银行业CRM实施分析

班级 信管801

姓名 孙荣

银行业CRM实施分析

摘要：全球化经济和加入WTO使中国银行业面对日益激烈的市场竞争，如何利用和发挥客户价值已经成为行业竞争的焦点。如今CRM概念已悄悄兴起，新的信息技术带来的不仅仅是技术的进步，随之而来的新的管理概念和新的企业发展前景才是企业信息化风潮涌起的主要推动力。CRM的意义在于帮助银行将原始数据转化为策略性的信息，中国工商银行等大型银行已经依托自身技术实力开始了CRM系统的开发和推广。国内金融市场开放,使我国银行业面临国内外市场的双重竞争。以客户为中心,推行客户关系管理,在激烈的竞争中赢得和留住客户资源,形成自身的竞争优势成为各银行企业提高自身竞争力的关键。在当今竞争激烈，富于挑战的商务世界中，公司主要的目标就是向客户提供高质量的服务，同时，客户的满意度对他们来说，也是非常值得关注的指标之一。有效的客户关系管理可以帮助公司在市场中脱颖而出，争取到潜在客户，保持住那些大客户，降低运营成本，最终带来营业利润。因此，银行业CRM的实施是势在必行的。本文分析了CRM在银行业中实施存在的问题，具体就几家银行进行特别分析，来说明银行业CRM的实施。

关键词：银行业、CRM实施

一、 银行业CRM现状 

　　如今，银行业务网络化、电子化为客户提供了更多的便利，同时也意味着银行与客户交流的方式发生了变化，双方的联系不再是直接的面对面的交流，因此客户信息的多渠道获取和深入分析对银行业将越来越重要。客户关系管理的建立有利于银行针对客户的需求提供互动式的个性化服务，在广泛的客户群中保持银行的品牌形象。

金融行业是信息最密集和最不对称的行业，随着信息化工具的普及和网络平台的发展，使得客户的背离变得非常简单。目前，摆在银行业面前的基本问题是：如何得到客户留住客户使使客户价值极大化。银行在与客户接触的过程中，必须在全天候实现客户信息完全集成的同时，认识到每一个客户的个体差异，无论是个体银行还是投资银行，都必须找到能够快速应对不断变化的市场需求的方法。

据有关资料显示，有42%的企业购买了CRM软件后根本没有安装。CRM的这种应用现状在中国的银行业也非常普遍。很多银行业表现出的IT技术与业务的背离，使得CRM的实施和应用与任何一个管理软件一样，其过程没有过多的技术难题，而是IT管理与企业业务的融合问题。应用CRM对银行最大的挑战在于，如何把客户资源结合到自身的核心竞争力之中，使其难以被模仿，更无法被竞争对手复制。CRM的实施，将为银行带来以客户为中心的先进理念，但只有加强数据挖掘和决策支持等高端CRM应用，将数据仓库和综合业务处理系统、管理信息系统相结合，形成商业智能，才能真正培养和打造出银行的核心竞争力。例如，美国的Capital One财务公司，于1994年从Signet公司中分离出来时，只是一家很小的信用卡公司，但现在它已位列美国10大信用卡发行商之列，拥有1亿张信用卡、2 000万以上的客户和近三百亿美元的总余额，其成功的秘诀就在于它实施和充分利用了CRM。 

　　从目前的竞争态势看，外资银行在经营策略和目标客户获取方面的优势已有所体现，其优势在于不仅服务品种类别多，而且能提供按需服务。同时，国外银行大都重视对新技术的投入和应用，通过互联网、移动设备、呼叫中心等创造多渠道客户关系交互方式。因此，国内银行建立一个基于客户的竞争优势，是成功的关键。

二、银行实施CRM的六道坎

数据仓库的应用如同沙里淘金，需要多层筛选，而建立完善的应用模型将事半功倍。与国外银行相比，国有四大商业银行最大的优势就在于拥有海量的客户信息数据。布局广泛的网点虽然能为更多的客户提供服务，但广泛服务带来的效益非常低。开发数据仓库，对庞大复杂的数据信息进行科学的整理和细分，已是当务之急。

篮子里装些什么？ 

　　目前,有两种数据仓库的建设模式，一种是先构建整体的数据仓库，再由此建立数据集市，另一种是先建数据集市，然后通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库。后一种方法更能满足近期目标的需求，但增加了未来转换为的数据仓库的数据体系结构的困难。各银行实施的数据集中工程恰恰为实施集中式体系结构的数据仓库提供了基础。

　　开发数据仓库系统，首先必须确定系统所包含的主题域，就是决定在数据仓库这个大篮子里装什么东西，这需要对大的数据主题进行分解，从业务上确定分析主题的大类、小类，并进行主题定义，直到每个主题能够直接对应一个主数据模型为止。

　　银行典型的主题领域包括客户、产品（账户）、交易、渠道、营销活动、资产、财务、分支机构和职员等，具体需要分析哪些主题由业务目标决定。以个人业务的数据仓库开发为例，客户主题包括客户的基本信息、账户信息、交易信息、交易机构等。产品主题包括每个产品在各个历史时期、各个分支机构的销售额、促销力度、销售周期、销售成本等，如定期存款的余额、某阶段的新增额，某个理财产品的销售额、销售周期、销售成本等。

　　下面将介绍对于银行来说最重要的客户价值的评估、产品分析和交易分析的模型的建立。

客户价值评估

　　我国四大国有银行有着巨大的客户群，要对全部客户进行分析是不可能的，既是浪费资源，也没有必要。

　　所以数据仓库的第一个应用就是根据客户对银行的价值挖掘出中高端客户。要计算每个客户的业务价值Vb，应统计出客户各类产品的业务量Qi和交易笔数Ti，业务量Qi按相应的价格Pi折算，同时减去交易产生的相应的成本Ti*Ci(Ci为单笔交易成本)，公式简化为：Vb=∑(Qi*Pi- Ti*Ci)。这样的计算量比计算余额大得多，算法也更复杂。成本的估算比较复杂，包括各类资金成本、人员成本、设备成本等，不同的交易渠道成本差别很大。

　　客户产品余额主题的事实表为客户产品余额或日均余额表，根据客户各类账户按产品汇总统计，每个客户每个产品每月存放一条记录。主要维度表有：月末日期维度、产品维度、客户维度等。应用模型示意见图1。 

　　虽然模型很简单，但有很大的计算量，必须考虑以下两个问题。

　　● 数据聚集粒度的粗细程度。在事实表中，如果存放最细的产品数据（如人民币定期存款整存整取三个月），记录数会很大，如果仅把产品划分为资产、负债，可能分析不够深入，需要根据业务需求及数据实际情况平衡考虑。 

　　● 数据的保留时间。假设有500万个客户，如果平均每个客户有两种产品，每月统计到事实表中的数据就有1千万条记录，每年就要产生1亿多条记录，这会浪费磁盘的空间与工作时间。当然可以在此基础上按大的产品类型进一步汇总，每个客户每月只存放一条记录，该记录包含了各产品大类的内容，这样，可以减少磁盘空间的占用。

　　根据这个模型还可以发现流失的客户与新增的客户。 

客户产品分析

　　市场营销的最常见的方法是细分客户群，通过分析各客户群的特征，为不同的客户群提供不同的服务。同一客户群的客户特征非常相似，如客户的产品属性、地域、收入、职业、学历、年龄等。客户细分主要从两个角度出发：人口统计学和客户所购买的产品。人口统计学是客户的收入、职业、学历、年龄及客户所在地域、客户所在地域的人口特征与经济特征等基本信息，但这些信息并不能给银行产生直接效益。一般来说，客户细分主要基于客户所购买的产品进行，是数据驱动的客户细分，客户所购买产品的价值直接体现了目前对银行的价值。在产品细分的基础上结合分析收入、职业、学历、年龄等。

　　根据客户购买的产品情况，可以把客户划分为存款类客户、贷款客户、卡消费类客户等。根据不同的客户，提供整合后的银行产品和服务资源，帮助客户及时了解账户及相关信息，调整资源配置与投资，实现个人资产收益最大化。

客户交易分析

　　客户交易主题分析的事实表从客户账户交易流水生成，记录每类交易的发生情况，主要维度表有：日期、渠道或机构、交易类型、交易账户、产品等。模型示意见图2。 

　　图中有八个维度表，可以对客户账户的交易类型、交易渠道及交易机构等进行分析。虽然有八个维表，但一个账户只属于一种产品，同一时间点只能有一个状态，交易也很少在多个机构发生，不同产品的账户交易可能只允许在规定的机构、规定的渠道进行。

　　极限情况下，事实表中的记录数=账户维表记录数×交易类型维表记录数×渠道维表记录数×机构维表记录数。一般省级分行的账户数约一千万左右，发达地区省级分行账户数约一千五百万左右，交易类型维表记录数、渠道维表记录数、机构维表记录数即使设为极小值，如分别为2、5、5，这样事实表中的初始记录数就达到5亿条。根据实际情况，账户的日活动率约为5%，据此估算一千万账户一个月的累计交易笔数约为一千五百万，一年的记录数也近两亿，这样需要占用大量的磁盘空间。我们可以把交易类型维简化为借与贷，不统计没有发生借、贷关系的交易，直接在账户事实表中使用借方发生额、贷方发生额两个字段，这样的数据量就减少了一半。

在这个模型基础上，还可以进一步建立客户忠诚度模型等。传统OLTP应用是按照SDLC开发生命周期开发的，而数据仓库是在螺旋式开发方法学的指导下开发的，需要一个持久的过程，业务部门在业务的开展过程中会不断提出新的需求，也就是说模型的开发同业务的开发一样是无止境的，这将是一个不断探索、不断完善的循序渐进的过程。

三、我国商业银行成功实施ＣＲＭ的关键因素分析　　 

　　１．加强银行对ＣＲＭ的认知，创新管理理念，重构业务流程。ＣＲＭ不是单纯的信息技术或管理技术,它是一种企业战略,是一种新的企业管理思想和管理模式,它的实施首先是管理层面的实施,通过银行高层管理思想的全面转变，一切围绕“以客户为中心”的理念去实施，真正将“大服务”管理理念灌输到银行的每一个职工之中，把客户当成银行经营的重要资源和财富，才能提升银行的核心竞争力。国内实施的大部分ＣＲＭ项目,强调的是对国外产品和技术的跟进和超越，项目实施过程中更多地关注产品研发和操作培训，对于人员、流程和策略则重视不够。这种思路的直接后果是，ＣＲＭ成了技术人员和市场部、营销部、客户服务部的工具，企业的最高领导层成了ＣＲＭ的旁观者，这是造成ＣＲＭ高失败率的源头。在以“客户为中心”思想的指导下，银行必须对原有组织结构进行调整，建立一个适应客户需求、职能完整、交流通畅、运行高效的组织结构。同时，从客户的角度出发对自身的业务流程进行全新的审视，找出现有业务流程的缺陷,提出改进措施。通过组织结构和业务流程再造，使银行内部各部门协调统一，全行资源有效整合，最大程度实现ＣＲＭ的价值。 

　　２．营造重视客户利益，让客户满意的企业文化，提高商业银行的核心竞争力。在以往的市场竞争中，银行往往会形成一种以“赢利为目的”，“以利润为中心”的企业文化，过分强调银行利润，忽略了顾客需求，这种以自我为中心的结果导致了客户的不稳定和利润的下降。研究表明，绝大多数企业８０％的销售额来自于现有的客户，６０％的新客户来自于老客户的推荐。如果企业能够减少５％的客户流失率，企业的利润将增加１００％，甚至将增加１４０％。因此，现代企业都将客户视为最重要的战略资源。要留住已有的客户，发掘和吸引新客户就必须转变思想、更新观念，树立“以客户为中心”的核心理念，营造重视顾客利益，让顾客满意的企业文化。顾客往往是通过一个企业的文化来认识企业、选择企业。著名的ＤＥＬＬ公司之所以能够在群雄纷争的ＩＴ市场脱颖而出，非常重要的一点就是它建立了一套能够快捷满足客户个性化需求的企业文化体系。遵照这一文化体系的要求，ＤＥＬＬ公司建立了一套包括销售、生产、采购、服务全过程的系统，为用户提供个性化的定制和配送服务，奇迹般地保持了多年５０％以上的增长，成为当今世界最大的电脑厂商之一。因此，银行对顾客的吸引、对市场的占有也主要通过银行的企业文化的魅力来进行。 

　　３．进行全面的市场调研，明确自身优势，确定目标市场定位。中国银行业在发展阶段和技术水平上均落后于国际银行同业，因此，在实施ＣＲＭ时不能照搬外国技术和软件。中国银行业具有在中国本土经营的经验，熟悉市场环境，了解客户状况,应该尽早根据自己的竞争优势来确立自己的战略管理目标，确定明确的目标市场。在此基础上，对现有流程和自动化需求进行分析，确定企业到底需要实现哪些商业自动化功能,从而为实施全面ＣＲＭ解决方案提供必要的数据依据。例如，美国花旗银行的目标非常明确;就是要做高端市场,并且已经得到世界的认同。花旗银行的高端客户资产要达５万美元以上。一般客户开户要高于１万美元,低于１万美元的还要向银行交纳一定额度的“保管费”。 

　　４．改变传统观念，进行客户市场细分，针对不同客户提供差别化服务，建立起互动型的客户关系。银行应该改变“客户即是上帝”的传统观念，并非所有的客户都会给银行带来价值，银行的目标是留住那些有价值的客户。因此，银行应该在与客户的接触中尽可能多地搜集客户各方面的信息，建立统一的客户档案，对客户资源进行细分，针对不同客户提供差别化服务。要及时发现重点客户的特殊需求，不断地创新业务品种,提供个性化的服务，提高客户满意度，培养客户的忠诚度。客户管理专家约翰·戈德曼曾说：“中国目前的金融机构应更注重手头１％的老客户，而不是将所有精力花在拓展９９％的新客户上”。要建立有效的客户反馈机制,使得客户的种种意见和评价能动地反馈到银行,掌握客户的潜在需求,使已有客户对银行的利润贡献最大化。特别是要主动做好对优质客户的预见性分析。从根本上发掘培养优质客户，注重如何将预期客户发展成为现实客户，如何将解约期的客户拉回到恢复期内,从而使银行得以凝聚客户关系，提高客户让渡价值，持续提升客户满意和客户利润贡献度。１９９９年底，英国巴克利银行实施的一项ＣＲＭ新举措——向客户发布“季度新报”，其内容包括客户已享有的银行服务，向客户做新产品推荐以及改善当前财务管理的建议等。值得借鉴的是，巴克利银行就是通过ＣＲＭ软件区分和不同客户的关系，提供给客户各不相同的个性化的推荐和理财方案，体现了ＣＲＭ的两个重要原则：了解客户需求和挖掘重点客户消费潜能。 

    ５．利用先进的数据仓库技术，建立完整的ＣＲＭ数据分析系统。实施ＣＲＭ项目需要把收集来的大量的客户资料、销售线索、销售过程和售后服务等客户数据整合成一套统一的客户数据库,并将这一体系渗透到日常经营管理的各个部门。银行客户量大，业务种类多，而且这些业务发生在不同的系统、部门和营业网点，这就要求银行利用数据仓库技术动态搜集，及时捕捉信息，整合信息渠道，通过信息平台，实现不同渠道、金融企业内不同部门以及不同环节的客户信息共享。例如，美国美洲银行１９９７年成功将数据仓库技术运用于ＣＲＭ研发，在行内设置１００多处数据仓库型客户关系管理系统的利用终端，１５００名职员通过使用这些终端，每天平均检索３０００件以上的信息,面向全行数千职员提出各种报告，提高了各类信息的时效性和综合利用率。同时，银行的ＣＲＭ系统的核心功能是通过对大量的客户数据进行分析，挖掘有价值的客户和客户的潜在需求，为营销和服务决策提供依据。因此，银行的ＣＲＭ系统必须具有强大的数据分析和数据挖掘能力，能够根据设定的模型对客户行为进行聚类、分类以及关联性分析，将数据转化为有用的信息来支持经营决策。

四、总结

对于一个高效的销售队伍来说，客户关系的管理是保证业务持续和利润提高的重要一环。随着新技术的发展，一个完善的客户关系管理系统通过销售、营销和服务的各个“接触点”获得客户信息，依靠数据仓库技术，实现商业智能。从而为企业建立一支知识化的营销队伍，以达到缩短销售周期、提高客户响应率、增强客户忠诚度，最终实现利润的提高。 针对当前国内银行业激烈的市场竞争，本文从理论和实践两个角度出发，对国内商业银行实施客户关系管理系统进行了全面的分析。论文以中国工商银行江苏省分行为研究对象，首先阐述了江苏省工行实施客户关系管理系统的必要性和紧迫性，通过对江苏省工行金融电子化建设的过程和现状的分析，采用系统工程的方法，从需求分析、目标设计、功能设计、系统结构设计等方面对江苏省客户关系管理系统的实施方案进行了全面而系统的研究，并在此基础上对整个系统实施的投入产出以及实施的风险进行了分析。

[参考文献] 

　　[１] 李媚，黄瑞芬．中国银行业实施客户关系管理的策略探讨[Ｊ]．青岛职业技术学院学报，２００５，（２）． 

　　[２] 陈菲．商业银行客户关系管理方向及实例借鉴[Ｊ]．商业时代·理论，２００５，（２０）． 

　　[３] 向一丹，田剑．我国商业银行客户关系管理的应用[Ｊ]．船舶工业学院学报(社会科学版)，２００４，（３）． 

　　[４] 汪莹，李林．ＣＲＭ打造企业核心竞争力[Ｊ]．合肥工业大学学报(社会科学版)，２００４，（６）．