每年第一季度通常是银行的“开门红”时期，银行在此时通常会加强营销，推动业务增长。2020年初，受新冠疫情的冲击，居家隔离导致人们对手机、电脑等智能设备的依赖大幅增加，传统银行网点的服务量急剧下降。
为了应对这种变化，许多银行推出了“非接触式服务”和线上金融产品，设立了“电子银行服务专区”，并推出了“客户经理智能名片”及“远程视频服务”等多种创新举措。这些变化表明，银行正在加速数字化转型，增强线上运营能力，力图通过各种创新服务模式、丰富的活动形式以及更加温暖的客户体验，在2020年实现一场“特殊的开门红”。
随着大规模业务线上化的推进，银行在精准洞察客户需求、细化客户管理等方面面临了新的挑战。
本文将从数字化转型的角度，探讨银行如何进行客群管理，并提出基于新兴范式的客户重新定义。
随着社会结构和财富分配模式的变化，消费者的需求、生活方式及消费习惯也发生了显著变化。与此围绕客户的数据变得极其复杂，客户的细分和标签化日益明显，所需的用户画像维度不断增加，运营管理的精细化程度也随之提升。
传统银行在客群管理方面存在诸多痛点：
作为银行与客户之间的主要连接渠道，传统银行的线下网点发挥着重要作用。许多传统银行仍然依赖实体网点，而忽视了成本较低的线上渠道。这一做法不仅导致客户覆盖面狭窄，还使得银行难以有效整合线上线下的，无法全面了解客户的偏好和消费习惯，从而无法及时调整客户管理策略，造成客户流失。
在金融业务逐步线上化的背景下，客户对金融服务的场景化需求愈加强烈。传统银行在这一方面的天然劣势依然存在，尤其是在流量获取上存在不足。银行需要进一步加大在客户生活场景中的渗透力度，开拓更多的金融服务场景，从而提升场景关联度与覆盖范围。
场景化竞争已成为互联网金融领域的新热点。各大商业银行纷纷创新，并尝试将零售业务产品融入到更广泛的生活场景和合作平台中。
例如，杭州银行与美团合作推出了美团，客户不仅能享受多种生活服务权益，还能通过消费积累更多的权益，这种设计让客户自发地留在平台内，直接完成了从拉新到留存的整个过程。
随着客户的不断发展和变化，金融消费者的特征随之改变，银行必须具备更强的客户分析能力，这也是提升客户粘性的关键。现有银行对客户的识别和分析能力相对薄弱，通常只依据客户在银行的资金存取、对客户的基本了解以及CRM系统中部分线上交易数据来进行初步分析，这种方式无法在不同的服务场景和阶段满足各类客户的需求，导致客户黏性不够。
显然，传统的客群管理方式已经无法适应互联网金融时代客户需求的变化。随着客户的需求日新月异，银行的客群管理策略必须随之调整，以适应这种变化。
在这样的背景下，银行应如何建立新的客群分析和营销模式，准确把握客户需求呢？
随着互联网、5G、物联网等技术的迅速发展，传统的客户管理模式逐渐被数字化技术所取代。许多商业银行开始积极利用大数据技术，精准识别客户，并结合各的金融消费特点，为不同客户提供量身定制的服务，从而推动银行业客群管理模式的革新。
那么，大数据在银行客群管理中的作用究竟体现在哪些方面呢？
银行拥有线上和线下多个渠道，每天都会产生大量的数据。由于各部门之间的独立性，往往导致一线人员无法有效分析和挖掘客户特征。如果传统的呈现为以时间为主轴的“桶形”结构，那么在数字化转型下，将呈现出度的发散矩阵结构。
银行不仅要依赖本行内部的业务数据，还应整合全渠道的客户行为数据，才能更全面地了解客户。在如此复杂的渠道生态中，银行如何实现整合，进而提供更加一致的服务体验呢？关键就在于打破数据孤岛，打通内外部数据。
但传统银行在数据能力上存在不足，借助大数据技术，可以实现跨渠道的自动化数据整合和统一身份识别（ONE_ID），连接各大营销渠道，如PC端、移动端、APP、微信公众号、小程序、第三方平台等，推动信息共享，构建全渠道统一的库。
例如，招商银行通过全面覆盖电话、网络、视频、App和微信公众号等多渠道，将各渠道流量进行整合，从而为客户提供更加便捷的服务。
在数字化营销时代，如何有效运用数据，不仅需要大量可用的数据，更需要掌握正确的数据使用方法。这对于数据使用者、数据处理平台以及模型算法工具都提出了更高要求。传统的静态客户画像已无法满足银行在营销中的需求，因此需要及时了解客户行为的变化。
在互联网时代，客户的所有行为和交易数据能够真实反映其需求。银行通过给客户“打标签”，以便准确了解其需求。简单来说，就是根据客户的身份、消费、活动及兴趣等属性进行分类，进而为不同的客户提供个性化的营销和推荐服务。
客户标签化的过程，本质上是将客户的属性与特征进行抽象化，方便银行进行更加精确的分类管理。通过大数据技术对进行分析，银行可以提取出客户的标签，并结合多个标签形成特定的客户。
在实际应用中，银行的标签体系通常包括客户的基本信息、兴趣偏好、价值信息、风险信息、营销信息等。基于这些标签，银行能够精准识别出潜力客户、复购客户、高频客户以及可能流失的客户，从而实现更有效的客户管理。
通过标签化体系，银行能够实现更加精准的营销，并提升客户体验。
随着智能化时代的到来，客户的互动场景变得更加多样化，同时也产生了海量的，这些数据经过分析和处理后，形成了多种客户标签，真实反映了客户的需求和行为。相比于传统的人工分析，借助大数据技术，银行能够精确地进行客户画像，做到“千面”的个性化服务。
构建一个完整的客户画像通常包括四个步骤：
（1）数据的收集和处理；
（2）通过文本分析、自然语言处理、机器学习等技术构建模型；
（3）生成客户标签，包括人口属性、金融属性、行为信息等，搭建客户画像体系；
（4）根据应用场景划分客户，指导银行的营销决策。
客户分群是通过对客户的详细分析，找出每个的特征，进而有针对性地实施营销策略。在大数据技术的支持下，银行能够精准地识别客户的偏好和行为，并根据不同的需求实施个性化的营销措施。
例如，在某银行推出的首贷活动中：
· 首先通过APP推送给客户首贷福利，如果客户未打开推送，系统将在两天后再次推送，并继续追踪是否查看。
· 如果多次触达无效，银行会通过短信、微信等渠道再次触达客户。如果客户在微信中打开活动，则将该客户划归为“微信习惯客户”，并优先通过微信渠道进行后续活动推广。
· 如果客户对该活动完全没有兴趣，银行会将其归类为“流失客户”，并转入其他的促活策略。
根据波士顿咨询公司（BCG）与陆金所联合发布的《全球数字财富管理报告2019~2020》，智能化已经成为未来十年全球财富管理行业的主要发展方向，数字化将为财富管理市场带来巨大的市场
潜力，并推动收入和利润的显著增长。根据报告，智能化技术的应用可以帮助各类机构实现15%到30%的收入提升，利润增长可达25%到50%，整个财富管理市场的资产管理规模也将实现25%到50%的增长。这一趋势表明，银行业在迎接智能化转型的过程中，将会带来前所未有的机遇。
在这一过程中，大数据作为支撑智能化转型的核心力量，已经成为不可忽视的关键因素。借助大数据技术，银行不仅能够打破信息孤岛，还能实现内外部营销渠道的深度整合。通过实时追踪和分析，银行能够构建精准的客户画像，并根据这些画像进行个性化营销。这样的客户管理策略不仅有助于提升客户体验，还能推动精准决策，进一步推动营销策略的实施。
数字化营销的优势在于其灵活性和高效性。通过大数据技术，银行能够不断优化营销方案，提升客户服务体验，解决传统银行在客户管理上的诸多痛点。银行可以通过精细化的客户标签体系和精准的客户画像，识别出高价值的潜力客户、活跃客户以及潜在流失客户，帮助银行实施更具针对性的营销活动，确保客户保持长期的粘性和忠诚度。
随着大数据、人工智能等技术的不断进步，银行业的客群管理模式正迎来深刻变革。传统的客群管理方法已经无法满足数字化时代的需求，银行必须借助先进的技术手段，构建更精细、更个性化的客户管理体系，提升整体服务质量，以应对日益激烈的市场竞争。未来，银行将在客户管理的精准化、智能化和数字化转型方面，持续探索并创新，最终实现客户价值最大化。