1.银行如何利用好客户关系管理
2.银行ECIF系统

银行如何利用好客户关系管理

       什么是银行源码用CRM？

       CRM系统是通过分析客户数据、提供与客户关系相关的管管理见解，以改善客户关系、理系促进收入增长的统源信息技术解决方案。这种信息技术解决方案还能够帮助销售人员更好地了解客户偏好、行c系统交易历史，银行源码用10111010源码以及如何与客户进行跨渠道互动。管管理

       CRM只有在一个大的理系组织范围内，并且成为银行文化和日常工作中不可分割的统源一部分时，才会蓬勃发展。行c系统当企业把客户放在业务的银行源码用核心位置时，企业的管管理流程和决策才会发挥最大的效用，不管其目标是理系提高客户满意度，还是统源增加收入，亦或两者都有。行c系统

       然而，银行还远远没有意识到CRM的所有好处。在我们与十几位技术解决方案供应商高管的访谈中，我们发现了一些问题。的确，银行相信并投资CRM，但大多数银行都在持续遭受分散的客户管理和独立运作销售的后果。尽管多年的研究表明开放的架构原则更有效，但大多数银行还是全网打通源码停留在它们传统的平台、复杂的系统、独立的接口，没有做出任何实质性的改变。尽管大多数欧洲银行都明白创新的必要性，并且愿意去做任何事情来变得更加以客户为中心，但是只有少数银行可以真正在这些方面有所作为。

       CRM的功效

       欧洲的银行在过去的年中，投资了亿欧元在CRM技术上，销售代表应该很了解他们的客户了。然而，大多数银行都还没有准确把握CRM可能带来的全部回报。以下几点将帮助银行从CRM中得到更多收益。

       客户数据：捕捉顾客数据是一回事，而正确地使用这些数据又是另一回事了。一站式的CRM解决方案可以解决所有阶段和所有客户细分的数据管理问题。

       客户接触：供应商的软件解决方案是为一个渠道服务的。而新型的CRM提供多渠道和全方位立体化的服务，企业可以通过历史数据追踪客户，通过不同渠道接触客户，通过同行比较和整体体验留住客户。

       定制化产品：每一个银行产品都应该为客户定制化，不论是在功能、服务还是py自瞄源码在价格方面，甚至连互动时机都应该定制化。

       客户互动：银行还没有充分利用全方位互动渠道与客户交流，建立客户社区。而如今新型的CRM可以提供灵活敏捷的、专注于特定渠道的互动。

       销售人员管理：CRM为活动、潜在销售机会、销售人员管理以及任务管理提供更多的监管和控制。不论是对银行内部劳动力，还是对银行外部合作伙伴；不论是对日常的工作任务，还是对特别的市场活动，CRM都能很好地进行组织和管理。

       新型CRM应用秘诀

       改进CRM是银行壮大和繁荣的一种手段。在最近科尔尼公司与欧洲金融管理协会(EFMA)联合举办的论坛中，大多数专家都同意银行在商品化未来中脱颖而出的关键是服务而不是产品。由于大多数银行的成本是固定的，那么要想实现规模效应，银行就要最大限度的提高现有的顾客份额(Share of Wallet)，同时以尽可能低的获取成本提高整体客户数量。

       有些金融机构在引领CRM的改变，这些CRM高手将重点放在他们的员工，或他们的技术，或者两者的测距仪源码组合上。

       员工导向型：采用员工导向型CRM的银行平均每年在每个客户身上能够获得欧元至欧元的收入(对比欧洲平均数字欧元)。

       技术导向型：采用技术导向型CRM的银行依靠信息技术和数据分析来管理他们的客户关系。它们用非常少的员工管理非常庞大的客户群，同时每个员工还可以产生大量的收入。他们选择投资数字化技术以更好的服务客户而不是雇佣更多的人，因此在成本和盈利能力上做的都比国内同行好。

       在我们的分析样本中，我们发现很多银行都拥有非常多的员工，以及相对来说非常低的每客户收入(每年大约欧元到欧元)。毫无疑问，这些银行正摇摇欲坠，它们亟待变革CRM。那么这些银行到底是会选择以员工为导向，还是以技术为导向，亦或两者结合？我们拭目以待。

       即便每个市场都有它的独特性，我们不得不承认，在CRM战略中寻找出妥协方案是非常必要的。那些总是拥有最先进CRM功能的银行不管是在市场内外都会比它的竞争者们表现更好。

       利用CRM增加银行收入五步法

       在过去的二十年里，银行在CRM技术上投入了大约亿欧元，也取得了一些进步，比如利用人工智能和机器学习加强客户关系，大富彩源码提供多种与客户沟通交流的方式等。这些都是聪明的投资，当新型CRM时代到来，这些一直重视CRM的银行能够实现亿至亿欧元的收入增长。

       1. 减少客户流失：客户流失是一个问题。不仅是因为它减少了金融机构的收入和利润，还因为它增加了运营成本和顾客获取成本，包括与获取新客户和上下架产品相关的成本。仅年一年，英国就有万个银行顾客更换了活期存款账户银行，这导致每年至少会有3.亿欧元的收入再分配。我们初步估计，客户流失给整个欧洲地区银行带来的损失每年会在亿至亿欧元之间。

       而CRM则改变了这种情况。基于我们的调查和与客户的访谈，我们发现，在流失的客户中有%-%表示，如果他们能感受到卓越的客户服务，他们是不会更换银行的(当然，对价格高度敏感的客户例外)。根据我们的计算，减少客户流失每年能为银行带来亿至亿欧元不等的额外收入。

       2. 帮助定价：仅基于个人期望和某些特定情况的定价策略会伤害收入增长和盈利能力。而针对不同顾客进行不同定价的策略是经得起时间检验的，也是可以被证实有效的。现在的很多交易都是基于直觉，经常会给出不合适的定价；而且销售人员太过于追求交易的数量而不是质量，这对于交易本身是不好的。

       新型的CRM则给定价过程制定了框架，允许监控和回顾定价的决定，并且这个决定是基于事实而不是感觉。定价合适的银行每年能够实现亿至亿欧元的收入增长，增加的收入中三分之二都是来自于佣金收入。

       3. 获取新顾客：获取新顾客是一个很费成本的事情，我们以前经常会在传统渠道的市场推广上花费上亿欧元。而现在有了更智能、更便宜的策略，即利用社交媒体渠道和编译用户数据，推出有针对性的活动——从而实现低成本获取客户的同时产生大量的收入。

       互联网金融机构是使用这些更智能、更便宜策略的典范，它们几乎没有任何市场推广费用，但却经常实现三位数的增长。事实上，一个互联网金融企业仅仅在一个季度就可以新增6万个新客户。

       利用CRM获取新顾客每年能够在整个市场上实现亿至亿欧元的收入增长。在过去六年中，当成功获取新顾客，客户数量增加之后，典型的做法是诱导定价法，并且随着时间的推移最后会通过追加销售和交叉销售实现盈利。

       4. 交叉销售：普通的零售银行平均向每位顾客卖2-3个产品，优秀的零售银行向每位顾客卖5个甚至更多。产生这种差别的原因是什么？什么是优秀的零售银行可以做到而一般的零售银行不行呢？

       基于我们的研究发现，优秀的零售银行非常擅于使用CRM中的数据，它们利用数据支持销售人员，利用数据建立线上销售，利用数据开拓更多的客户需求。它们利用数据进行客户细分和定制化产品；它们通过部署CRM技术，预测下一个消费热点，进行产品创新；它们常常和同行之间进行比较，看自己的CRM还有哪些不足。一个以数字化为核心的CRM银行每年能够实现亿至亿的顾客份额和市场份额的增长。

       5. 追加销售：使用CRM的银行能够识别出具有更多购买力和支付意愿的客户，从而为他们持续推销，实现追加销售。这每年能够为银行带来亿-亿欧元的收入增长。当然，这要求银行具备一定的知识和能力，能够把这些价值更高的产品首先传达给销售人员，再由销售人员传达给客户，鼓励客户购买更多或更贵的产品。

银行ECIF系统

       在现代银行业务中，ECIF系统与CRM系统扮演着至关重要的角色。ECIF，全称为企业级客户信息整合系统，它的核心任务是整合银行内部的客户数据，如基本信息、产品关系等，形成一个统一、实时的客户视图，简化操作，降低风险，是CRM系统坚实的基石。

1. ECIF与CRM的比较

       ECIF侧重于整合和存储，提供基础的客户信息支持，是实时交易和查询的基础平台。

       CRM则更偏向于数据分析和客户关系管理，通过挖掘潜在价值，实现个性化服务和营销策略，是策略制定的依据。

2. CRM的细分和功能

       ACRM：分析型CRM，利用数据分析工具揭示业务洞察，支持决策。

       OCRM：操作型CRM，关注前端服务，如销售自动化和客户服务。

       CCRM：协作型CRM，强化跨渠道沟通，强化客户互动体验。

3. ECIF系统的重要性

       银行竞争日益激烈，ECIF系统旨在解决客户信息重复、整合困难等问题，提升客户服务质量和效率，是银行战略转型的关键支持。

4. ECIF系统概述

       定位：解决信息孤岛，提升数据共享，支持业务流程无缝对接，强化跨部门协作和客户体验一致性。

       功能：整合客户信息，提供客户画像，分析贡献度，支持后台管理分析，满足监管披露需求。

5. ECIF系统设计与实现

       数据导入：采用ETL技术，处理大量数据，保证数据质量和一致性。

       数据管理：包括金融工具表、交易信息表等，支持深入分析和决策支持。

       数据存取：通过商业智能工具，提供直观的客户信息展示，便于理解和决策。

6. 结论

       ECIF系统作为银行的核心数据仓库，不仅支撑了客户关系管理，还为实现以客户为中心的业务模式转型提供了强大的数据支持。它不仅整合了信息，还通过数据挖掘和分析，为个性化服务和精准营销奠定了基础。