客户池：金融机构如何做好零售客群运营

现如今，金融机构的数字化经营中都面临着一个问题，就是“如何将海量存量客户培育为活跃的财富管理需求者？”然而，金融产品的长期性和投资周期等特点决定了，投顾与客户间的互动必须是深层次的。只有当客户对投顾的专业足够信任，且将关系经营到一定深度时，成交才能水到渠成。

因此，每个理财师都需要有专业度、有情商、循序渐进的培育财富需求，从而赢得客户长久的信任及转化。

有效分层，差异化经营

运营的本质是合理规划有限的资源做最大的产出，在面对多元化结构的客群经营时，客户诉求众口难调是最大的问题。而要做到雨露均沾则意味着更大的成本投入，因此筛选业务贡献值更高的客户进行分层，进行差异化经营是客群经营的整体方向。

贝塔研究院认为，客户的分层一般有两种形式，一种是按照客户自身属性进行分层，主要用于区分客户经营价值及对企业的贡献度，常见分层模型如RFM客户价值模型。通过一个客户的近期购买行为（R）、购买的总体频率(F)、消费总金额(M)三项指标来描述该客户的价值状况；另一种是出于某种业务目的而进行的分层，如：用户增长，活跃度提升，产品销售，常见模型如：AARRR增长模型。

但以上相关模型更适合应用在快消相关行业，对与金融行业适用性可能并不高，如RFM模型中F（Frequency)代表消费频率，但对于产品周期较长的金融行业客户，比如银行存单客户、基金定投客户，消费频率难以作为一个有效的衡量指标。

常用用户分群模型有一定借鉴意义，但是应用到具体行业和客户身上则需要从模型最底层逻辑出发，思考哪些因素是会影响客户决策或状态，进而根据这些因素构建客户分层依据及相应客户模型。

适合金融机构零售客群的分层方式

如果从实例的角度出发，贝塔研究院认为，适用于金融机构零售客群的分层往往会从“人”属性出发，其中资产属性是最关键指标，高资产是带来高贡献值的必要非充分条件，最明显的如：银行会根据资产来划分客户等级，后续所有经营策略都会根据不同客户等级来细化经营，这类分层经营对应策略主要是用于延长客户生命周期。

然而，如果需要对业务增长制定用户分层经营策略，则需要从更多维度去制定用户分层机制，如某银行需要做首发基金申购业务增长，在有限的营销资源下如何制定一套分层经营策略以保证产出最大化，根据基金申购方式和营销形式，可以简单归纳出以下几点因素可能会影响客户的基金申购。

第一是资产余额，因为最低申购金额往往是限制客户入场的门槛。

第二是移动端登录次数，因为当前主要的申购渠道是通过App端讲行的。

第三是近期基金购买的记录及盈亏情况。经过调研发现，往往有讨购买记录且盈利的客户更有可能复购。

第四是广告点击率。因为基金申购是具有时效性的，广告触达率越高的客户在窗口期进行申购就越及时。

由此，我们可以将以上各类因素进行组合对客户进行分层，得出不同特性的客户制定相应的经营策略。

图1，来源：贝塔数据

正如图中所示，经营策略因客户App端活跃度不同而制定了不同的渠道推广方式，又根据客户的意向强烈程度分配不同比例的营销资源，如此达到分层经营、差异化经营的效果。

图2，来源：贝塔数据

正如《客户池—金融机构数字化营销方法与实践》书中所言，如何将客户有效进行分层，让每一个产品都能匹配到与之契合的客户群体，从而进行差异化经营是金融机构数字化经营的重要目标。对此贝塔研究院认为，除了成熟的精细化运营手段外，还需要一系列数字化工具的加以辅助，才能真正实现高效的客群分层经营和差异化经营。

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