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近日作者以“分享嘉賓”身份參加了一場主題為“存量經營時代，企業如何利用AI做好用戶運營”的網絡研討會，并在會上圍繞存量時代的客戶經營趨勢、銀行存量客戶經營策略以及AI如何賦能銀行存量客戶經營等方面進行了分享和探討。

作者將此次分享與討論的主要內容做了梳理，以饗各位朋友。

第一部分

存量時代客戶經營的特征及趨勢

客戶經營的底層邏輯簡單來說就是連接客戶與產品，在下圖中，最上方是業務經營目標，左側是客戶，里面涉及客戶生命周期、關鍵行為、客戶分層以及經營策略等；右側則是產品，涉及產品的設計、營銷、競品分析和產品迭代等方面；下方是數據、權益、客戶、AI等底座以及機制、人才等基礎能力，而中間則是客戶經營的重點，涉及渠道、經營和場景。客戶經營的邏輯其實就是將不同的客戶與不同的產品，通過最短路徑、在最低的成本下實現精準連接，概括一下，就是做好客戶與產品之間的連線題。

隨著流量紅利的逐步消退，大部分行業都面臨新客增長緩慢、市場競爭激烈、客戶流失加快等問題，尤其是客戶量級過億的銀行，線上獲客的天花板大多已經顯現，所以此時對于存量客戶的價值挖掘就顯得格外重要。

存量時代客戶經營的特征和趨勢大概分為5個方面：

精細化：客戶的需求越來越高，需要我們從個性化、定制化方面切入，通過千人千面的方式對其進行精準轉化；

場景化：客戶如今的在線時間基本都被一些相對垂直的場景所瓜分，此時就需要我們在場景中對客戶進行無縫的觸達，這樣才能保證轉化率；

私域化：這個在存量客戶經營的邏輯中極為重要，大家都知道二八定律，對于那些貢獻8成營收的兩成高價值客戶而言，通過企微等私域渠道為其進行一對一的服務很有必要；

一體化：這一點主要體現在多渠道觸達上，也就是不管客戶身在何方，都能以最合理的方式對其進行觸達；

智能化：這點最為高階，但同時也是存量客戶經營能否做好的勝負手，主要原因在于存量客戶各階段的特征相對穩定，在生態內留存的數據相對全面，所以更容易通過智能化手段進行價值挖掘。借助大數據挖掘、人工智能和大語言模型等技術，智能運營能與人工運營協同配合，精準覆蓋用戶成長的各個階段，靈活調用運營資源，在實現最優ROI的同時，驅動業務實現階梯型增長。

在此著重提下“智能運營”，在我看來，一個閉環的智能運營體系至少包括觸發、內容、觸達、轉化和策略/模型等5個關鍵模塊（下圖）。

觸發模塊：所謂“觸發”，就是引發運營動作的動機，其基礎則是對用戶在全生命周期中的不同狀態、行為和場景等標簽的識別，一旦用戶的某個標簽發生變動，即可觸發后續的“內容模塊”，為促進用戶轉化提供內容組裝。

內容模塊：主要是對內容進行自動化組裝，包括產品、活動、權益等，在收到觸發模塊所發出的指令后，內容模塊依據用戶狀態、具體行為以及所處場景等信息，自動組裝出供轉化用戶使用的具體內容和形式。

觸達模塊：主要是基于對全渠道的一體化管理，可以對用戶進行實時且靈活地觸達。具體來說，在具體內容組裝完成之后，就需要將其推送給目標用戶，為了保證最終的轉化效果，在對用戶進行觸達時，需要為其匹配相應的渠道、內容形式以及時點，以期達到最優效果。

轉化模塊：主要是在促使用戶完成轉化的同時，通過對其在活躍、留存、裂變、業務變現等轉化行為的深度分析，進一步洞察用戶潛在的生命旅程動向，以及未來可能產生的業務需求，從而為下一循環的“觸發”積累足夠多的信息。

策略/模型模塊：這是智能運營體系的核心，該模塊通常基于A/B試驗系統、自動化工具和AI技術進行搭建，能夠為包括觸發、內容、觸達和轉化在內的所有模塊提供策略及模型支持，實現用戶、渠道、產品和營銷時點的精準自動連接，最大限度提升用戶轉化率。

第二部分

銀行存量客戶經營的邏輯與策略

在銀行的客戶經營邏輯中，比較有代表性的就是所謂的“三分體系”（下圖），也就是分層、分級和分群。

分層：依據客戶所持有的資產規模進行分類，并為其提供不同的服務模式，例如面向高凈值客戶采取以人為主、科技賦能的服務模式，面向財富敏感客戶采取“人+機”的服務模式，面向大眾客戶則以AI客服隊伍、線上渠道經營為主。

分級：根據客戶對銀行的綜合價值貢獻對其進行分級，不同級別的客戶可以定期享有不同檔位的回饋權益，而衡量客戶價值貢獻的標準主要有AUM、激活業務數、業務活躍度、行內渠道活躍度等。

分群：以客戶畫像為基礎，分析不同客群的特點與需求，以“專區運營模式”為主，為每一類客群提供更為精準的金融產品及服務，常規的分群類別主要有代發客群、養老客群、車主客群、縣域客群等。

除三分體系之外，銀行客戶經營比較有代表性的特征還有總分一體化和線上線下協同（下圖）。圍繞“全行運營一盤棋”的原則，打通從總行到分支行、網點的立體式營銷運營流程，通過從上到下的管理賦能、以及從下到上的需求反饋，構建數字化運營閉環。

總行：負責搭建數字化集中經營平臺、構建數字化營銷運營服務標準體系、完善App運營體系，加快數字化運營能力突破，為全行營銷運營能力提升提供數據支撐、策略支撐、管理運營支撐等有力保障。

分支行：主要構建數字化經營能力，建立包括App線上運營人員、數據分析人員、商務拓展人員的中臺隊伍，通過運用總行營銷資源、搭建APP分行專區與數字網點等線上平臺，做好區域化線上運營與客戶屬地化經營，加強用戶引流、促活、轉化和經營。

網點：包括客戶經理在內的營銷人員需遵循總分行的營銷策略指引，通過線上線下渠道、營銷工具或系統，面向終端客戶開展高契合度的產品銷售和客戶服務。

在銀行的客戶生命周期中（下圖），針對存量客戶的經營動作主要集中在成長期、提升期和鞏固期等三個階段。

成長期：銀行客戶經營的起始環節，在與客戶建立初次連接時（如客戶新開戶后的3個月內），即通過客戶關懷與營銷，與客戶建立穩定且高頻的互動關系，在加強客戶與銀行的粘性的同時，持續提高客戶對銀行的認同感和滿意度，為后續的金融產品轉化奠定基礎。

提升期：客戶在銀行資產穩定提升的關鍵環節，該環節需要根據客戶所持有的產品及日常的交易行為表現進行持續洞察，進而識別出有轉化潛力的目標客戶，進而對其進行有計劃、有節奏的溝通聯系，并為其匹配層階分明的權益激勵，促使其持續提升行內資產。

鞏固期：處于該環節的客戶通常比較活躍，同時對銀行有著較高的信任度和依賴度，是進行交叉營銷和裂變的黃金時段，其中交叉營銷是為了進一步挖掘客戶的金融價值，而裂變則是充分利用客戶的社交資源，通過MGM輻射并覆蓋到更多的目標客群，擴大銀行的潛在新客群體，實現客戶經營對客戶拓展的賦能。

將互聯網平臺常用的AARRR模型與銀行客戶經營策略繼續融合，就能得出一個銀行客戶經營的策略矩陣（下圖），其中涉及處于不同階段的客戶的特征、相匹配的經營策略及營銷活動，這其中可以重點關注與存量客戶經營相關度最高的“提升階段”。

在上述這套經營策略的基礎上繼續擴展，即可得出銀行的客戶經營總體結構（下圖），主要包括渠道層、經營側、策略層和數據層等四個方面。

結合銀行在存量客戶經營所面臨的諸多挑戰（下圖），各層面需關注的重點有：

戰略：自上而下戰略重塑，以點帶面推進創新落地

渠道：構建基于多渠道協同運營的營銷管理體系

經營：從客戶視角出發，實現一體化、精細化經營

策略：強化洞察能力，挖掘并滿足客戶潛在需求

數據：打造以客戶為中心的數據根基，提升應用能力組織：目標為導向、獨立考核、靈活多變的組織形式

第三部分

AI賦能銀行存量客戶經營

那么，當前面對客戶群體龐大、產品矩陣繁多、觸達渠道復雜的情況，大部分銀行在數字化運營領域表現平平，在產品體驗、用戶價值和運營效率等多個方面與頭部互聯網公司存在明顯差距，而這些差距在當前的技術環境下很難得到改變，而AI的出現則有望改變這種情況，尤其是需求洞察、產品洞察、精準營銷和精準觸客等方面。

最后，我們來暢想下AI賦能銀行客戶經營的理想狀態（下圖），首先AI可以從獲客、轉化和留存等方面進行營銷賦能，比如前文提到的客戶洞察、精準營銷等方面；其次還能從系統平臺側以及運營管理側進行管理賦能，比如構建支撐智能運營所需的素材庫、活動庫、話術庫、知識庫等；再者就是對銀行總分一體化戰略的整體賦能，幫助總分支行更好地揚長避短，對終端的客戶經理提供更為高效的工具及策略支持，從而實現客戶價值最大化。

針對當下大火的大模型，個人認為國內銀行業在該領域的探索仍然處于以提升業務運營效率為主的起步階段，如果從存量客戶經營的視角來看，目前有三個領域具備一定的落地可行性：

客戶服務：在大模型的加持下，銀行不僅可以為客戶提供量身定制的資產管理建議，還可通過聊天機器人或虛擬數字人為客戶提供7*24全天候服務。同時通過分析客戶數據和個人偏好實現更加智能化的KYC，進而為客戶提供個性化的服務體驗，持續提升客戶滿意度和價值轉化率。

智能營銷：缺乏保質保量的營銷物料是不少銀行在推進“千人千面”智能營銷策略落地時遇到的通病，其中的主要原因是銀行自身的內容生產能力較弱且過于依賴外部供應商。大模型有望改變這一現狀，通過與AIGC相關技術的結合，銀行的營銷系統可以面向不同客戶自動生成不同的物料，并選擇合適的時機和場景對客戶進行觸達，實現真正意義上的“智能營銷”。

業務運營：前文提到的智能助手是不少銀行在引進大模型時的切入點，即通過大模型來提升業務運營效率，這其中包括通過簡化手動流程，最大限度地減少錯誤并減少人工干預的需要；通過實現數據輸入、合規性檢查、文檔處理、基礎客戶服務等日常任務的自動化，來釋放寶貴的人力資源。

結語

借助新興的AI和大模型技術，以銀行為代表的傳統金融機構，有望憑借AI對業務的全面賦能，把在互聯網時代落下的功課快速補上。

通過在精細化、場景化、私域化、一體化和智能化等方面的持續發力，重構銀行與客戶間的連接關系，持續提升客戶經營質量，在高效挖掘存量客戶價值的同時，引領銀行業務運營從“數字化”穩步升級至“數智化”，進而創造更大的行業價值。

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