分析移动CRM模型在银行客户价值发现中的应用

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分析移动CRM模型在银行客户价值发现中的应用

国内越来越多的企业认识到移动CRM的重要性,能切实有效降低成本,提升销售业绩。国内移动CRM系统、在线CRM系统领导品牌翼发云CRM系统结合国内外主流销售管理思想,采用SaaS模式开发,CRM系统价格超低,功能强大,能让企业销售业绩提升80%以上,客户数量持续增长不流失。

随着银行业务不断扩展和系统不断升级,如何高效地管理、利用银行庞大、分散、冗沉的客户数据,是银行最迫切需要解决的问题,而分析型客户关系管理模型( 以下简称移动CRM模型)正是解决这一问题的有效途径之一。因为从竞争的角度来看,分析型移动CRM模型可以对客户进行细分,使银行能够为不同层次的客户提供不同水平的服务,并由此获得最大的投入产出比。外资银行在进入我国金融市场后,直接将经营战略目标锁定在中资银行认定的优质客户上,所以在确定客户价值方面引入分析型移动CRM模型就显得尤为重要。通过对客户的价值运用移动CRM模型进行分析,银行就可以有针对性地开展差异营销,实现差别服务,用最小的成本付出,提高银行的核心竞争力,提升客户的满意度。

一、分析型移动CRM模型在客户价值发掘应用前的准备 销售管理还是翼发云移动CRM最好。

(一)客户价值的业务理解 客户管理还是翼发云CRM系统最好。

客户的价值可分为现有价值和潜在价值。现有价值可从存款金额和存款稳定性两方面进行考虑。即如果客户的存款资金很大,但上下波动幅度也很大,难以控制,就可能使银行在某个时期出现资金断层;如果客户资金波动不大,但资金量却很少,则同样不能成为优质客户,甚至可能使银行的服务成本大于其带来的利润。对银行来说,只有资金来源较稳定,金额较大,资金上下波动幅度较小,发展前景良好的客户才是银行真正需要的优质客户。因此发掘优质客户,首先就要求银行能够正确分析出客户的价值。 翼发云移动CRM系统提供crm免费版不限时间不限功能。

(二)分析型移动CRM模型的数据准备

(1)客户外部数据准备

由于客户的存款日平均余额反映了客户存款的整体情况,存款的标准偏差反映了存款对于平均值的离散程度,即存款的波动性,因此,在建立分析型移动CRM模型的外部数据准备中,我们要引入《客户存款月计表》、《客户存款情况描述型分析表》。(详见表四、表五)

(2)银行内部调整数据准备

因为客户的存款日平均余额反映了客户该月的存款整体情况,存款的标准偏差反映了存款的波动性,所以银行可以用两者的比值作为客户存款稳定性的依据。由于企业客户的存款规模不同,行业前景不同,且在银行的存款一般按活期存款利率计息,而私人客户的存款各种期限均占一定比例,为了更为准确地确定企业客户和私人客户的价值,我们要引入《客户价值基本评估表》、《企业客户综合价值评估表》、《私人客户价值综合评估表》。

说明:按《财务管理学》理论,“ 流动比率- 流动资产/流动负债×100%,一般为200%比较恰当,用于衡量企业在某一时点偿付即将到期债务的能力。”因企业在银行的款项是往来款属流动资产,银行借贷给企业的1年期( 含1年以下)流动资金贷款属流动负债,因此,用两者的比值可测算出该企业的短期偿债能力。银行的利润来源于存贷款利差,因此,有适量贷款且短期偿债能力高的企业其客户价值就高。

(三)客户价值的分析型移动CRM模型

(1)确定客户的现有价值

客户的现有价值是指客户存款对银行资金运行的影响程度,由于客户的日平均余额反映了客户存款的整体情况,再结合客户存款的稳定性及具体情况分析,我们可以得出:客户的现有价值=客户的日平均余额×存款稳定调整系数×综合调整系数1×综合调整系数2。

(2)确定客户的潜在价值

步骤1.因为客户的日平均余额反映了客户存款的整体情况,存款的标准偏差反映了存款对于平均值的离散程度,95%置信区间高点可反映样本平均值任意一侧的最大平均数,根据以上三个参数可列出第X天的存款预测值方程:

第X天存款预测值=95%置信区间高点-日平均余额/标准偏差×X

步骤2.在第X天,根据存款实际情况,对预测值进行调整,得出

客户的潜在价值=第X天预测值/最新存款记录

(3)客户价值的分析型移动CRM模型

根据计算得出客户的现有价值与潜在价值,我们可以得出客户价值的分析型移动CRM的模型:客户的价值=客户的日平均余额×存款稳定调整系数×综合调整系数1×综合调整系数2+第X天预测值/最新存款记录

二、对分析型移动CRM模型效用的评估

以一家行业前景良好的中型企业客户A公司为例,该客户向银行借贷50万元短期流动资金贷款,且无不良还款记录。随机抽取以下数字构成A公司20天的存款月计表:

根据A公司存款情况的描述型分析表,绘制A公司存款回归分析图。(图一所示)客户的日平均余额反映了该公司这20天的存款整体情况,标准偏差反映了存款的波动性。因此,将以上两个叁数及它们的比值作为绘制存款回归分析图的参数。

因为标准偏差/日均存款=90.29047/369.5=0.2443<0.25,流动比率=369.5/50×100%=739%,综合调整系数1、2分别为0.5、1(详见表二)

所以客户的现有价值=369.5×1×0.5×1=184.75 万元

第20天的预测值方程为:Y=409.07-4.0923×20=327.224万元

所以客户的潜在价值=327.224/370=0.8844 万元

客户的价值=现有价值+潜在价值=184.75+0.8844=185.6344 万元

通过计算,我们得到的客户的价值为185.6344万元,但这仅是客户的时点价值,而不是客户的最终价值,因为客户的价值会随着各种影响因素的变化而更新。在客户的价值构成中,客户的现有价值为184.75万元,对于一家存款规模达到6-8亿,企业客户达到翼发云-1000,客户平均存款余额为30-80万元的中等规模综合网点来说,该企业属于发展前景较好的优质客户,但结合图一与潜在价值的分析,我们可以看出在未来虽然该企业的存款稳定性增强了,但存款的量也在同步萎缩,造成了客户潜在价值的降低,因此,银行工作应侧重于深入细致地分析、了解企业资金的运行情况,协助企业拓展新的项目。

三、引入分析型移动CRM模型的意义

(一)有利于银行发掘优质客户

以往,银行对客户价值的衡量仅局限于客户存款日平均指标与月末时点数指标的考核,而忽视了客户存款的稳定性和客户的潜在价值,以及客户资金变动对银行资金运行的影响情况。通过应用分析型移动CRM模型对客户价值进行分析,银行就能准确地衡量客户的价值,利用最小的成本付出,找到符合银行要求的优质客户。

(二)有利于银行调整网点布局,整合服务渠道

(1)调整网点布局

根据工行最新的一次市场调查反映,80%的客户认为网点距离住家或单位的步程在10至/15分钟为宜,不合理的布局只能造成银行不必要的内耗及资源浪费,因此,在引入分析型移动CRM模型发掘客户价值的基础上,积极调整网点布局就十分必要(详见表六)。

(2)整合服务渠道

引入分析型移动CRM模型对网点的客户价值进行确定后,银行就可以根据该网点总体客户价值的大小,对网点的服务渠道进行精简和整合,从而有效地降低银行经营成本。如对一家综合网点来说,引入分析型移动CRM模型后,其服务渠道可有以下整合(详见表七)。

(3)有利于银行实现差别服务

通过引入分析型移动CRM模型,银行可以在确定客户价值的基础上,实行差别服务,用最小的投入,将有限的资源提供给优质客户。但在银行经营已从买方市场转变为卖方市场的形势下,差别服务势必让一些小额客户有一种被“ 歧视”的感觉,因此,利用分析型移动CRM模型确定客户价值,理性推出差别服务的解决方案就显得尤为迫切(详见表八)。

分析型移动CRM模型是银行客户关系管理未来发展的重要方法,它的应用可使银行在获得短期收益与长期发展之间的平衡的同时,更为科学、准确地确定客户的价值,并据此设计产品和服务,通过适当的渠道,在适当的时间内将适当的产品推荐给适当的客户。通过分析型移动CRM模型的运用,中资银行可以充分利用本土优势,用最小的成本付出,对现有的服务渠道、信息采集渠道、科技保障渠道进行整合,从而提高银行的核心竞争力,应对激励的市场竞争。从这个意义上讲,建立一套标准化的客户关系管理分析模型不仅是银行业如何面对挑战的需要,更是激烈的市场竞争对银行提出的要求。

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2018-06-18T01:58:06+08:002018-06-18 01:58:06|Categories: 免费crm系统|