商业银行如何提升零售客户价值？（银行拓展零售客户）
中国经济已经开启数字化新时代，各行各业都在加速数字化转型。数字经济发展需要数字金融给予支持，在“十四五”规划和2035年远景目标纲要中，党中央明确提出“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”，商业银行作为金融领域不可或缺的主体，其数字化转型势在必行。
因庞大的客户数量及客户潜力，作为商业银行基础业务之一的零售业务已经成为商业银行重要的利润增长点。如何在有限的资源条件下，改变原先粗放式经营模式，实现高效的集约化发展，已成为当前银行零售业务数字化转型中遇到的主要问题和挑战。
针对上述问题并结合商业银行零售业务实际，本文从客户管理、产品管理和价值管理入手，提出了零售业务数字化转型的“5P”框架，形成了一套零售业务数字化转型解决方案。
该方案能够使银行快速有效地细分客户并形成客户画像，深入了解客户产品偏好，形成客户差异化营销策略，并利用客户行为预测模型和价值提升模型，实现客户价值、客户黏性的提升。通过打造多层次、立体式、多方互利共赢的零售金融生态圈，最终实现价值贡献总量的最大化及效率的最大化。
1商业银行零售业务发展概述
改革开放以来，我国银行零售业务的发展历程大致分为四个阶段：
第一阶段 1995—2000年零售业务培育阶段，以吸纳储蓄存款的负债端业务为主，仅向零售客户提供简单的存贷汇业务，对资产业务及中间业务有所涉及，但规模小、品种少。
第二阶段 2001—2005年零售业务成长阶段，进入21世纪后，随着社会经济发展和人民生活水平的提高，居民对金融服务的需求不断增加，住房制度改革和出行方式的改变带来了住房按揭、汽车按揭等金融需求。因此，银行零售资产端的房贷、车贷业务迅速增长。
第三阶段 2006—2012年零售业务快速发展阶段，随着我国经济腾飞与居民消费意识、投资意识的提高，银行零售端信用卡业务和理财业务迅速发展，以本外币存贷款业务、信用卡业务、电子支付业务、理财业务以及代销基金、国债、贵金属等为主的零售业务产品逐步成熟。
第四阶段 2013年至今零售业务转型阶段，在金融科技及移动银行业务的带动下，银行持续优化业务流程及运营环节，进一步细化零售市场，丰富零售业务产品，以此寻求资产结构的改善和盈利的增长。同时，银行开始主动谋求零售业务的数字化转型。
在当前零售业务转型阶段，商业银行逐渐改变零售业务原先单一追求规模和数量的粗放型发展思路，实现零售业务从存款供给利润主导型向资产扩张盈利型和中间业务盈利型的转型发展。
一方面，居民财富的快速增长和收入的分化，使客户对零售银行业务品种的需求从传统单一的储蓄和结算拓展为全能理财等全面服务，对市场细分及服务效率的要求越来越高。
另一方面，银行也进一步细化零售市场，丰富了零售业务产品。
2基于“5P”框架的零售业务数字化转型方案
数字经济时代背景下，银行零售业务经营的实质是客户而不是资金，金融机构间的竞争一定意义上是对优质客户的争夺。在获取优质客户的竞争中取得胜利，成为零售业务转型发展的关键。
银行零售业务转型发展应当坚持“以客户为中心”“服务制胜”的理念，对数量庞大的零售客户进行精细化分层和分群，刻画出“千人千面”的客户和客群特征，从繁多的产品中向客户推荐满足其个性化、多元化金融需求的产品，以及预测客户的行为并形成新的价值增长。
本文借鉴“知己知彼，百战不殆”的思想，提出基于“5P”框架的零售业务数字化转型方案（如图1所示），即银行在充分了解自身、了解客户的基础上，利用AI大数据分析及客户行为预测等建模技术，提升客户价值。
零售业务数字化转型主要是通过对客户和产品的分析，达成用户价值提升的目标，进而提升银行的价值，促进客户、银行和社会经济发展的价值共赢。为了达到这一目标，银行零售业务需要从三个方面入手：
一是用户管理，即对客户进行深入了解和分析；
二是产品管理，即对自身产品及服务进行分析梳理；
三是价值管理，即对客户行为进行预测，有效提升客户价值。
“5P”框架基于客户分群、客户画像和产品分析，为不同特性的客群推荐其感兴趣的、适合的产品和服务，并且结合AI大数据预测建模技术将有限的资源应用于个体响应概率高的客群上，从而提高银行零售业务运营的效率和效果，实现高效的集约化管理。
1. 客户分群与细分（Partition&Segmentation of Customers）
为实现对客户的精准营销，需要改变原本的粗放式经营方式，对客户进行分群和细分，针对不同客户的特点选择相对应的营销策略和方法。在进行客户分群时，基于之前的数据沉淀，依据AUM贡献高低对零售业务进行类别的划分，以便确定具体建模分析任务的目标客户。
2. 客户画像（Portrait of Customers）
在对客户进行分群和细分之后，需要对不同细分客群进行画像。结合银行零售业务的数据特点，客户画像主要包含以下三个方面：一是基本属性，包括年龄、性别、职业、收入等；二是资产属性，包括资产量、持有产品情况等；三是行为属性，包括动账交易次数、交易渠道、交易金额等。通过以上三个方面的深入分析，对客户形成全面的了解。
3. 产品分析（Product Analysis）
产品分析主要从产品类别组成、产品渗透率、产品响应度等方面进行。产品类别组成体现了现有的产品结构；产品渗透率体现了各类产品在不同属性客群中的购买情况；产品响应度包含对事后产品响应度的分析和对事前产品响应度的预测。银行通过以上三个方面深入了解自身产品，以便后期对不同客户做相应的产品推荐。
4. 客户价值提升（Promotion of Customer Values）
基于前述对客户和产品的深入了解，运用统计分析、客群分类、客群聚类或协同过滤等技术方法，找到不同特性客群各自的产品偏好和需求，进而将合适的产品或服务推荐给相应的客户，以提高客户价值和黏性。
5. 客户行为预测（Prediction of Customer Behaviors）
通过AI大数据预测建模技术，对客户的潜在产品响应度、流失率、违约率等情况进行预测，找到对相关产品或服务响应度较高的客户，或是有较高可能性流失或违约的客户，针对这些客户进行精准的产品营销、客户挽留、产品定价等策略设计，将有限的资源用到高潜能、低风险客群上，以提高银行零售业务运营的效率和效果。
3基于“5P”框架的零售业务数字化转型案例
国内某商业银行（以下统称“A银行”）的零售业务数字化转型应用了基于“5P”框架的零售业务数字化转型方案，取得到了良好的效果，具体情况介绍如下。
1. 客户分群与细分（Partition&Segmentation of Customers）
分群营销主要是针对具有共同业务特征的客户群体，进行客户批量化维护和营销，以满足个性化和批量化的平衡。根据A银行的零售业务涵盖范围及业务实际，将客户划分为“八大类”客群，即理财、代发、收单、ETC、三方存管、小微、老年和个贷。对客户进行分群后，基于不同的经营目标，选择AI大数据建模的目标客群。本文以理财客群（签约过理财业务的客户）为例进行客户画像、产品分析、客户价值提升及客户行为预测四个方面的阐释。
2. 客户画像（Portrait of Customers）
针对目标理财客群，从基本属性、资产属性、行为属性三个方面进行分析，具体包括客户数量、基本属性分布、产品购买种类以及产品交易频次等情况，对理财客户群体形成全面的了解。客户画像的部分结论描述如下：
（1）基本属性：女性在客户数量和交易金额上都略高于男性；年龄在35～55岁（中年）的客户占比最高，超过40%，交易金额也最高；风险等级为CR3（平稳型）、CR4（进取型）的客户数量和交易金额占比都最高。
（2）资产属性：目标客群理财产品的资金投入是最高的，占比超过80%，其次是存款、基金和信托；同时拥有理财和存款两种产品的客户数量最多。
（3）行为属性：注册一周内是理财客户响应程度最高的时间段，随时间流逝对理财产品有响应的客户数量会下降。
3. 产品分析（Product Analysis）
根据以往的数据分析经验和实际业务情况，理财产品是所有个人金融产品中销量最高的一类产品。因此，银行专门针对理财产品做详细的产品分析十分必要，有助于产品的后期营销和推广。产品分析的部分结论描述如下：
（1）手机银行和网上银行是客户选择购买理财产品的主要渠道，但不同年龄段渠道选择呈现不同特点，55岁以上年龄段客户更偏好网上银行、柜台及智能柜台渠道。
（2）在购买理财产品客户数量上，排名前三的地区分别为江苏、北京和山东；从理财产品交易金额来看，排名前三的地区分别为浙江、江苏和北京。
4. 客户价值提升（Promotion of Customer Values）
通过满足客户个性化的服务及需求，能够实现客户在银行的AUM提升以及客户忠诚度的提高。为实现理财客群相关客户价值和黏性的提升，本文按照客户资金流动、资产余额细分进行分析，并针对不同的产品偏好选择出客户最感兴趣的产品，制定差异化营销目标和策略。理财客户精准营销方案见表1。
5. 客户行为预测（Prediction of Customer Behaviors）
预测客户对产品的响应概率并进行分层，针对响应度高的客户设计精准营销方案，以此提升银行营销效率。本文针对理财客户行为特征，如购买行为、资产变化、产品持有等，利用逻辑回归算法，构建了客户对理财产品的响应预测模型。经过评估，该模型评价指标KS值为0.678、AUC值为0.894，模型区分能力良好。将客户按照响应概率由低到高排序，首先进行等距分箱，箱数为20，结合每箱响应客户比例的变化情况及营销需求量级，对分箱结果进行合并，最终分区结果见表2。由此，选择响应度高的客户作为目标客户，结合产品推荐结果，形成有效的营销策略。
在当今数字经济时代背景下，商业银行零售业务数字化转型势在必行。本文创新性地提出基于“5P”框架的零售业务数字化转型方案，并将该方案应用于银行实际业务中，取得了良好效果，以期为银行业零售业务数字化转型提供参考和借鉴。
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