí)現(xiàn)客戶的深度發(fā)展。大量客戶通過消費(fèi)金融入門，如何從這些客戶身上挖掘出更多價(jià)值，降低平均獲客成本，成為各個(gè)金融行業(yè)重點(diǎn)面臨的問題。為此，從消費(fèi)金融的特征開始，進(jìn)行深入的分析：
一、消費(fèi)金融的特征
消費(fèi)金融當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式主要是兩種：一種是與日常消費(fèi)相關(guān)聯(lián)的小額消費(fèi)額度，在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通常通過虛擬賬戶方式體現(xiàn)，在銀行業(yè)則通過信用卡方式體現(xiàn)。另一種是用以代替?zhèn)€人貸款的大額消費(fèi)額度，銀行通常是通過合作方進(jìn)行渠道開發(fā)，形成批量項(xiàng)目。但無論哪種類型都存在以下幾個(gè)特征：
1、收益前置
消費(fèi)金融的收益是什么？對很多銀行來說指的是中間業(yè)務(wù)收入，可實(shí)際上，消費(fèi)金融其本質(zhì)仍然占用了風(fēng)險(xiǎn)資本，成為替代貸款的重要產(chǎn)品。在收益上，將長年累月的貸款利息轉(zhuǎn)為前置收取的“手續(xù)費(fèi)”，表面上這些手續(xù)費(fèi)的費(fèi)率較低，但通過時(shí)間價(jià)值放大，產(chǎn)生了不低于貸款利息的收益。
2、風(fēng)險(xiǎn)后置
既然占用了風(fēng)險(xiǎn)資本，在收益被提前收取的情況下，剩下每個(gè)月歸還的都是本金，這些本金在占用風(fēng)險(xiǎn)資本的情況下，實(shí)際上就是將風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了后置。出現(xiàn)問題直接就是本金逾期。
3、渠道入口
消費(fèi)金融大量依賴于渠道入口，也就是“消費(fèi)渠道”?？梢哉f沒有“消費(fèi)渠道”也就談不上消費(fèi)金融。在裝修、汽車、手機(jī)、美容、旅游等大額消費(fèi)領(lǐng)域，消費(fèi)渠道本身的強(qiáng)勢程度也成為消費(fèi)金融業(yè)務(wù)拓展的最大障礙。
4、客戶關(guān)聯(lián)
客戶帶不回家是消費(fèi)金融業(yè)務(wù)最大的障礙，與消費(fèi)金融公司相比，銀行具有更多的產(chǎn)品和服務(wù)，能夠給客戶更多的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)，并從中充分挖掘和創(chuàng)造客戶價(jià)值。
5、依賴運(yùn)營
消費(fèi)金融業(yè)務(wù)十分依賴運(yùn)營，而這一點(diǎn)恰恰是商業(yè)銀行一直沒有意識到的。銀行的消費(fèi)金融業(yè)務(wù)與“消費(fèi)渠道”一榮俱榮一損俱損。如何幫助消費(fèi)渠道產(chǎn)生更大的消費(fèi)額，將直接
銀行通過獲取客戶的產(chǎn)品偏好、渠道偏好、風(fēng)險(xiǎn)偏好、理財(cái)偏好等全視圖信息，創(chuàng)建面向業(yè)務(wù)應(yīng)用、支持與業(yè)務(wù)指標(biāo)匹配的量化模型，快速產(chǎn)生和發(fā)現(xiàn)營銷線索，為客戶提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)策略。
通過系統(tǒng)建模，快速生成合理的銷售引擎，進(jìn)而發(fā)揮銷售引擎引導(dǎo)營銷及銷售的關(guān)鍵作用。從營銷策劃、營銷計(jì)劃的制定、目標(biāo)客戶的選擇、營銷線索的推送和跟蹤、銷售管理到營銷的分析評估，全面實(shí)現(xiàn)以銷售引擎為核心的全閉環(huán)營銷及銷售全流程管理。
1、客戶數(shù)據(jù)分主題
在銀行客戶數(shù)據(jù)模型中將客戶數(shù)據(jù)分為客戶屬性、客戶行為、客戶價(jià)值、客戶需求及客戶態(tài)度五個(gè)主題，具體如下：
1.1客戶屬性主題數(shù)據(jù)包括年齡、性別、學(xué)歷、收入、婚姻狀況、所屬行業(yè)、職業(yè)、地域、信用額度、生命階段;
1.2客戶行為主題數(shù)據(jù)包括購買\簽約\首次使用時(shí)間、持有產(chǎn)品、購買渠道、購買頻率、產(chǎn)品交叉、客戶活躍度;
1.3客戶價(jià)值主題數(shù)據(jù)包括資產(chǎn)\負(fù)債\貢獻(xiàn)。根據(jù)客戶的九項(xiàng)資產(chǎn)與個(gè)貸貸款金額作為客戶資產(chǎn)\負(fù)債分層依據(jù)，判斷客戶層級;
1.4客戶需求主題數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品偏好、渠道偏好;
1.5客戶產(chǎn)品偏好是指客戶在儲蓄、理財(cái)、個(gè)貸、信用卡等產(chǎn)品上的偏好性;
1.6客戶渠道偏好是指客戶對銷售渠道偏好程度，其中銷售渠道包括網(wǎng)銀渠道、手機(jī)銀行、電話銀行、電子支付、柜面;
1.7客戶忠誠度主題數(shù)據(jù)是針對理財(cái)和個(gè)貸產(chǎn)品，通過數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算出客戶針對理財(cái)和個(gè)貸產(chǎn)品的流失可能性，據(jù)此考量客戶在這兩種產(chǎn)品上的忠誠度，然后再對客戶進(jìn)行忠誠度分析。
2、客戶數(shù)據(jù)行為分析
數(shù)據(jù)只有通過使用才能發(fā)揮其價(jià)值，一旦需要解決的業(yè)務(wù)問題被確定，就需要選擇合適的解決這些問題的方法和工具，對于業(yè)務(wù)知識的獲取，存在下列幾種方法：
1)報(bào)表和應(yīng)用
2)靈活查詢分析
3)數(shù)據(jù)挖掘
1)通過固定報(bào)表發(fā)現(xiàn)的特殊現(xiàn)象（如：對異動(dòng)的分析）；
2)為了達(dá)成的既定業(yè)務(wù)目標(biāo)所需的信息支持（如：營銷分析、營銷活動(dòng)后評估）；
3)對數(shù)據(jù)綜合程度依賴較高、其他實(shí)現(xiàn)方式無法在指定時(shí)間完成的需求（如：上級管理部門或外部監(jiān)管單位臨時(shí)性的數(shù)據(jù)要求）；
4)對自身業(yè)務(wù)的探索和研究（如：市場分析、專題研究報(bào)告）；
5)對內(nèi)部和外部其他突發(fā)現(xiàn)象的快速回應(yīng)所需的數(shù)據(jù)支持；
簡單的統(tǒng)計(jì)分析能夠?qū)I(yè)務(wù)現(xiàn)象提供邏輯性的解釋，但是無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的規(guī)律，數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用一系列數(shù)學(xué)的方法，從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)具有潛在價(jià)值的信息和知識。
2.1、客戶細(xì)分模型
針對不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)，通?？梢詫蛻舭凑兆匀粚傩裕挲g、職業(yè)、區(qū)域、職稱、文化程度等）和行為屬性（交易行為、消費(fèi)行為、呼叫行為等）進(jìn)行群體劃分，以便營銷與決策人員據(jù)此針對不同的客戶群采用不同的市場策略?？蛻艏?xì)分的主要目標(biāo)在于發(fā)現(xiàn)不同客戶群體所投射的不同需求，并找出各個(gè)客戶群體所具有的典型特征，用以指導(dǎo)營銷和銷售的開展。
利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類等技術(shù)不但將客戶的自然屬性、行為屬性作為客戶細(xì)分的依據(jù)，還可以將客戶的資信狀況、經(jīng)濟(jì)能力等衍生屬性納入到分析中，將客戶進(jìn)行多中細(xì)分，以便針對不同的客戶群采取不同的服務(wù)，并能夠鎖定那些最有價(jià)值的客戶對其實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。
2.2、營銷預(yù)測模型（即響應(yīng)模型）
營銷預(yù)測模型可以分為兩種，新客戶的獲取以及現(xiàn)有客戶價(jià)值提升。新客戶的獲取是對那些未成為銀行客戶的群體，通過數(shù)據(jù)挖掘手段發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群，然后通過營銷手段使其成為銀行真正客戶的過程。但是銀行內(nèi)部缺乏潛在的客戶資料，需要依賴外部數(shù)據(jù)源，因此整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程存在較大的風(fēng)險(xiǎn)。
此外，銀行內(nèi)部存在大量的低價(jià)值客戶，這類用戶往往只是單純的存款用戶、或者只購買了很少的中間業(yè)務(wù)或理財(cái)產(chǎn)品，銀行需要提升這類客戶的業(yè)務(wù)價(jià)值。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析客戶的交易行為、客戶的個(gè)人屬性以及客戶的擴(kuò)展屬性等變量，預(yù)測客戶購買某項(xiàng)金融產(chǎn)品的可能性，然后通過一定的營銷手段向客戶推薦，從而有效提高客戶忠誠度，提升客戶價(jià)值，增加銀行利潤。