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ETC客户特征

低价值客户一般只是单纯的存款客户,没有购买其他产品,所以主要分析:
客户的交易行为、客户的个人属性
车辆是否属于个人
车辆价值
客户是否属于网约车、出租车司机
办信用卡的时间:是为了ETC办的卡还是本来就有卡,或者本身有卡又办了张ETC的卡
如果本身有信用卡,信用卡使用频率
如果有ETC信用卡,求使用频率
高速收费频率:可以得出走高速的频次
客户年龄
是否有我行贷款、贷款种类
客户归属网点:有些网点营销成功率高
客户的资产:基金、理财、活期、定期
购买时间、渠道、地点、次数、金额
(时时付、本利丰、安心得利、结构性存款、活利盈、贵金属、纸黄金、保险(代销、本行自己的、车险))
客户是否有网捷贷(如果是则属于重点公司)
客户再办ETC期间是否购买农行产品
是否变成代发工资
企业单位

2.3、客户流失预测模型客户流失是银行业务普遍面临的业务问题,尤其是在市场成熟期的时候,竞争异常激烈,市场的渗透比率很高,以至于各家银行必须从他的竞争对手处“盗窃”客户,另一方面,银行的客户也被他的竞争对手”盗窃”。当被”盗窃”的客户的数字很高的时候就成为严重的流失问题。针对以上问题,建立客户流失预测模型并且产生最可能流失的客户名单,结合每个客户的保持价值分数, 银行采取合适的客户挽留措施,以保持收入和确保客户忠诚度。
2.4、交叉销售预测模型交叉销售是指银行向原有客户销售新的产品或服务的过程。Cross-sell是对于现有客户的补充销售,把主要产品和附加的产品或服务结合起来,形成一种更好的产品配套或更完善的解决方案,从而增加客户的价值。在这种情况下,客户的忠诚度可望提高——客户对银行有越多的需求,客户与银行的联系越紧密,防止客户转向别的银行的约束就越多。交叉销售预测模型通过数据分析和挖掘技术,了解客户已经购买的产品和服务,预测客户下一步要购买的产品和服务,从而有针对性地向特定客户推荐特定产品,以改善客户的忠诚度,增加客户的回报利润,提高促进活动的命中率。

3、零售客户交易行为分析与营销任务匹配分析和整合客户信息是实施营销任务的第一步,是实施营销及销售的前提。通过分析客户信息、交易行为、进行客户细分来全面了解客户、预测其未来的金融需求,并建立模型来挖掘可能的销售机会。银行都建立了有效的数据仓库并用客户统一分析,执行营销活动的分析。数据仓库中存储着客户所购买的金融产品或服务的名称、购买时间、购买该金融产品的地点等信息;同时还存储着客户与金融机构所发生的业务信息,例如存款次数和存款余额、转账时间、转账金额等。数据仓库记录了有关客户行为的数据信息,通过这部分信息可以了解客户的购买和交易行为模式,能为销售提供最有价值和最具预测性的信息。现有营销大多是从客户交易行为信息维度来分析销售机会,这是由数据库营销特点所决定的。虽然根据产品特征来寻找客户的逻辑比较直接和简单,但同样是发现销售机会的有效方法,应用较为广泛银行根据自己的产品特征,结合数据仓库寻找具备特征要求的目标客户实施营销。例如向“流失倾向性高,且对本行有高价值的客户”主动推动高预期年化收益率理财产品,那么可以对数据仓库中客户记录的行为数据进行分析,通过营销平台中的挖掘模型抽取出流失倾向排名在前20%的客户信息,同时分析客户的资产负债数据信息与产品特征进行匹配,从而抽取出与营销任务最匹配的被营销客户。

4、行为分析与营销方应用通过制度建设配合系统实施的顺利开展。根据银行的现实情况量身定做营销活动的各个阶段(创意、分析、设计、执行和评估)的组织和流程,并在系统层面付诸实施,理顺这些流程的各个环节,为后续完善系统建设、提升营销水准、深化渠道整合打下坚实基础。客户分析是客户管理理论中最重要的方法,主要思路是通过大量客户信息进行分析、归纳、推理、演绎和总结,从数据中发现潜在的联系、规律或趋势,从而可以建立某种模式,形成可为整个企业共享的客户知识。将客户知识应用于客户营销中,则可以通过对客户更加全面深入的了解,针对客户的需求及其变化的趋势,采取相应的营销组合策略,最大化客户净资产并减少客户流失,在提高客户满意度的同时实现企业利润的最大化。客户分析涉及客户细分、客户评分、行为建模等多个领域,提倡运用数据分析对客户进行“全生命周期管理”,建立以客户需求为导向的市场营销,建议分步骤、分阶段的扩展实施完善。

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