银行数字化转型需要进行客户分析,如何进行客户分析呢?银行数字化转型导师坚鹏认为至少从客户需求分析、客户画像分析、客户购买行为分析3个维度进行客户分析。
1.客户需求分析
银行数字化转型需要了解客户需求,不同年龄段的客户有不同的需求,总体来说,年轻客户需求朝着便捷化、移动化的方向在进行转变。不同阶段的企业客户,在需求方面也会有很大的差异。具体来说,客户需求可以分为产品需求、服务需求、体验需求、情感需求、特色需求。
产品需求是客户最基本的需求。对于银行数字化转型来说,不仅仅是银行原来的线下产品线上化、数字化,还要根据数字化时代的变化设计创新的银行数字化产品,从而能够更高效的为客户提供银行各类产品。
银行客户一直在变化,银行网点的客户目前是以老年人为主,但老年人可能对手机的使用有点不习惯,所以有的银行,比方说中国农业银行推出适合老年人用的APP版本,第一个特点就是字比较大,所以让老年人能看得见,第二是操作更加简化。当然,银行不仅是一些高净值人群、财富管理客户、消费金融客户等C端客户需求在变化,银行的一些供应链金融B端客户需求也在变化。
2.客户画像分析
客户画像分析是数字化转型中的一项重要任务,它可以帮助银行更深入地了解客户需求,提供更精准的产品和服务。以下是进行客户画像分析的一些关键步骤:
数据收集:首先,你需要收集客户的多维度数据,包括基本信息(如姓名、年龄、性别、职业等)、交易行为(如购买频率、购买金额、购买偏好等)、社交媒体行为等。这些数据可以通过客户调查问卷、银行交易记录、企业CRM系统、社交媒体平台等多种渠道获取。
数据清洗和整理:在收集到数据后,你需要对数据进行清洗和整理,去除重复、错误或无效的数据,确保数据的准确性和一致性。
客户标签化:通过对数据的分析和挖掘,你可以给客户打上各种标签,如“高频购买者”、“高价值客户”、“潜在流失客户”等。这些标签可以帮助你更快速地识别和理解客户特征。
细分客户群体:在标签化的基础上,你可以进一步细分客户群体,将具有相似特征和行为习惯的客户归为一类。例如,你可以将年轻、活跃、喜欢在线购物的客户归为一个群体,将年长、保守、更喜欢线下购物的客户归为另一个群体。
洞察客户需求:通过对不同客户群体的分析,你可以洞察他们的需求和偏好,从而提供更符合他们需求的产品和服务。例如,针对年轻、活跃的客户群体,你可以提供更多的在线购物优惠和活动;针对年长、保守的客户群体,你可以提供更多的线下服务和体验。
3.客户购买行为分析
银行需要研究客户的购买行为,客户是怎么做决策的?银行是如何找到我们这些银行产品的?例如存款产品、代销保险产品、理财产品、贷款产品以及一些中间业务等,对于代发工资这样的业务,客户是怎么知道我们可以代发工资?如何找到我们银行,而不是找其他的银行?
目前,消费者在消费决策和行动上对线上途径的依赖程度越来越高,消费者决策价值链越来越多的倾向于:注意、兴趣、搜索、行动、分享。银行需要记录客户与银行的互动数据,例如在线客服聊天记录、电话客服通话记录、分行访问记录等,识别不同的客户群体,如高净值客户、活跃交易者、保守投资者等,分析各类客户群体的购买偏好,了解他们更倾向于购买哪些金融产品或服务。
同时,银行还需要研究客户的购买决策过程,包括信息搜索、产品比较、决策制定和购买后的行为,例如,高净值客户喜欢通过哪些渠道分别购买哪些银行产品等,通过调查或访谈了解客户购买金融产品或服务的动机和障碍,识别影响客户购买决策的关键因素,如风险承受能力、投资目标、信任度等,从而提高客户成交率及复购率。