导读
本文通过一个相亲的例子引入对银行对公智能营销的探讨，强调了对公客户关键人员在营销过程中的作用，构建了“客户画像-客户贡献-智能营销”的智能营销体系并提供了应用示例。
一个相亲的例子
在学习决策树方法的时候，老师们会引用的一个经典例子就是相亲。我们把这个例子扩展一下，聊一聊对公智能营销。
同事大姐向刚上班的女孩推荐了两个相亲对象，女孩就问一些问题来决定是否去见。关于其中一个男孩的印象描述，对话过程是这样的：
女孩：他多大啊
大姐：26了，属猪的。
女孩：有房没？
大姐：有，在北三环。
女孩：个子高不？
大姐：180大个子。
女孩：啥工作啊？
大姐：科技园管委工作。
女孩：可以见见
通过对话，同事大姐给姑娘描述了男孩的大致情况，姑娘根据大姐描述的信息进行“画像”，把对方有哪些喜好、习惯、经历、忌讳摸得一清二楚，甚至对其社会关系、发展前景和未来的“婆婆”也旁敲侧击了一下，然后为相亲的两个男孩各估一个印象分，最终决定见与不见。
对公营销工作有着同样的道理。对公营销工作的开展离不开对客户的了解、对产品（银行自己）的熟悉。了解客户实质上就是通过客户属性特征信息和交易行为信息进行客户画像，了解客户在银行办理各类业务前中后的场景。熟悉产品就是熟悉产品的功能、卖点和适用范围，熟悉产品在客户中的分布结构和规模，熟悉促成营销的策略。
传统的做法
商业银行在多年经营中沉淀了大量的客户信息和交易数据，然而这些信息散落在银行不同的系统当中，并不能有效支撑面向未来的客户拓展、营销与服务。传统的做法中，在对公客户画像方面，更多时候只收集整理，并没有深入挖掘内在的特征规律和业务联系，尚未达到应用的层级；在数据共享方面，银行的客户、业务数据有些是割裂的，甚至不同部门条线的流程标准不统一；在日常服务方面，对于已建立长期合作关系的对公客户，即便业务交接时履行了完整合规的手续，新接手的人员往往需要时间重新认识客户、熟悉对方习惯；在新客户拓展方面，无目标的“扫街式”、“轰炸式”客户拓展方法大行其道，造成潜在客户的反感；在业务沟通方面，银行与对公单位彼此的不了解或信息的滞后造成错失合作机会，也可能会造成误解；在绩效考核方面，由于对公客户规模较大，管理链条长，营销成效难以精确衡量，参与联动营销各方的利益分配问题较难解决[1]。
由于银行业产品同质化、客户个性化和渠道移动化的交互影响，加上类银行金融机构的触角不断延伸扩张，银行通过体力和资金成本上的比拼无异于“打消耗战”，采取业务智能化转型进行智力上的比拼才有更多胜出的机会。
在对公业务智能化转型上，有研究提出，构建银行“关系-事件-商机”三位一体的银行对公客户智能营销体系，可有效的进行深度客户洞察与分析，实现客户营销机会与价值提供点的有效挖掘[2]。在“关系-事件-商机”体系中，关系侧重于对公客户实体之间的关系，未强调人的作用与影响。因此，本文尝试构建“客户画像-客户贡献-智能营销”的银行对公客户智能营销体系，以对公客户关键人员特征为线索，通过客户画像识别客户特征与业务场景联系，考察对公客户贡献衡量客户的价值贡献及影响力，在此基础上探索实施对公智能精准营销。
对公客户画像
对公客户画像包含了个人客户画像的部分内容。对公客户的一个重要元素就是人，比如法人、自然人股东、实际控制人、高管人员、业务联系人、员工、重要关联人等。对公客户中所有与银行发生对公业务联系的自然人都是银行的关键人员客户，因为从横截面上看，他们知晓所在的对公单位或多或少的业务信息；从纵向上看，他们熟悉单位过去和现在的发展情况。这些关键人员就是相亲例子中的“未来的公婆”及其他社会关系。
关于个人客户画像，本文不多赘述。显然，对公业务的特点决定了对公业务中个人客户画像重点在对公单位关键人员，而非对公单位的所有员工。区别于零售业务面向的个人客户，即便这些关键人员并不一定符合零售业务中看重的高净值群体特征，比如收入、受教育程度等，但依然是对公营销中重点服务的客户。
本文参考了客户画像的两层标签体系设计框架[3]，使用此框架来设计的对公客户画像标签体系。对公客户画像基础标签通过整合银行内部各条线分散的客户信息，与来自工商、司法、税务、舆情、政府公共信用信息等外部数据进行整合，基础标签体系简要如下：
图1 对公客户画像基础标签体系
衍生标签反映了对公客户影响力的标签，包含的内容有：
· 客户属性影响力：行业地位、区域影响、资质等级等
· 关联关系影响力：集团关系、供应链关系、关联关系等
· 合作关系影响力：同业竞争、合作意向、交易模式等
· 发展前景影响力：盈利能力、营运能力、偿债能力等
· 外部风险影响力：法律诉讼、行政处罚、舆情动态等
对公客户画像的应用不限于信息分类、图表展示，更重要的是与银行业务场景联系起来，使对公客户的每一个属性特征在关系型数据上真正发挥作用，帮助银行营销人员发现对公客户深层的、隐性的行为模式，同时准确地评估对公客户的贡献，更好地服务于智能营销。
对公客户贡献
在相亲的例子中，除了了解男孩基本的情况，姑娘会进一步考察男孩拥有的财富、债务和房车情况，以及他的关联方——父母甚至亲戚的社会地位。同样对于对公客户，我们也会考察其资产、负债、所有者权益和影响力，并将这些要素给银行带来的客户贡献进行量化评估。
毕明强（2004）设计了基于贡献度分析的贷款定价方法，该方法专门针对大型优质客户，从银行与客户的整体关系入手，计算出包括贷款在内的一系列产品价格组合[4]。在实际操作中，该方法可以纳入更多客户影响力评价因素，以提高对客户贡献度的测量精度。该方法同样可以应用到银行其他的对公客户。
我们使用业务贡献和调节因子来刻画对公客户的贡献能力，并称之为贡献度：把每个对公客户在银行每种产品上的业务贡献进行累加，把客户的影响力进行评价作为调节因子，并且赋予权重累加起来。综上，某个对公客户对银行的综合贡献度用简单的公式表达为：
其中，
为什么要有调节因子？回到上面相亲的例子，即便男孩的基本信息和当前状态能够受到女孩的认可，但女孩也会评估男孩是否是“潜力股”，职业和收入是否稳定；是否是“巨婴”“妈宝男”，能不能撑起以后的家庭重任。对于企业客户或者其他类型的对公单位客户，除了看当前的发展状况，也要看单位是否能保持长期稳定的发展，有哪些看好的发展战略，有无风险隐患等影响合作的负面因素存在。从忠诚度上看，对公单位与银行保持密切的合作关系也是为银行节省了获取新客户所花费的成本。从成本上看，每增加一个新客户的成本是留住一个老客户成本的5倍；从收益上看，新客户盈利与流失一个老客户相差15倍[5]。关系定价是利用价格来强化关系，为最好的“中央客户”规定最优惠的价格, 形成关系定价的基础 [6]。
此处，需要考虑如何设置业务贡献的权重和调节因子的权重，还要考虑业务贡献和调节因子之间存在的交互作用。在银行业务转型期，营销资源可能会从贡献比重大的传统业务调整到贡献比重小的创新业务，因此要对业务贡献设置权重。通常情况下，调节因子增大以后，营销投入的费用成本会随之提高，而客户的业务贡献必须有所增长，至少要大于零，这是一个最优值的计算问题。
得到客户贡献评分的分数后，我们根据划分的等级实施差异化服务策略。同时，借助客户画像和贡献积分，我们也可以得到要拓展的目标客户清单，并预测其将会给银行带来的业务贡献提升空间，实施对公精准营销策略。
对公智能营销
无论是银行零售业务还是对公业务，服务是通过人与人的沟通实现的，而拓展营销建立于服务之上。除了面向的客户属性特征不同，对公客户营销与零售客户营销也有所不同，这是因为对公客户需保障日常经营、投资和融资三种活动的需要，选择的是一套长期的银行服务方案，也是一揽子的银行产品组合，因而选择合作银行更为慎重。
由于对公关键人员掌握着信息、渠道、资源等，借助对公客户画像和客户贡献评分，对公智能营销将从与对公关键人员的情感沟通、业务沟通两方面同步展开，贯穿了解客户、沟通需求、持续合作三个阶段。我们暂将对公智能营销的应用系统称之为“智能营销助理”。
图2 对公客户“客户画像-客户贡献-智能营销”体系
智能营销助理应实现对公客户特征分析、智能服务节点提醒、智能精准营销建议三个基本功能，并根据不同的业务特点定制扩展功能。对公智能营销过程如下：
1、持续捕捉对公客户动态信息，不断更新客户画像；
2、根据客户贡献评分划分等级，生成目标客户标签；
3、批量生成协同营销方案；
– 提供营销资源投入建议和名单制营销建议
· 制定产品渠道优惠，如结算产品、电子银行渠道
· 确定增值服务白名单，如应急保障，账户管家
– 挖掘关键人员的行为特征，提供智能服务提醒
· 重要节点提醒，如生日节日、情感偏好
· 业务到期提醒，如产品到期、协议到期
– 识别交易行为异常变动，提供事件式营销提醒
· 风险预警提醒，如异常交易，负面舆情
· 营销机会提醒，如大额交易，人事变动
4、评估客户贡献提升度和营销人员工作效能。
应用示例
我们举例说明对公智能营销的应用，针对某一特定对公客户，智能营销助理在某日提供的对公客户画像、产品营销及服务建议如下表所示：
客户画像 | 1.截止到2018-12-31，AAAA集团有限公司在本机构资产时点余额56789万元，日均余额55678万元，客户贡献262万元。 2.根据客户画像结论，该客户特征为钻石型客户，属于大型企业、上市企业、走出去企业，处于合作稳定期，交易对手分散、高流低存。 3.该客户持有我行产品及协议12个，其中PRO1协议将于2019-5-31到期，请提前联系客户进行协议展期。该客户可享受电子银行渠道结算、外汇交易点差优惠，优惠标准为SSS1。 |
产品类 | 1.该客户与我行的交往周期处于合作稳定期，且为上市企业，但在我行无融资，建议尝试营销该客户与我行建立信贷关系。 2.该客户为大型企业，但在我行是“非代发工资业务客户”，建议推荐其办理员工代发工资、奖金及报销业务。 3.该客户为进出口企业，建议推荐国际结算产品、国际贸易融资产品，产品配置方案PPP1。 4.该客户在我行交易有周期性，且目前处于资金流入周期，建议推荐其存款理财类产品，产品配置方案PPP2。 |
服务类 | 1.该客户为大型企业，但在系统内近一个月无拜访记录，建议客户经理增加拜访客户频率，维持关系，并及时在系统记录客户最新动态、需求和反馈。 2.该客户目前处于资金流入周期，但近期有大额资金流出，交易对手为非同名账户，建议客户经理关注存款流失情况，关注其是否有融资需求。 3.该客户近期因工程款纠纷，账户内有1000万元被司法冻结。请在法律许可范围内，及时做好客户解释工作，建议话术口径CCC1。 4.该客户关键人员有VIP1, VIP2，历史服务人员有 S1, S2。2019-3-3是VIP1的生日，VIP2关注的纪念品将于2019-2-1发行，智能助理将提前一天提醒您。 |
在智能营销助理的辅助下，银行一线市场人员可以发现更多的营销机会，采用成功率更高的营销策略，减少不必要的重复工作、低效工作，把精力真正放在“营销”上。对公智能营销也将加深银行与对公单位的合作关系，帮助对公单位提高资金使用效率，从而使客户画像更新、贡献评分提升和智能对公营销形成一个良性循环。
进一步讨论
再回到故事里，即便姑娘拒绝了其中一个男孩，也不代表被拒绝的男孩不够优秀，也有可能仅仅是不符合姑娘挑选的类型；女孩觉得其中一个男孩很合适，但是女孩的家人可能另有考虑，所有意见最终会形成一个统一的决策。同样，每种业务都有银行不同条线认定的优质客户类型，无论是在机构、结算、收单、电子银行业务营销，还是信贷、国际、投行、金融市场业务营销。这是由于客户贡献的来源不同，对单一部门的贡献度也不同。比如收单业务，会更看重批发零售与公共事业类对公单位；机构业务，会更看重资金规模体量较大、归集能力强的集团总部。对于不同的条线部门，对公智能营销既可以实现客户名单制营销和差异化营销，也可以实现立体联动的“协同营销作战”，协同营销将会是更长篇幅的话题。
综上，我们通过一个相亲的例子简要介绍了银行对公客户画像、贡献积分在对公智能营销上的应用。作为商业银行，在科技创新加速、竞争日趋激烈的时代，需要用数据赋能业务转型、驱动对公智能营销，把更多精力放在客户贡献提升上，帮助客户稳健发展，也是帮助银行增加收入、增强实力。本文是一个智能银行对公营销的简单构想，限于作者视野，在描述上尽可能地接近日常对公服务和营销的规律认识，希望本文能在此起到抛砖引玉的效果。
参考文献：
[1] 高万里 潘赢之. 商业银行公私联动营销探析[J].农村金融研究.2012.7.31-33
[2]田媛.开启商业银行对公客户智能营销新时代[J].金融电子化. 2018.7.91
联系客服
