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银行业企业微信标签体系设计:精准触达的数字化新路径

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银行业企业微信标签体系设计:精准触达的数字化新路径
发布日期:2024-12-07 13:23:27 浏览次数: 215 来源:启晟数金

在数字化转型大潮中,银行业正经历着前所未有的变革。随着客户需求的日益个性化和多元化,如何在海量客户中快速识别目标群体,并提供精准的服务和产品,成为每家银行面临的关键挑战。在这一背景下,企业微信作为连接银行内部员工与外部客户的重要桥梁,其标签体系的设计与应用,正成为助力银行实现精准客户触达的有力工具。

近年来,各家金融机构纷纷采用企业微信作为客户经理的日常工作平台。然而,在标签体系的设计和应用上,不同类型的银行呈现出明显的差异。大型银行已经实现了企业微信与客户关系管理(CRM)系统的互联互通,而部分城农商目前还主要依赖企业微信的原生标签功能。这种差异不仅反映了各家银行的技术水平,更深刻影响着其精准服务客户的能力。

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领先者的实践:

大型银行的标签体系设计


不同银行标签体系

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 交通银行案例

交通银行构建了一个高度灵活的"三维度"客户筛选模型:客户筛选、通用筛选和客户偏好筛选。交通银行的企业微信可直接调取CRM系统中的核心数据,当一位高净值客户的资产出现大幅波动时,CRM系统会实时更新其资产数据和客户层级。
交通银行在标签组设计上还体现两个细节优势。一是,年龄段筛选灵活可控。交通银行不只是简单划分年龄段,而是允许自由组合起始年龄和截止年龄,使年龄范围筛选更加精确。在开展大规模营销活动时,这种灵活性将大幅提高客户触达的精准度。二是,客户资产状况呈现立体化。单单依赖客户层级标签难以全面反映客户的真实资产状况和购买力。因此,交通银行的标签组融入了客户"季日均资产"和"时点资产"等指标,从多个维度量化了客户财富水平。这不仅为个性化理财服务提供了坚实依据,也有助于更精准地预判客户的投资偏好和承受能力。

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 中信银行案例

中信银行作为领先的商业银行,在企业微信标签体系上展现出标准化与个性化的巧妙结合。与交通银行类似,中信银行的企业微信也与CRM系统紧密连通,确保了核心客户信息的实时同步。在标准化维度上,中信银行专注于客户的关键金融属性,如客户等级、客群类型、年龄段、持有产品数量等。这些指标直接关联客户的价值评估和产品偏好,为精准营销提供了坚实的数据基础。

中信银行的独到之处在于其对个性化标签的重视。除了同步自有CRM系统的标准标签,他们还鼓励客户经理手动添加一系列描绘客户个性特征的标签,如营销结果、理财年限、家庭情况、兴趣爱好、客户潜力等。这种方法弥补了纯数据标签的局限性,为每位客户勾勒出更为立体、温度更高的画像。

通过标准化标签确保数据一致性,辅以个性化标签捕捉客户的独特性,中信银行成功构建了一个既科学严谨又富有人情味的企业微信标签体系,为其"以客户为中心"的服务理念提供了强大的数字化支撑。

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奋进者的困境:

城农商银行的标签体系现状


相较于大型银行的标签体系,部分城农商企业微信标签体系的发展状况,反映出数字化进程中的阶段性差异。部分城农商的企业微信尚未与CRM系统实现对接,导致其客户标签管理完全依赖于企业微信的原生功能。虽然这些原生标签库支持自定义,允许根据当地客户特征设置独特的标签,但其使用方式仍相对原始——所有的标签添加和更新都需要客户经理手动操作。这种手动模式在客户数量较少时尚能应对,但随着业务的扩张,其局限性日益凸显。假设一位宁德农商银行的客户在银行新购了一款大额存单产品,使其月均资产从10万元跃升至50万元,客户层级发生改变。在交通银行或中信银行,这一变化会立即反映在客户最新画像上,但在城农商,客户经理必须手动登录CRM系统查看变动,再逐一调整该客户在企业微信中的标签,比如从“大众客户”变更为“中端客户”。

当单个客户经理管理的客户从几百位增长到上千位时,这种手动标签维护模式几乎无法为每位客户提供及时、准确的标签更新。结果是,企业微信中的客户标签往往滞后于客户的真实状态,客户经理可能基于过时的标签做出错误的服务决策,如向一位已经晋升为高净值客户的人持续推荐入门级理财产品。

信息更新滞后、流程过于依赖手工、数据割裂严重是许多中小银行在企业微信标签体系建设中的典型困境,这些问题制约了它们通过企业微信平台实现精准客户触达的能力。


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筑梦之路:

构建理想的银行业企微标签体系

通过了解交通银行、中信银行等大型银行的客户标签体系,以及中小银行企业微信应用困境分析,我们可以描绘出一个理想的银行业企业微信标签体系蓝图,为各类型银行的数字化转型提供方向。

技术基础:理想标签体系的首要任务是实现企业微信与CRM系统的无缝集成

正如交通银行和中信银行所展示的,这种集成不仅仅是技术层面的数据通道搭建,更要确保数据的实时双向同步。任何发生在CRM系统中的客户信息变动——无论是一笔大额存款的到账,还是一份保险合同的签订——都应该立即反映在企业微信的客户画像上。

内容架构:多维度的客户画像,设计一个多维度、层次化的标签内容架构

我们可以构建如下的标签层级:

(1)金融行为层:这是与CRM系统联动最紧密的层级,包括年龄段、客户层级、月日均资产、持有产品类型及数量、交易频率、贷款记录等。这些标签直接反映客户的财务状况和业务偏好,是个性化产品推荐的核心依据。

(2)生活方式层:主要由客户经理手动添加和维护,如兴趣爱好、消费习惯、出行偏好等。通过日常交流和社交媒体分析来充实这些标签,从而在金融服务中融入生活方式元素。

(3)营销响应层:记录客户对各类营销活动的反应,如活动参与度、产品购买率、推荐接受程度等。这些标签帮助评估不同营销策略的有效性,也为预测客户对未来活动的兴趣提供线索。

(4)地方特色层:特别针对城商银行和农商银行设置,以某沿海农商银行的创新为例,可设置如"某海产品养殖"“农民创业者”等反映当地独特经济生态的标签,为打造富有地方特色的金融产品和服务提供灵感。

更新机制:先进的标签体系不应过度依赖人工维护

中小银行面临的手动标签更新难题,理想的解决方案是大力推进标签管理的智能化和自动化:

(1)规则引擎:根据预设的业务规则自动调整标签。例如,当客户连续三个月日均存款超过50万时,自动将其标签从"大众客户"升级为"财富管理客户"。

(2)行为触发:捕捉客户在各个银行系统中的行为并实时更新标签。比如,当监测到客户在手机银行app中频繁浏览海外基金页面时,自动添加"国际投资兴趣"标签。

(3)自然语言处理(NLP):对客户与银行的各种文本交互(如客服聊天记录、邮件往来、微信对话等)进行语义分析,提取关键词形成标签。如果一位客户在多次交流中频繁提到"子女教育",系统会自动添加"关注子女教育"的标签。

从数据到行动:标签在客户经理日常工作中的应用

精心设计的标签体系只有在日常工作中充分应用,才能真正发挥其价值:

(1)精准营销活动:如交通银行使用"高净值+偏好稳健型投资+年龄55岁以上"的标签组合,为即将退休的客户群推广固收类养老主题基金。

(2)个性化产品推荐:中信银行的客户经理可能会根据"高收入+有意大额购房+喜爱高尔夫"的标签,向客户推荐一款结合高端房贷和高尔夫会员权益的私人银行服务套餐。

(3)生命周期管理:通过组合使用"应届毕业生""首份工作年薪10万+"的基础标签,以及系统自动添加的"潜在高成长客户"预测标签,银行可以早期识别和培育未来的高净值客户,在其职业生涯的每个阶段提供最契合的金融建议。

(4)风险防控:当系统基于客户的资金流向、投资风格突变等因素自动标记出"异常交易风险"或"疑似金融诈骗受害者"的标签时,客户经理和风控部门可以通过企业微信快速介入,采取保护性措施。



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