商业银行客户关系管理客户细分策略分析
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商业银行客户关系管理客户细分策略分析
中国建设银行股份有限公司陕西省分行高端客户部 吕凯
西安电子科技大学 刘钊源
近年来，随着我国金融体制改革的不断深化，银德尔·史密斯提出的，其理论依据主要有两点：一是行业自身发展战略也在不断进行优化和调整，各商业顾客需求的差异性，并不是所有客户的需求都相同，银行不断寻找和发展自身的核心竞争力，如何在产品只要存在两个以上的客户，需求就会有所不同。由于同质化的情况下，为客户提供差异化、多元化的金融客户需求、欲望及购买行为是多元的，所以客户需求服务已成为各家银行面临的问题。目前，不少商业银满足呈现差异；二是企业有限的资源和有效的市场竞行已经拥有相当成熟的业务交易系统，部分商业银行争，任何一个企业不能单凭自己的人力、财力和物力也在客户关系管理系统上做了一些尝试，基本实现了来满足整个市场的所有需求，这不仅缘于企业自身条客户贷款、存款、信用卡等多种信息的整合，并能够件的限制，而且从经济效应方面来看也是不可取的。根据客户的ＡＵＭ值对客户进行分类，但距离实现以客企业应该分辨出它能有效为之服务的最具有吸引力的户为中心、识别客户行为偏好的金融需求还有一定的细分市场，集中企业资源，制定科学的竞争策略，以差距。商业银行客户管理关系客户细分是一个长期不取得和增强竞争优势。顾客细分理论原理是：每类产间断的工程，如何建立客户细分策略对于实现“差异品的顾客群不是一个群体，根据顾客群的文化观念，化”客户服务意义重大。
消费收入、消费习俗、生活方式的不同细分新的类一、商业银行客户细分理论
别，企业根据消费者的不同制定品牌推广战略和营销策略，将资源针对目标顾客集中使用。
随着商业银行业务的不断发展，这些传统的细分客户细分并没有统一的模式，企业往往根据自身维度已不能完全满足营销业务的要求，在一定程度上的需要进行客户细分，研究目的不同，细分方法也不影响了商业银行业务的发展，这也就要求银行需要从尽相同，总的来说，客户细分方法可分为以下四类。
战略的高度，充分发掘利用客户信息，建立起更加细（１）基于客户统计学特征细分。它包含了客户致的客户信息体系，通过细分不同的客户群体，使客展现出来的人口特征，如年龄、性别、学历等该方法户经理有针对性地开展客户营销活动，为客户提供更虽然简单易行，但单独使用一般只适用于了解客户结加多样和完善的服务，提高银行整体的经济效益，最构，缺乏有效性，难以反映客户需求、客户价值和客终增强商业银行的核心竞争力。
户关系阶段，难以指导企业如何去吸引客户、保持客客户细分是２０世纪５０年代中期由美国的学者温
户，难以适应客户关系管理的需要，所以它往往是对
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其他两种方法进行补充。
（２）基于客户行为的细分。它表现为客户的具体购买行为，借助以往的行为来预测将来的购买行为，目前较广泛采用的是ＲＦＭ模型。Ｒ（ｒｅｃｅｎｃｙ）是指上次购买至今的时间，该时期越短，则Ｒ越大，研究表明Ｒ越大，客户与企业再次成交的可能性越大。Ｆ（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）指在某一期间内购买的次数，Ｆ越大，客户与企业再次成交的可能性越大。Ｍ（ｍｏｎｅｔａｒｙ）指在某一期间内购买的金额，Ｍ越大，客户越有可能再次响应企业的产品与服务。ＲＦＭ模型根据这三个不同的输入变量分别对客户的每个指标打分，并计算乘积，然后进行排序，并在此基础上将所有客户按照２０％、６０％和２０％分类，针对不同类别客户实施不同的营销策略。ＲＦＭ模型是一种有效的客户细分方法，广泛应用于企业的营销活动中，包括产品定价、定价决策、客户关系管理等。
（３）基于客户心理的客户细分。它是指透过行为的外在表现深入到指导这些行为的心理内涵，再借助逻辑假设来推断客户的购买偏好和习惯，基于客户心理的客户细分又包括生活方式细分和利益细分。生活方式细分目前广泛采用ＡＩＯ模型， 即通过活动、兴趣和评价，来表达生活方式。具体来说，活动表现为人们如何支配平时的时间，兴趣表现为对周围环境的关注程度，评价主要是与自己或环境相关的各种评价，方法的实施主要通过产品类别、使用频率、品牌份额、产品特征等为依据来确定目标客户。利益细分指透过客户表象的行为、态度和动机来挖掘背后真正的利益，它可能是客户偏好的一种产品特征、服务方式或者其他任何与产品和服务相关的环节。基于客户心理的客户细分主要应用于新产品的引入策略、广告策略等各种营销策略中。
（４）基于客户价值相关指标的客户细分。客户价值指客户的终身价值，是指企业与客户维护关系的全过程中，企业从客户那里获得的利润的总现值。基于
客户价值的客户细分一般基于“二八原则”，即在顶部的２０％的客户创造了企业８０％的利润，依据这种方法，一般将客户群分为三部分，即高价值客户、低价值客户和负价值客户，根据这种客户分类，企业采取不同的策略，对于高价值客户企业不遗余力的保持；对于低价值客户，企业发展部分有较高价值客户，降低服务成本，提高客户价值；对于负价值客户，企业解除客户关系或者降低服务成本提高客户价值。这种方式简单易行，但是只考虑到客户给企业带来的利润，没有考虑到客户所处的客户生命周期的阶段和不同客户的资金利润率。
二、商业银行客户细分体系的构建
将客户价值分为当前价值、潜在价值、客户忠诚度三个层次，每个层次可设定参数（如图１所示）。
1．当前价值
客户对银行的当前价值，是指客户从与银行建立关系以来到目前为止为银行带来的可衡量的收益，也就是客户贡献度，客户当前价值决定了银行当前的盈利水平，是银行感知客户价值的一个重要方面。客户当前价值包括两个部分：一部分是银行直接从客户那获得的利益，也就是客户贡献度；另一部分是银行间接从客户获得的利益。
客户贡献度根据银行业务的划分，可分为存款贡献度、贷款贡献度、银行卡业务贡献度、投资类业务贡献度以及其他业务贡献度，每项贡献度乘以权重，即可得到客户贡献度。权重的确定为了避免受个人业务水平的限制，采用专家评比法或德尔菲法建立，并可根据银行业务发展需要的需要做出调整。其中
存款贡献度＝日均存款余额×（内部资金转移价格－存款平均年付息率）／３６０天×Ｎ天
贷款贡献度＝日均贷款余额×（贷款加权平均年利率－内部资金转移价格）／３６０天×Ｎ天；
银行卡业务贡献度、投资类业务贡献度和其他业
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图1 客户价值的分类
务贡献度涉及银行各项业务手续费、年费等收入，包依据客户潜在价值的预测判断，包括客户未来可望为括客户所缴纳的各种手续费、佣金以及各种利息。
银行带来的利润现值以及非货币性价值。
客户贡献度在当前价值中占有很大的比重，但不客户潜在价值包括客户的年龄层次，客户受教育是全部，对于有些客户而言，客户贡献度不是很高，水平，客户所处的行业，过去一年的工资水平等。根但因为购买某产品数量较大，而对银行具有特殊贡据Ｒｏｎ Ｇａｒｌａｎｄ调查表明，客户年龄与客户贡献度二献。客户消费量主要是客户购买产品和服务的种类及者之间存在普遍联系，客户年轻时，特别是对拥有数量，客户购买产品的种类越多，客户与银行的合作一定学历或在工作初期的年轻客户来说，收入相对较潜力就越大，进而为银行创造的价值也就越大。客户少，相对于他们占有的银行资源和带来的收益而言，购买产品的数量越大，一方面可以给银行带来利润，初期给银行带来的盈利较少，且初期主要业务集中在一方面可以给银行带来资金沉淀。
转账和借贷。但是随客户年龄的增长，事业逐渐成长2.潜在价值
起来，他们对银行金融产品的需求增加，就会使用保客户潜在价值关系到银行的长远利润，因此，在险、投资产品、个人理财等金融产品，为银行带来较评价客户价值时，要参照客户的当前价值，同时也要
多的利润。等到客户年龄偏大，消费基本满足，追求
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稳健，对银行的很多金融产品不感兴趣，不具有大的发掘能力。此外，客户的受教育水平不同，所处行业不同对金融产品的接受能力也不同，一般受教育水平越高，对金融产品的了解更深刻，进行交叉销售和增量购买的可能性越大。行业也存在认知程度不一的情况，且客户所处的行业不同，决定客户所处的收入水平状况，收入越高，消费能力越强。
量作为模型的因变量，参与建模。
4．商业银行客户细分的意义
根据客户层次的划分，将每层次客户划分为高低两部分，即最终可将客户划分为八类。第１类为高当前价值，高潜在价值，高客户忠诚度；第２类为高当前价值，高潜在价值，低客户忠诚度；第３类为高当前价值，低潜在价值，高客户忠诚度；第４类为高当前价值，低潜在价值，低客户忠诚度；第５类为低当前价值，高潜在价值，高客户忠诚度；第６类为低当前价值，高潜在价值，低客户忠诚度；第７类为低当前价值，低潜在价值，高客户忠诚度；第８类为低当前价值，低潜在价值，低客户忠诚度。
针对每一类客户划分，商业银行可采取不同的营销策略，针对高价值客户，可以为这些客户提供足够的技术和人力资源的支持，以吸引和保留高价值客户。对于第１类客户，这些客户拥有高当前价值和潜在价值，同时又有着很高的客户忠诚度，是银行利润的基石，银行应该不留余力的保持这一类客户，提供一对一的优质服务；对于第２类客户应该分析客户忠诚度低的原因，有的放矢，提高客户忠诚度；对于第３类和第４类客户，客户当前价值较高，但潜在价值低，应该分析潜在价值低的原因，对于处于衰退期的客户，银行可适当投入，保留这部分客户，延长其生命周期；对于第５类和第６类客户虽然当前价值较低，但是具有较高的潜在价值，属于潜力客户，这些客户可能属于生命周期的初始阶段，正在创业过程当中，或者是银行目前没有获取客户的大部分价值，对于这部分客户，银行应该加大力度，进行有针对性的营销，提高客户的稳定性，不断提升客户的价值；对于第７类和第８类客户，银行可不做过多投入，通过降低成本来提升客户价值，比如鼓励客户通过自助服务降低人力成本。3.客户忠诚度
基于客户当前价值和客户潜在价值作为细分标准，能够科学的评价客户的价值，但是这两个细分维度的测算都是以客户关系稳定为基本前提的。而现实的客户关系复杂多变，不存在绝对的稳定，因此在评价客户价值的同时考虑客户的稳定性，才能对客户进行合理细分。客户的稳定性可通过客户的忠诚度来体现，客户忠诚度越高，客户与银行关系持续越长，客户流失的可能性越低。反之则一个会流失的客户很难是一位忠诚客户，通过建立客户流失模型，可以预测客户在未来一段时间的流失概率。
客户流失模型的建立采用逻辑回归模型，即
其中ｐ为事件发生的概率；（ｐ／１－ｐ）为事件发生的概率与非流失概率的比率； 是回归系数；
是预测变量（包括人口统计数据变量、交易数据属性、心理属性变量等）。
选取与被解释变量（流失／非流失变量）具有显著相关性的变量，其中包括客户信用度、兴趣与偏好、收入与资产稳定性、客户关系持续时间、交易连续性、交易种类、客户反馈等，再判断这些解释变量（即用来解释分析客户流失与否的变量）之间是否存在严重的线性相关性。将这些经过检验分析的变量重新代入逻辑回归模型，获取模型中的参数。最后，利用预测值与实际观测值进行比较确定模型的准确性。根据模型计算结果，最终选取客户最早开立账户时间、产品数量和种类、业务频度、资产情况等多个变
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