華夏基金客服總經(jīng)理葛朝暉做了主題為“大數(shù)據(jù)助力基金營銷服務(wù)”的演講。

 

 

華夏基金客服總經(jīng)理　 葛朝暉

 

    葛朝暉： 今天的題目是大數(shù)據(jù)助力基金營銷與服務(wù)。下面先展示我們在大數(shù)據(jù)上的一個(gè)小應(yīng)用，這是公司18年慶時(shí)，我們從幾十個(gè)數(shù)據(jù)中不斷篩選，站在公司的角度肯定希望展示公司實(shí)力，但是我們更多考慮的是客戶對什么有興趣、易于傳播。比如說3千萬客戶沒有太多概念，但是說和加拿大一樣就直觀了。投資資產(chǎn)的規(guī)模1萬億，這個(gè)錢不是公司的資產(chǎn)，而是所有的投資者的資產(chǎn)，可以建造800個(gè)衛(wèi)星。誰最能掙錢？原來是63年的大叔，他們理財(cái)掙錢的能力最強(qiáng)。持有最多華夏基金的客戶有42個(gè)基金，很佩服我們顧客的忠實(shí)度。這是前兩年做的華夏現(xiàn)金增利的號(hào)外，里面有最忠實(shí)的客戶交易400多次，買的最多的客戶一次申購1億，掙錢最多的僅僅通過貨幣基金就可以買一輛瑪莎蒂尼。

 

    對于大數(shù)據(jù)的定義這里不展開太多，大家在書本上都可以看到。大數(shù)據(jù)在基金行業(yè)也有著應(yīng)用，我們也嘗試過對客戶的語音通話和在線進(jìn)行熱點(diǎn)分析、數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品目前市場上近10個(gè)，投資上的量化交易或者是智能交易也是其中的應(yīng)用方式，風(fēng)控上最典型的就是這幾年利用大數(shù)據(jù)在識(shí)別老鼠倉上收獲明顯。

 

 

    我今天的題目雖然是大數(shù)據(jù)，但其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到大數(shù)據(jù)的要求。對于基金公司或者很多的傳統(tǒng)行大家共同面臨的問題：交易頻次低，我們不是京東，不是亞馬遜，他們有很多的客戶不停的交易，但是對于我們的客戶來說一年可能就買賣幾次，意味著可以獲得的數(shù)據(jù)很少?？蛻舻年P(guān)鍵數(shù)據(jù)不完整，我們可以得到是客戶在華夏基金的完整交易信息，但是在其他公司的投資信息得不到，可能在我們這里買了5萬是小客戶，在其他的地方買了500萬就是大客戶。能夠知道你的年齡和性別，但是不知道你的職業(yè)和收入，所以和銀行或互聯(lián)網(wǎng)公司相比有很大的劣勢。

 

    但是，對于公司來說最重要的是“大數(shù)據(jù)能不能用？”我認(rèn)為“大數(shù)據(jù)可以做，而且必須現(xiàn)在做。”為什么？我們這幾年一直做各種各樣的交流，組織了幾次行業(yè)研討會(huì)，與大學(xué)或咨詢公司合作，探討在企業(yè)里如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)。前幾年和沃頓商學(xué)院做交流時(shí)，討論在數(shù)據(jù)不完整的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析有沒有意義？有一位知名市場營銷教授談到，其實(shí)我們對客戶的很多社會(huì)屬性的分析反而意義不大，更準(zhǔn)確、更有效的是用交易行為去推測交易行為，在數(shù)據(jù)里面可以反映出很多客戶的真實(shí)需求。

 

    這是一個(gè)基本的架構(gòu)來構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)分析應(yīng)用體系：首先主要是跟IT合作建立底層的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，包括搭建數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)提取分析應(yīng)用和效果監(jiān)控；在分析層，綜合使用各種分析方法和工具，比如客戶畫像、客戶行為軌跡分析、回歸模型、決策樹等；當(dāng)然，但是這兩層并不是最關(guān)心的，作為管理者或業(yè)務(wù)人員我們真正關(guān)心的用數(shù)據(jù)能解決什么問題？產(chǎn)生什么效果？我們在這些應(yīng)用領(lǐng)域都已經(jīng)嘗試過了，例如產(chǎn)品營銷、流失客戶挽回、客戶之聲等。

 

 

    我們在通過電話、短信、微信、網(wǎng)站等手段對老客戶進(jìn)行以客戶為中心的產(chǎn)品銷售時(shí)，面臨許多問題：人力不足，客戶量很多，有幾千萬的客戶；能力不足，全部是服務(wù)人員，之前沒有任何銷售經(jīng)驗(yàn)；激勵(lì)不足，畢竟是服務(wù)部門在探索期；產(chǎn)能不足，初期帶來的收益還不能覆蓋成本。這些問題疊加在一起，最主要的問題就是價(jià)值不足，要想盈利就要在人力有限的情況下銷售更多，但是一個(gè)人每天可以打的電話數(shù)有限的，這個(gè)背景下數(shù)據(jù)的重要性就凸顯出來了。

 

    首先對客戶從各個(gè)維度上打標(biāo)簽，對客戶做一個(gè)四象限分類，是否可以成交取決于兩個(gè)關(guān)鍵：一個(gè)是有沒有錢去投資，這是購買力、是客觀能力；另一個(gè)是愿不愿意在我們這里買，就是信任，信任華夏基金、信任打電話給他的人。

 

    我們在起步時(shí)，要讓電銷這個(gè)事對每一個(gè)服務(wù)人員覺得非常簡單，只要不斷打電話就會(huì)成交，以便讓服務(wù)人員盡快轉(zhuǎn)化成銷售人員。我們在后面構(gòu)建一個(gè)很復(fù)雜很強(qiáng)大的支持系統(tǒng)，來不斷提高產(chǎn)能。我們從100個(gè)標(biāo)簽里面進(jìn)行篩選和各種各樣的分析、聚類，最后劃分了三個(gè)大屬性：第一個(gè)是購買意向，客戶現(xiàn)在就想買；第二個(gè)是購買力，我有錢能去買；第三個(gè)是客戶的基本粘性，客戶愿意在網(wǎng)上交易買。在之前的成交率大約1%，這里的成交率不是以呼通未基數(shù)，而是以接聽電話后聽了對產(chǎn)品和服務(wù)介紹的客戶，這個(gè)成交率價(jià)值不夠。我們經(jīng)過模型的分析之后選擇出來了十幾個(gè)指標(biāo)，對2萬名客戶按權(quán)重打分排名，效果非常明顯，排名在前五千的成交率達(dá)到9.9%，相當(dāng)?shù)母撸?0個(gè)電話就能成交1人，而越往后排成交率越來越少。

 

 

    再看另外一個(gè)例子。這是前兩年我們做的另外一個(gè)產(chǎn)品，可以看出凈值在一點(diǎn)點(diǎn)上漲的過程中，許多客戶不斷賣掉，造成基金存量不斷下降。如果我們不干涉，客戶的存量就會(huì)只剩下這些。而我們從這時(shí)起進(jìn)行客戶關(guān)懷與營銷，紅色部分就是營銷之后產(chǎn)生的增量效果，大家可以看到數(shù)據(jù)對銷售和客戶存量的促進(jìn)作用是非常明顯的。

 

 

    大數(shù)據(jù)研究的失敗率也很高，現(xiàn)在給大家看的你覺得效果很好，但是在之前的過程中可能會(huì)研究十幾個(gè)甚至是幾十個(gè)不同數(shù)據(jù)的挖掘，最后只有一兩個(gè)起效果。所以更需要不斷的堅(jiān)持才會(huì)有效。下面我們再看一下流失客戶挽回的例子。我們對2000名流失客戶做了問卷調(diào)查，他們?yōu)槭裁促I、為什么賣，賣的原因有一半是真的需要錢，這個(gè)是攔不住的，而剩下的一半其實(shí)是大有可為的。這里對客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行了非常仔細(xì)的分析，當(dāng)時(shí)是用的邏輯回歸和決策樹的方法，全部賣掉的客戶在半年之內(nèi)不再購買的話，那么以后再主動(dòng)回來買我們的產(chǎn)品可能性就很低，也就變成了真正的流失客戶。對于流失客戶如何干預(yù)？在上一個(gè)例子中也看到了，基金凈值不斷上漲但客戶卻不斷的贖回，這是一件非常有意思的事。從行為金融學(xué)說就是鴕鳥心態(tài)，你手里有兩個(gè)股票，一個(gè)賠錢、一個(gè)掙錢，往往會(huì)賣掙錢的。我們又分析了不同客戶不同產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化規(guī)律，大家可以看到區(qū)別非常大，數(shù)據(jù)上的特征很明顯。我們根據(jù)客戶生命周期關(guān)懷、對客戶開展活動(dòng)等方法，進(jìn)行了客戶挽回，相比持倉老客戶的二次營銷這個(gè)的確比較困難。其中有一個(gè)活動(dòng)，是在提前預(yù)判會(huì)產(chǎn)生大量客戶贖，提前進(jìn)行干預(yù)，活動(dòng)的效果非常明顯，可以看出客戶的流失率下降、購買力提升。在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的時(shí)候需要注意一點(diǎn)，提升率往往很明顯，剛剛看著這個(gè)數(shù)據(jù)很興奮，但是從0.1%提升到0.5%對公司來說有沒有意義？如果是你選擇的客群從5%提升到20%呢？精準(zhǔn)營銷與大客戶量存在矛盾與平衡。

 

    剛才和大家簡單談了一下大數(shù)據(jù)在分析過程中遇到的困難，以及在當(dāng)前已有的條件下可以做的事。大數(shù)據(jù)很美好，未來的發(fā)展趨勢也非常遠(yuǎn)大，祝各位能夠在自己的行業(yè)中取得突破。謝謝！

 

    如下為大會(huì)現(xiàn)場演講實(shí)錄，如需完整觀看所有內(nèi)容，請登錄--http://qianlongyuan.cn/2016/。

 

 

 

  

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