浅析银行业混业经营促进CRM发展

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混业经营使银行的业务拓展为CRM提供了更多的客户信息，交叉的利用这些信息，可以得到新的发展策略，为客户提供更好的个性化服务，并从客户信息中挖掘出新的商机。这种新的商机可以称之为交叉销售(Cross-selling)。

交叉销售是指同时向一位顾客销售多种相关的服务或产品。比如说，如果金融控股公司的主营业务为商业银行，同时包括证券和基金等业务，交叉销售可包括向同一客户介绍贷款融资的业务；推荐购买股票、股票衍生工具；为客户提供上市、增发、在私募市场推荐投资者等服务。

从广义上讲，还可以把交叉销售归为一站式服务的子类。可以说，混业经营对CRM系统提出的新要求就是能够帮助银行提供一站式服务和个性化服务。

对CRM系统技术的要求：改良客户分类模型和关联分析模型

为了在混业经营的情况下实现一站式服务和个性化服务，CRM系统必须改良分析模型，挖掘出提供一站式服务和个性化服务所必须的客户信息。以下两个分析模型是将作出最大改变：

聚类：是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是使群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。这种方法通常用于客户细分。在开始细分之前不知道要把用户分成几类，因此通过聚类分析可以找出客户特性相似的群体，如客户消费特性相似或年龄特性相似等。在此基础上可以制定一些针对不同客户群体的营销方案。

关联分析：是寻找数据库中值的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性；序列模式与此类似，寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌的分析等。

以上这两种分析模型在混业经营的条件下将得到很大的改进：

聚类的改进：聚类时需要考虑客户在不同业务中的属性，确定客户类型的方法更加复杂.比如说，对单纯的商业银行来讲，一个存款数量很少的客户不是金牌客户.但对一个同时经营信贷和证券业务的银行来说，如果看到一个存款数量很少，但拥有大量股票的客户，银行会把他看成金牌客户.当股市发展形式不好时，可以向客户建议将部分股票转为存款.

关联分析方法的改进：混业经营提供了丰富的业务关联.银行从以往的销售数据中挖掘关联规则，分析顾客的购买习惯，发现哪些产品频繁地被顾客同时购买，从而可以将他们进行交叉销售。比如说，一个同时经营商业银行和保险业务的金融机构，通过CRM系统挖掘出一个关联规则：存款增长比较快的高收入者，上人身意外保险的比较多，那么它就可以向还没有上保险的这类高收入者推销自己的保险业务。

在混业经营后CRM将融入整体IT架构，成为商业智能的一部分

广义的CRM概念包含甚广，从前端客户服务，业务系统，到客户数据分析。易观国际认为，在混业经营和数据大集中的背景下，CRM系统将越来越多的融入整个系统，而不是独立的。CRM所需的前端渠道已经整合到前端渠道平台，核心业务系统也已经整合，狭义的CRM系统只是商业智能的一个部分。

一个完整的CRM系统是由很多部分组成的。当银行进行数据大集中，IT架构整合之后，这些部分将不再独立存在。CRM平台将被包含在前端渠道整合平台里。银行CRM数据仓库将被包含在一个银行统一的数据仓库中，“CRM分析决策系统”将成为银行商业智能决策系统的一部分。CRM本身的概念渐渐淡化，成为BI的一部分。