大数据时代NY银行零售客户价值管理策略研究

摘要

移动互联、大数据等新一代技术革命的浪潮已汹涌而来。基于大数据技术广泛开展产品与服务创新，基于大数据分析发现事物内部规律并服务于日常经营管理，已成为各行各业培育差异化竞争力的重要手段。对于IT与业务深度融合的银行业来说，冲击尤其巨大。特别是对于零售银行业务，大数据的充分运用，可以有效改变银行“以产品为中心”的传统经营理念，有助于制定更加精准化地差异化营销战略，有助于实现量化经营、精细管理，持续提升零售客户价值创造能力，这也是银行零售业务科学发展的必然选择。本文正是在此背景下，基于大数据技术开展零售客户价值研究。
　　从本质上讲，提升零售客户价值贡献就是银行向客户销售更多的金融产品与服务，是一个发现需求、满足需求的过程。在此过程中，必须真正贯彻“以客户为中心”的理念，围绕零售客户需求开展产品创新、围绕客户分类开展精准营销、围绕客户行为习惯完善服务体系，面对数量庞大的零售客户群体，只有充分利用大数据的先天优势才能实现上述目标。
　　贯彻“以客户为中心”理念的出发点是发现客户需求，即根据零售客户属性信息、行为信息进行目标客户细分，发现不同客户群体需求。本文通过构建“零售客户图谱”，从属性和行为两个维度来刻画客户特征，根据零售客户价值计量结果，把零售客户分为钻石、贵宾、成长、普通等四大类别，实行客户细分的层次管理、动态管理、人为管理，支持精确营销、价值提升。贯彻“以客户为中心”的落脚点是满足零售客户需求，本文通过构建差异化的营销机制、灵活的产品创新机制、线上线下融合的渠道体系，把客户的需求及时转换为产品和服务。贯彻“以客户为中心”理念的支撑点为大数据平台，本文围绕价值计量、客户细分、精准营销、产品创新、渠道融合等核心环节，构建银行大数据标准体系、大数据应用平台，为零售客户价值管理提供先进平台和工具。
　　为确保理论联系实际，本文紧紧围绕NY银行零售客户价值管理现状，即指出了零售客户价值管理的经验与不足，如形成了完备产品体系、但客户细分不足等，又指出了大数据技术对零售客户管理的机遇与挑战，如扩展了银行业务范围、但替代产品影响银行收益等，为后续理论研究奠定了实践基础。同时，本文还引用了NY银行五个大数据应用案例:基于客户购买历史的产品推荐方法、依托系统手段实现信用卡精准营销、建立对公客户价值评级指标体系、搭建“三农”业务数据技术平台、依托业绩考核系统实现全面预算管理，这五个案例基本涵盖了当前商业银行大数据应用现状，为后续应用大数据进行零售客户价值管理提供现实借鉴。
　　数据时代，智者生存。可以预期，未来银行零售业务发展，必将是数据分析、数据解读的优秀银行。商业银行只有坚持大数据战略，持续创造客户价值，才能实现自身价值最大化，实现科学发展、可持续发展。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 研究现状

1．4 研究方法

1．5 研究内容

第2章 理论综述

2．1 客户价值管理

2．2 客户细分管理

2．3 竞争战略

2．4 大数据技术

2．5 小结

第3章 NY银行零售客户价值管理现状

3．1 NY银行概况

3．2 NY银行零售客户价值管理现状

3．3 NY银行零售客户价值管理存在的问题

3．4 大数据时代的影响

3．4．1 机遇

3．4．2 挑战

3．5 NY银行大数据应用案例分析

3．6 小结

第4章 零售客户细分模型

4．1 零售客户价值计量

4．1．1 零售客户价值计量指标

4．1．2 零售客户价值计量维度

4．1．3 零售客户价值计量流程

4．2 零售客户细分模型

4．2．1 零售客户图谱

4．2．2 零售客户细分方法

4．2．3 零售客户细分维度

4．3 零售客户分类

4．3．1 零售客户分类

4．3．2 零售客户识别与动态管理

4．4 小结

第5章 零售客户价值管理策略

5．1 零售客户价值主张

5．2 零售客户差异化营销体系

5．3 灵活的产品创新体系

5．4 线上线下渠道融合体系

5．4．1 重塑网点业务模式

5．4．2 提升自助渠道价值贡献

5．4．3 打造互联网金融平台

5．5 小结

第6章 大数据支撑平台

6．1 零售客户数据源

6．2 零售客户数据整合

6．3 零售客户数据治理

6．4 零售客户数据应用平台

6．5 小结

第7章 结语

7．1 结论

7．2 创新点

7．3 不足与展望

参考文献

致谢