数据价值掘金时代商业银行交叉销售的应用

    |     2021年6月17日   |   客世原创   |     评论已关闭   |    517

在金融市场高速发展的当下,受金融脱媒与利率市场化进程加快、外资银行入侵、互联网金融攻城略地等因素的冲击,传统商业银行的利润空间受到进一步挤压。而产品同质化背景下,客户对个性化金融产品及定制化金融服务的需求日益增加,如何挖掘新的利润增长点成为商业银行亟需解决的主要挑战。

云计算、物联网、区块链等一系列信息技术的兴起也为金融业转型升级拉开了序幕。在这个数据价值掘金时代,商业银行拥有多少数据资源已不是竞赛的重点,有效整合资源,挖掘关联信息实现价值创造成为关键。作为一种兼顾产品营销推广与客户关系管理的商业策略,交叉销售对于实现上述目的,加速商业银行数字化转型,与客户建立长期稳定的互利关系具有重要意义。

一、交叉销售的竞争优势

提到交叉销售,许多人都会想到沃尔玛超市“啤酒+尿布”的经典案例,两个看似毫无关联的商品摆放在一起却发生了神奇的引流作用。交叉销售并非实体超市的专利,互联网企业的成功应用也比比皆是。淘宝等购物软件的“买了又买”功能,根据用户购买记录及浏览历史推送高关联度产品;微信基于人群分类及关系链进行算法分析推送的朋友圈广告,都旨在提高营销精准度,变现流量资源。

交叉销售,即在现有营销资源的基础上向已有客户或合作客户提供产品或服务的营销理念。有别于传统营销方式以产品为导向的特点,交叉销售的核心特征在于,这种营销模式是以客户关系为基础,以客户需求为导向的,在充分了解与分析客户当前需求与潜在需求的基础上,为客户提供个性化、多元化、定制化的产品组合,实现客户体验提升与现有客户的价值再开发。

交叉销售的竞争优势在于以下三点:

(一)在降低销售成本的同时提高客户贡献度

交叉销售主要建立在对现有客户信息进行数据挖掘与资源合理配置的基础上。众所周知,拓展一名新客户的成本是维护一名老客户的五倍,一项以富国银行交叉销售应用为对象的分析发现,对存量客户进行交叉销售的成本仅为开发新客户的十分之一;一项针对信用卡客户的研究也表明,从存量客户中获取信用卡客户的成本仅为从外行获取的五分之一,能够有效节省边际销售成本。而基于西北银行实践经验的统计则显示,同时销售2种产品将获得20美元收益,同时销售4种产品,收益则提升至113美元,当银行同时销售9种产品时,收益将高达390美元。由此可见,交叉销售可有效增加平均每用户收入(ARPU值),显著提升单一客户综合贡献度。

(二)降低客户流失率,提高客户忠实度

客户的稳定性与其使用的银行产品或服务的数量存在着强正相关关系。一方面,当一位客户持有该银行的产品或服务数量越多,其转换的成本也会相应变高。另一方面,交叉销售实现的精准营销也意味着银行能够提供更契合客户综合需求的一揽子服务,满意度提升编织的情感纽带将有助于增强客户黏性与品牌美誉度。统计显示,仅持有1种产品的客户在三年内的流失率约为40%,当客户持有4种及以上数量的产品时,客户流失率将降低至5%。

(三)实现银行与客户互利共赢的模式

交叉销售在增加银行利润的同时,对客户也是大有裨益的。当客户使用的大部分产品或服务都集中在一家银行时,日常使用时无需再切换不同的软件网站、联系诸多的客户经理或在不同的物理网点辗转,将节省大量的时间成本、注意力成本与精力成本。于客户自身而言,跟踪与管理自身的财务情况也变得更为便捷,并且将获得更好的一站式服务体验甚至是更为合理的服务价格。

二、交叉销售在商业银行的应用现状及存在问题

交叉销售在商业银行的应用可根据区域划分为企业内部、行业内部及跨行业的交叉销售。例如在网点办理存款业务的同时营销信用卡属于内部交叉销售;银行与券商合作的第三方存管业务属于行业内部交叉销售;而银行与航空公司或者弹幕网站等推出的以积分兑换为特色的联名信用卡则属于跨行业的交叉销售。虽然形式多样,但目前交叉销售在商业银行应用的成功率并不可观。

其主要原因在于:

(一)条线协同度低,存在部门壁垒、客群壁垒等问题

大部分商业银行的产品通过条线实现管理,如个人存款条线、信用卡条线等,由单一客群部门全权负责客户开发、营销与管理。这种客群信息局限于单一客户经理或部门,基于单一产品下发销售指标的模式虽然在早期竞争中起到了高效“圈地”的作用,但“作坊式”经营不可避免地带来了部门壁垒、客群壁垒,条线协同度低的问题,不仅存在信息不对称、经营效率低的困扰,也缺乏基于客户多元化需求进行统筹的综合产品方案策划及宣传推广,无法适应日益增长的客户需求。

(二)数据资源挖掘不足,存在信息孤岛

银行作为重要金融机构,涉及到人们日常衣食住行的方方面面,坐拥海量数据资源。但很多时候仍处于“被动存储”的阶段停滞不前,缺乏统一的数据资产管理与规划。银行内部存在“信息孤岛”,未能全面实现互联互通。同时,基于个人客户信息管理的客户需求分析尚处于起步阶段,产品关联性映射与关联性营销有待深入挖掘。如何主动创造需求,“帮助人们在金融方面更加得心应手”,商业银行还有很长的路要走。

(三)营销方式略显粗放,误将捆绑销售当做交叉销售

部分银行采取的“全员营销”模式脱离了客户实际需求,如一味在客户申请贷款时强制办理信用卡,开户时在客户一知半解的情况下“顺便”开通了基金定投等做法,无疑是误将“捆绑销售”当作了交叉销售。交叉销售应扎根于成熟的客户关系管理与商业洞察,“捆绑销售”既不可持续,也无法获得预期的商业价值,富国银行的“账户门”事件便是前车之鉴。

三、如何应用数据分析提升商业银行交叉销售成功率

随着客户的消费行为逐渐由线下转向线上,银行所能获取的数据规模与类型呈井喷式增长,语音、文本、图片等大量非结构化数据的涌现也成为银行绘制“客户画像”提供了更为精准丰富的素材,为金融创新提供了更多的可能性。综上所述,如何应用数据分析提升交叉销售成功率成为银行积极探索的方向。

(一)打造完善的客户关系管理系统,加快数据仓库建立

如果说加快数据仓库建设,增强多数据源汇总、存储与处理能力是实现商业银行智能化、数字化转型的前提,那么客户关系管理系统则可以称之为数据仓库的重要集成模块。囊括了客户个人信息资产情况、资金动向、持有产品、投资偏好等大量客户特征与行为数据,完善的客户关系管理系统将更好地揭示客户行为模式,通过构建Customer-Item矩阵,进行客户聚类、行为预判与商机跟踪,真正实现商业决策的支持作用。如部分商业银行以客户财富与持有情况将客户分为高价值型、忠诚型、潜力型与长尾型,基于客群细分建立交叉销售模型;通过客户全景画像、客户价值评价、客户业务提升、流失预测、产品响应、关系网络户行为轨迹等构建客户智能应用体系,提升交叉销售有效性。客户经理也能够综合评估客户在各渠道的历史互动,重新审视交叉销售的整个流程,基于产品与客户的关联性对客户进行有效跟踪与维护,变批量的无差别互动为“一对一”精准互动。试想一下,收到客户经理“看到您账户近期有一笔理财即将到期,考虑到您定期访问我行手机银行的稳健固收栏目,您是否考虑购买我行某某产品”的个性化推荐,一定会比收到群发的理财推荐信息或者“一刀切”的营销活动推广更有说服力。

(二)调整产品策略,从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变

西奥多·莱维特在一篇关于“营销短视症”的文章中提到,北美的铁路系统每况愈下的原因在于“它是以铁路为导向的,而不是以运输为导向的”,好莱坞日渐式微的原因在于“它认为它做的是电影生意,而不是娱乐业务”。金融业同样如此,商业银行本身业务条线众多,产品门类与数量都非常可观,不足之处在于传统的产品策略往往采取以“产品为中心”的单一产品策略,难以满足客户需求。一些率先进行数字化转型的银行正在尝试如何数据挖掘从横向与纵向两个维度对客户需求进行预测分析,针对性调整产品策略,提升产品与客户需求的契合度。从横向分析客户在购买了某产品的同时,大概率会对哪些产品产生衍生需求,如向办理了信用卡的客户推荐现金分期、账单分期等产品,进而提供一揽子金融产品与一体化解决方案;从纵向分析客户现有需求的背后隐藏着哪些潜在的金融需求,或者根据客户行为与生命周期呈现出的序列性规律预判客户下一步的消费行为,如办理了房贷的客户在下一个周期可能产生装修贷款的需求,提供更为超前的金融方案推介。不仅从产品设计上满足客户需求,为不同客群量身定制所需产品,也从产品互补性、业务关联性等维度挖掘客户的真实需求,以多元化产品组合提升客户体验。

(三)高效整合渠道资源,提高营销渠道综合利用率

在数据挖掘基础上高效整合客户资源与服务渠道,建立一体化、立体化、无缝化的客户经营服务平台。一方面,与关联部门合作进行数据共享,提升网点、远程银行、网上银行、手机银行、客户经理等营销渠道的综合利用效率。我国多数商业银行的离柜率高达90%,疫情更是加速了非接触服务与智能化变革的发展,客户通过物理网点开立账户后,银行可通过远程银行、网上银行、手机银行、云工作室等渠道根据客户的渠道偏好进行营销推广或客户关系维护,如银行可以通过手机银行显示就近地理位置的信用卡优惠活动,在客户主动呼入远程银行咨询资产分布时推介理财产品,起到节省成本、提高营销体验的作用。另一方面,也有必要利用互联网企业、第三方平台等创建辐射网络,实现多向传播。

有效交叉销售的第一步,从定义客户的实际需求开始,利用数据分析更好地感知客户的金融需求,提供因时而在、因需而在的一揽子金融服务,将成为数据掘金时代商业银行的制胜之路。

 

参考文献

[1]郭雅莉.基于交叉销售的某国有银行A支行中高端客户营销策略研究[D] .山西大学,2019.

[2]黄丹.关于我国商业银行智能化建设的思考[J].现代经济信息,2017

[3]周平庭论大数据技术在商业银行中的应用场景及其展望[J].科技广场,2019

[4]李晓龙、冯俊文.商业银行产品组合策略优化——基于交叉销售模型的实证研究[J].金融理论与实践,2018

 

 

作者:刘逸琪;就职于中国建设银行远程智能银行中心;

本文刊载于《客户世界》2021年5月刊。

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