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数字化投顾:用全面、及时、细致锁定高质量客户

  怎样才算是一个高质量的客户需求画像?贝塔研究院经过大量的调研发现,有三点很重要:全面、及时、细致。

  全面指的是客户需求画像要多维度立体刻画,了解客户的同时锁定业务场景。

  及时指的是客户画像能使用高频数据及时刻画出客户需求的变化趋势。

  细致指的是要详细区分不同客户之间的需求差异,个性化服务客户。

  本文将通过《数字化投顾》一书,从买方投顾的视角出发,详细讲述高质量客户画像体系的主要内容以及正确的使用方法。

  高质量客户画像体系的主要内容

  1、全面的客户需求画像

  由于客户的理财需求是多样化的,所以只从某个角度来刻画用户需求是不够准确的,还要多角度、多维度去探索。这些维度包括:资产偏好、产品类别偏好、流动性偏好、期限偏好、风险度差异、地区偏好、行业偏好、销售渠道偏好、理财需求等。

  然而,单单靠维度的全面是不够,一个高质量的客户需求画像还要每个维度里所包含的品类也比较全面。

  比如,在股票类资产里还分股票、股票型的公募基金和股票类型的私募基金。如果投顾只知道客户喜欢股票类资产,那么可能会出现的场景就是会向那些喜欢自己炒股的客户推荐股票型公募基金,这时推荐成功率就会偏低。如果投顾一开始就能多维度的去了解客户的需求,在客户对股票类资讯关注度上升时,向“资产偏好是股票,产品偏好是公募基金”的客户推荐股票型公募基金,这时的成功率就能大幅提升。

  2、多层级细致刻画客户需求

  大的维度可以对客户需求做粗略分类,但是同一大类的客户之间仍然有较多的差异。为了区分这种细微的差异,贝塔研究院认为,还需要分层级刻画客户的需求,主要在两个层级上细致刻画:一是产品品类层级,就是对同一个大类资产维度里面的进一步细分。比如客户A和B都喜

  欢股票、偏好公募基金。虽然这时股票型公募基金是这两位的共同偏好,但如果进一步探索就会发现股票类公募基金里也有较多差异。

图1,来源:贝塔数据

  二是单产品层级上的刻画。为了更加精准的了解客户需求,还需要增加客户对单产品层面的关注点刻画。比如,一只公募基金在产品维度上包含的基础信息有:每日净值、投资范围、主题特色等,除此之外还包含了基于基础信息计算的衍生数据:基金评分、投资风格偏好、业绩波动率、回撤率等。

  因此贝塔研究院认为,全面细致的客户需求画像需要“资产大类、产品品类和单产品”三个层级的共同刻画,且后两者极大的提升了投顾服务的个性化程度。

  三是及时刻画需求的变化趋势。因为客户的理财需求是在不断变化的,随时受到多因素的影响。比如股市持续大涨,客户对股票投资的需求就会上升;连续降息之后,客户对股票、债券的兴趣度就会上升。

  因此,高质量的客户需求画像一定是一个能体现客户需求最新变化趋势的画像。

  客户需求画像的使用方法

  前文详细描述了构建高质量客户画像的三大法宝,那么应该如何使用呢?贝塔研究院认为,客户需求画像的使用主要分两类:匹配服务和趋势分析。

  1、使用画像的截面数据做匹配服务

  刻画客户需求画像的目的是为了能够提供更好地个性化、智能化服务,为客户的需求匹配上最合适的产品、资讯、服务。

  2、使用画像的时间序列数据做趋势分析

  通过不同时间点上的客户需求偏好画像结构对比,可以清晰地感受到客户需求偏好的变化趋势。在个性化服务方面,客户需求的变化比客户需求的结构更有价值。

  正如《数字化投顾》书中所述:客户需求画像的变化信息主要用于两方面,一是投顾可以根据单个客户的需求变化信息,个性化地给出推荐建议、推荐产品。二是财富管理机构可以根据客户群需求的整体变化趋势,及时调整本机构的整体投顾服务策略、产品推广策略,让投顾服务更好地契合客户需求。

图2,来源:贝塔数据

  贝塔数据历时八年,与超过1000家金融机构不断迭代和打磨,积累了超260万只金融产品数据库和行业领先的八大类理财知识图谱,并建立了覆盖基金、保险、信贷等多类金融产品的获客、活客、转化、投后全旅程营销服务产品矩阵。

  贝塔数据把过去积累的经验全部倾注在《数字化投顾》一书中,期望在数字化转型中赋能更多金融机构。

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