前阵子朋友在宝马4S店买了一辆三系,新车开了不到一个礼拜,大屏黑了,开到4S店大卸八块后被告知芯片坏了,维修需要一个月。一个月后,朋友再次来到4S店,销售人员面露难色说全球芯片短缺,短时间内无法维修,可以为朋友安排退款,但周期较长。
事情发展到这里似乎是陷入了一个死局，没想到此事最终的解决方案是:朋友又花了16万,换了一辆五系。听闻此事,我不得不由衷的佩服这位销售人员,不仅成功的化解了危机,还在短短不到两个月的时间,卖给同一客户两辆车,销售业绩一时无两。
仔细想想,成功的营销业绩背后,正是客户精准画像的功劳。第一次的顺利成交让销售人员看到了客户有购买更高端车系的实力,而面对爱车的面目全非依旧从容不迫愿意等待则让销售人员看到了客户的通情达理、易于沟通,于是销售人员给出了自己的解决方案,很快获得了客户的认可,顺利将事情解决。
随着金融科技概念的兴起，精准客户画像正以燎原之势迅速在商业银行蔓延。我们拥有着数量庞大、质量优良的客户数据，如何开发这些数据并让它精准的作用于我们的营销，是打赢这场数字之战的核心要义。想要精准构建客户画像，首先我们要了解它的组成单元--客户标签。演员徐峥曾在某综艺上讲述过这样一个故事,说他去银行取钱,工作人员礼貌的接待了他:“徐先生您好,请问您办理什么业务?”“我取两万块钱。”徐峥回答道。“好的徐先生,我们这里有最新的理财产品,您是否了解一下?”工作人员热情且专业的向他推荐产品。“不需要了,我就是取两万块钱。”工作人员见营销未果,转头对另外一名工作人员说道:“给猪八戒拿两万块钱!”或许是话筒忘记关闭,这句话刚好被徐峥听到了,他就很愤懑，“春光灿烂”都播完多少年了，为啥还是摆脱不了“猪八戒”的阴影？
给客户贴标签似乎是我们很习以为常的一件事，标签应该是高度精炼且准确的特征词汇，一旦贴错，只会适得其反。银行为客户贴标签，本质上是一个抽象化的过程。为客户贴上评价其属性及特征的标签，可以方便银行对客户进行分类服务及精准营销。基于大数据挖掘技术，通过对数据仓库以及相关外部信息源中的客户属性、特征和信息进行加工和运算，就可以得到客户标签化信息。再通过单个或多个标签组合的形式，就可以得到某一特定客群，例如“抖音购物达人”，这个客群就是由“爱好”标签 +“消费偏好”标签综合而来，在实际营销时，这个标签可以运用到销售时尚类贵金属饰品中。
其次，我们要了解客户画像的四个维度，静态维度、动态维度、消费维度和用户趋势。静态维度是客户的基本信息，相对固定。动态维度则是客户的一些行为及偏好。消费维度是指客户的消费意向、消费意识、消费心理等层面。用户趋势则是客户在未来一段时间内的消费趋向。我们的智慧网点就是通过这四个维度为精准客户画像提供了强大的数据支撑。登录智慧网点系统后，首屏即为客户到店列表页，包含当日到店、VIP、我的客户、我的收藏四个维度到店列表。每位到店客户展示18项关键信息。这些信息可以为每一位客户进行精准画像，从而获得该客户的商机，达到精准营销的目的。同时，通过客户画像，我们还可以进行差别化产品创新和设计，从而全面提升客户体验。
在这个物竞天择的数字时代，精准客户画像，才能打赢这场数字之战。生命不息、进化不止，数字化的趋势，不是什么鲜活的产物，但却是这个Z0时代必须跟紧的步调。我们要对自己的定位和品牌有更深度的思考，如何高效服务、贴心达成、客户满意，值得我们去深刻探讨。
