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零售CRM解决方案

大经纪业务环境下的客户细化经营

在大经纪业务环境下,券商的业务要考虑多维的帐户类型,需要从基础客户模型建设上,实现多账户、多业务线、全资产数据的整合。并以帐户、业务、资产、服务数据为基础,建立多维度的客户识别和多层次的客户关系管理,配合适当的主动营销机制,实现高效率覆盖不同人群,高效开展业务。

1.基于大经纪业务的客户模型建设

在客户基础模型上,结合互联网金融和多业务线,形成基于大经纪业务的客户模型。新模型与传统模型的区别在于引入了电商、信用业务、场外业务等新业务特性,建立了包括接触、关系、细分、特征、信用、积分、资产、权限、交易、需求、电商、联系等多维度的客户矩阵,构成大经纪业务的客户模型。

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2.实现多帐户、多业务、多资产的数据整合

对于客户多帐户、多条业务线中的数据,除采集基础流水外,对客户数据按资产、贡献度、基础统计等多维度进行指标化。如在资产维度,可以梳理出各交易品种、各账户类型下的当前资产、月末资产、日均资产、90日峰值峰谷资产、考核资产、非流通资产等等;在客户贡献维度可以梳理出客户的各类佣金、交易量、周转率、佣金率等。

指标用数据经过处理后,可以按需要的方式梳理出高价值客户信息。如通过多帐户、多资产指标的重新梳理,从整体角度去看客户的资产、负债、盈亏、收益、价值、创利等,可以形成客户总体资产视图。 

顶点在光大、东海、上海证券等一些项目中,对客户指标经过多年的磨合、扩展,已经形成一套比较完善的指标体系。

3.进行多维度客户识别

基于客户模型,根据数据整合提供大数据分析,可从不同角度对客户进行分类细化,实现客户识别。根据客户的行为、喜好、资产、交易历史、地理位置、个人基础情况(年龄、知识等)多方要素建立分类细化模型。

在客户识别方面,顶点服务的客户中已经有了很多成功的例子。如申万证券根据客户的客户、账户、资产、交易、价值等属性多维度对客户进行分类、分级优化。

在新的客户识别体系中,针对互联网金融可能带来的客户差异,新增了客户的很多互联网属性。

4.建立多层次客户关系管理

在客户关系管理上,继承了原来的经纪关系、服务关系、签约关系,再加上业务关系、产品销售关系等纬度,形成一个客户与多个业务人员之间的立体关系,具体到某个业务、某个帐户、某个产品等精细化客户关系管理,为客户提供更精细化的服务。

5.以客户为中心

大经纪业务体系下,营销中包含服务、服务中穿插营销。新业务体系下,新一代CRM将会涉及精准营销、全员推介、跨组织推介等新型的业务模式。新系统将通过建立大经纪业务模型,整合数据、多维度客户识别与多层次的客户关系管理,构建大经纪业务环境下的"以客户为中心"的服务体系,支持新型业务模式的开展,为不同客户提供"标准化+个性化"的服务。

CRM4.0新发展

在综合众多的证券、银行、期货、第三方理财等金融机构的CRM项目实施、运行经验的基础上,顶点运用互联网思维,并借鉴了国外的先进设计理念、BI系统中的数据处理架构,推出了应对大经纪业务的新一代CRM架构。

该架构继承了CRM3.0一些成熟的业务模型,同时又考虑到大经纪业务带来的变化,在架构设计上,采取指标化、模块化、插件式的设计思想,把CRM架构业务分为基础业务管理、后台业务管理、专项业务管理、展现层等四个不同的业务层,通过将复杂繁琐的业务分层梳理,实现业务脉络清晰、数据应用和数据流向明确,支持业务快速扩展。

新一代CRM4.0融合新思维,优化客户、产品、渠道核心业务模型,建设新架构,实现业务围绕客户有效开展,打造大经纪业务的支撑中台。


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