这里给大家分享一些银行高端客户关系管理策略论文，本文共3篇，供大家参考。
银行高端客户关系管理策略论文
摘要：客户资源是银行发展的命脉，是各银行在同业竞争中制胜的关键。随着信息技术的快速发展，以及互联网应用的普及，传统银行运营模式受到越来越大的挑战。在各方面因素的影响下，只有提供更好的服务，做到精细化管理，打造专业专注的核心竞争力，才能获得客户的认可，并在同业处于领先地位。本文从多个方面对银行高端客户的管理策略进行研究，希望能为相关人员提供一些参考的依据。
关键词：银行；高端客户；管理策略
金融行业伴随着社会经济的快速发展也实现了量质齐飞的跨越，从而也引申出银行之间的同业竞争日趋白热化，所以，有效地提升银行管理能力是应对竞争必不可少的一个举措。而客户关系管理（crm）的出现起到了关键性作用，它通过利用相应的信息技术以及互联网技术，协调银行与客户之间在销售、营销和服务上的交互，从而实现吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户的目标。所以，crm的应用有效提升了银行的管理水平和管理能力，大大增强了其核心竞争力。
一、关于银行高端客户关系管理概述
（一）以服务为基础，以客户为中心
随着社会经济市场化进程的不断深入，银行的经营方向逐渐由以产品为中心，转变为以客户为中心，并纷纷将“以客户为中心”作为自己的经营理念。与此同时，银行不断地完善自己的一系列管理制度，创新和提高产品的品质，更是以服务来体检自身的主体价值。因此，对于银行来说，围绕着客户的需求，提供全方位的服务至关重要，尤其是高端客户，这是银行实现盈利的主流人群。客户关系管理在管理学中称作crm，是对客户关系管理的.简称，其宗旨是将客户关系管理作为工作的重中之重，从客户需求出发，把对客户的管理思想和凯发k8游戏的文化进行融合，使之成为公司发展的战略，同时根据不同客户提出的不同需求，对客户进行差异化的服务，最终达到让客户满意的结果。
（二）对客户信息的整合和利用
客户的信息对银行来说至关重要，银行作为客户信息集聚地，一是要保证客户的信息不被泄漏，二是要对客户信息进行有效的分析利用，这就需要对信息数据进行整合。从银行发展的历史进程来看，银行在本世纪初期以前普遍对客户的信息储存较为分散，并且银行之间的统计方法和使用方式也各存在差异，这直接导致客户的信息资料没有被有效保护和有效利用。在中国飞速发展的科技浪潮中,随着大数据时代的到来，各个银行更加认识到客户信息数据重要性，把客户的各类信息用数据技术进行归纳整理和分析，并对客户信息按类、群加以标签化，从而使客户信息成为银行经营发展的有力抓手。
二、银行高端客户关系管理的作用
（一）有利于降低成本
银行的客户关系管理系统是一个通过网络技术平台和前端应用程序建设，通过搭建或嵌入数据库进行客户关系管理、服务、交易的具有强大功能的应用系统，它既可以实现收集客户的重要信息并进行处理和更新，还可以让员工们实时共享统一的客户信息数据，为员工的工作带来了便利。其通过先进的网络技术，让有关部门之间对客户的联动服务也得到充分运用，使得各个业务流程之间更加便捷、高效，相对于传统组织降低了大量成本费用。
（二）增加客户满意度
crm实现了对银行经营模式的转变，是从以产品为中心到以客户为中心的转变，这更有利于稳定银行和客户之间的关系。通过客户关系管理系统可以实现针对客户的即统一又具有差异化的服务，提高客户对银行的认可，增加客户的满意度和忠诚度。
（三）提高银行对客户行为预测指数
客户关系管理系统可以将客户的信息进行收集和整合，这有助于银行针对客户需求创造多个交叉的销售商机，即是说通过分析客户的消费、理财、交易等习惯促成新的销售机会，这样银行才可以有效提高经营效率和实现盈利。此外，通过对客户需求和喜好的精准把握，使得客户体验有效提升，达到双赢甚至多赢的较佳的效果。因此，提高银行对客户行为的预测指数,不仅使银行的利益实现最大化，还有效地提升了银行的管理能力[1]。
三、银行高端客户关系管理策略
（一）创新管理理念，重构业务流程
要想掌握客户的核心需求，就应该树立对客户关系进行管理的经营思路，到目前为止，很多银行已经把它纳入到战略经营理念当中。将“以客户为中心”的思想贯穿到经营理念当中，摆脱传统管理方式，通过重构业务流程，规范业务操作，完善管理制度，银行自身才可以有效地、全面的提升自身的竞争能力，吸引到更多的高端客户。所以，在银行内部，首先管理层应当提升自己对客户关系管理的认识和了解，围绕着客户关系经营管理进行经营设计及引领，其次通过加强必要的凯发k8游戏的文化教育，引导员工跟随正确的经营理念，才能为银行的发展打下夯实的基础[2]。
（二）细分市场，根据需求提供差异化服务
高端客户通常被认定为是经济实力强大雄厚、和银行之间有着大额的业务往来、对银行的经营和取得的利润有明显的影响的企业或者个人客户。从银行方面来看，高端客户是银行认定的有着战略意义的客户，这个群体可以为银行带来高额回报，为银行创造更高的经济增加值。银行业为了紧跟全球经济迅猛发展的脚步，实施了一系列的转型发展措施，并不断改革优化，直到适应社会发展和需要，同时满足客户的多元化需求。这是一个以市场为导向的时代，只有将市场进行细分，并根据不同的人群提供差异化的服务，才能符合时代发展的潮流。将客户分层并采取不同经营策略，成为银行发展的必要前提，由于各家银行逐渐意识到拓展客户的重要性，所以都调整了其内部的战略方向。
四、结语
随着科技的快速发展，互联网浪潮的不断冲击，银行业发展的困境和挑战也越来越多，如果不能顺应潮流，适时作出转型变革，最终会被行业所淘汰。只有认识到行业发展的方向，坚决树立“以客户为中心”的经营理念，实现银行与高端客户之间进行有效管理，拥有自己的核心竞争力，才能在行业之中屹立不倒。
参考文献
[1]毛润娜、韩志勇：关于做好银行个人中高端客户拓展及维护工作的几点建议[j].时代金融，（17）.
[2]朱宇：关于商业银行个人客户拓展的思考与建议――基于银行经营实例研究[j].当代经济，2014（16）.
[3]李凌：关于拓展维护中高端客户理财产品的思考[j].时代金融，2014（11）.
我国银行业已经进入以客户为中心的客户管理阶段，因此crm对于中国银行业来说是格外重要，事实上，自数据大集中之后，各商业银行都建立起自己的crm系统，开始从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变，这使得服务质量有所提升。那么，如何建立一个有效的crm系统并让它发挥应有的价值?柯莱特信息系统(中国)有限公司首席技术长官骆建功表述了独特的观点。
crm 关键是找客户
银行业的“2:8”原则指出银行业的20%客户贡献80%收益，从这个角度来说，crm最重要的就是找到客户，而且要找对这20%的客户。骆建功认为，企业选择crm的六大目标包括交叉销售、追加销售、客户保留、客户获取、客户再生和客户体验。毫无疑问，骆建功所指出的六大 crm目标都是围绕着如何找客户、如何找对客户而展开的。而这六大目标最终归结为一个核心目标：实现客户资源价值的最大化。
骆建功进一步指出：“实现这六个目标的基础性条件是：企业通过分析型crm，首先要建立一个统一的客户信息库。举个简单的例子，一个技术非常完备的呼叫中心，如果没有正确的客户信息来支持呼叫中心的运作，企业将很难让客户得到百分百的满意。这也就是企业要想让操作型crm真正发挥功效，必须要与分析型crm进行集成。遗憾的是，目前在国内，能够实现这个基础性条件的软件供应商为数不多。这六项功能几乎是所有crm工作的基础，表明了企业对客户知识的真正需求。从而可以简单解释为什么crm受到青睐。”
银行crm适合外包
在当今的竞争环境下，it在银行的发展进程中发挥了至关重要的作用。骆建功认为：“对于银行来说，无论it部门做得多高，但始终无法与专门从事it的技术公司相比。仅从技术的角度来说，为了在技术上获得竞争领先，势必要借助专业的技术公司的力量，
从人员上来说，在技术有优势人员一般会流向it公司。因此，从术业有专攻的角度出发，银行crm的建设比较适合外包给更加专业的it公司，而将释放出来的资源投入到银行业务中。”
如果选择外包，服务提供商则承担硬件、软件和人工成本，银行只需支付服务费用双方可实现“双赢”：一方面，银行避开了高昂的it基础自建成本和人员成本，另一方面，服务提供商获取定期收入。骆建功进一步指出：“国外银行有4 个特征，其中一个就是it外包。调出显示，美国前300家银行实施it外包的占68%。事实上，如果银行的it外包能够管理全国所有银行的处理中心，通过资源共享可以进一步摊薄银行的成本，这给银行带来的好处是显而易见的。”
在外包模式下，银行能更有效地感受到商务智能的效益，不仅可以改进营销效率，增加收入和边际利润，并且可以回避高得惊人的系统开发成本和员工成本，并低风险地享受迅速的方案部署。总之，将crm外包给服务提供商，公司就能够将精力集中在自己的核心能力和核心业务上。那么，银行将crm外包就会一劳永逸了吗?对此骆建功表示：“对多数用户而言，外包策略不同程度地存在着诸如缺乏个性化服务、存在安全信任与管理控制隐患等问题。因此，it外包一定要有监管，要有流程，要保证服务品质。”
crm的标准化
骆建功说：“it是一个受标准限制的东西，不同行业差别很大。即使是相同的行业，如果技术员开发的标准不同也会产生差异。如果今天所有的银行都采取同样的标准，同样的数据模型，所有的系统都在这个基础上开发，那么整合就是固定的，未来随着业务的发展、管理的发展、流程的改造、服务的加强而需要对it进行变更和扩展时，就会变得非常容易。”
从银行的客户角度来说，具有不同特征的客户所要求的服务、所适合的产品是不一样，同样他们给银行的贡献、所消耗的银行资源也是不一样的。所以，以客户为中心的crm应该对具有差异化特征的客户群体进行划分，实现客户差异化，在差异化的基础上实现标准化。
从银行本身来说，标准化的crm可以用最小的成本付出，对现有的资源进行整合，从而提高银行的核心竞争力，应对激烈的市场竞争。从这个意义上讲，建立一套标准化的crm不仅是银行业如何面对挑战的需要，更是激烈的市场竞争对银行提出的要求。
银行客户关系管理中的数据挖掘探究论文
0 引言
随着我国利率市场的推进和改革的不断深入，我国银行业面临的竞争压力也越来越大，若想在竞争中处于不败之地，中国金融业必须改变经营观念，以客户需要为中心，以客户满意为宗旨，改善企业与客户关系，不断地提高自身的服务水平和决策能力。 由于在银行日常的业务处理过程中，收集并积累了大量和客户有关的业务数据，银行希望能够对数据库中存储的这些大量数据信息进行分析和处理，提取潜在的、有应用价值的信息，从而提高银行的服务和决策水平。 对企业或银行而言，能否对客户相关数据加以进一步利用，已成为在竞争中取得优势的关键和基础。 数据挖掘就是对大量的数据信息进行提取、发现和获得有用的知识和规则的技术，为制定经营策略提供有利的参考依据，进而提高客户服务水平，加强客户关系管理[1].
1 客户关系管理的涵义
客户关系管理是指企业为了获取最大限度的经济效益，制定以客户服务为中心的发展策略，引导客户的投资行为，最大限度地满足客户的需求，建立与客户持久的关系，企业也从营销中获得利润，实现双赢。 客户是企业重要的资源，客户关系也越来越受到关注和重视，应该加强客户关系的建立和维护，改善企业和客户的关系，进而形成长期稳定的客户群体，实现企业盈利的目的。
2 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用
数据挖掘是一种信息处理方法和技术，主要是对大量实际应用的数据进行提取，并进行深入地分析和处理，从而获得有用的信息和规则，为企业的管理和制定经营策略提供参考依据。 数据挖掘作为一种新兴的技术被广泛应用到银行客户关系管理中，对数据库中存储的大量客户相关数据进行深层次的挖掘，提取出来的有用的知识或信息可为管理人员提供参考依据，进而制定出合理的、有利于企业发展的决策，提高企业的竞争能力。 常用的数据挖掘方法有决策树、遗传算法、神经网络及聚类分析等[2].
2. 1 数据挖掘技术在银行客户关系管理中的重要性
数据挖掘技术在银行客户关系管理中的`作用主要体现在以下几个方面：
（ 1） 客户盈利能力分析。 不同客户的价值是不同的，数据挖掘可以对不同市场活动情况下客户盈利能力的变化进行分析和预测，进而制定合适的市场策略；（ 2） 客户获得、流失和保持分析。 银行为客户提供的产品基本都相同，由于企业间竞争的不断加剧，发展新客户的同时也应重视原有客户，可以通过不断地改善现有客户的服务来避免客户流失。 利用数据挖掘技术建立客户流失的预测模型，可以采取预防措施防止客户流失；（ 3） 交叉营销。 银行为客户提供新的产品或服务，即进行交叉销售。 数据挖掘技术可以提供帮助信息，为不同客户分析并制定出合理的服务匹配；（ 4） 客户群体分类分析。 优质客户能够为银行带来客观利润，因而为高价值客户提供优质服务很重要。 多数的中间客户则处于高价值与低价值中间，也是银行重要的客户群体。 通过数据挖掘技术对大量的客户进行分类，针对不同的客户提供不同的产品和服务。
2. 2 数据挖掘技术方法
数据挖掘技术主要有聚类、分类和关联分析等分析方法，广泛应用于客户关系管理。 聚类分析实现对客户进行分类，利用分类法能够识别优质客户，通过关联分析进行交叉销售[3].
2. 2. 1 分类分析
假定数据库中每条记录都属于某一确定的类别，由一个称作类属性的值确定。 分类分析就是通过对训练数据集中的数据的分析，对不同类别进行描述并建立分析模型或获得分类规则，然后将这个分类规则应用于其它数据库中的记录。 分类分析有两步过程： 第一步是建立模型。 通过分析记录数据来构造模型； 第二步是使用模型进行分类。 如果模型的预测准确率可以接受，就可以用它对类别未知的数据对象进行分类。
分类法可将客户划分为不同的群体，各个群体有着明显的行为特征。 企业可以更好地理解客户和发现群体客户的特点，从而制定相应的市场策略。 同时，通过对不同客户群的交叉分析，还可以发现群间的特点和规律。 分类方法通常建立的模型以分类规则、判定树形式出现，主要包括决策树、贝叶斯分类、遗传算法分类等，最为典型的决策树方法是 id3 算法和算法 c4. 5.
例如，针对某一产品的营销，银行如何在众多的客户中识别出相应的客户。 这里可首先假设类属性是“是否为优质客户”,然后采用分类法，最后确定出优质客户的评估标准。 分类法可以帮助企业快速确定相应客户，进而提供相应服务。 同样为了防止客户流失，首先要了解顾客的需求。 首先设类属性是“顾客是否流失”,再利用数据挖掘方法对大量的客户信息进行分析，建立数据模型，以确定客户的特点和属性，为其提供个性化服务。
2. 2. 2 关联分析
关联分析就是在训练集的基础上，通过分析记录集合，推导出相关性的结果，目的是为了挖掘出隐含在数据间的相互关系，发现客户数据信息之间的相互依赖或某种规律性。 交叉销售是指银行向客户推销新的产品或服务，客户可以得到相应的服务而受益，银行也因营业额的增长而获得利润。 关联分析法可以在对客户过去的购买数据的分析找出影响客户购买产品的因素，即找出客户的投资行为与其他属性如性别、年龄、职位等的关联关系，并建立预测模型对客户以后的购买进行预测，分析哪些用户对金融产品感兴趣，哪些用户对理财产品感兴趣，从而实施有效的营销[4].
2. 2. 3 聚类分析
与分类分析不同，聚类分析的数据集合还没有进行任何分类。 聚类分析是对数据库中的记录数据进行分析，按照类内相似度最大，类间相似度最小的原则分类。 聚类即平常所说的“物以类聚”,是把一组个体按照相似性分成若干类别。 业务人员面对服务营销的特定需要和大量的客户信息，希望得到有效的帮助和提示，进而对特定的客户分类群体采取相应措施进行营销。 通过聚类分析方法，对大量的客户数据信息进行处理，对客户分类划分，可以发现每个类别客户的不同特点，从而提供针对性的服务，为其提供相应的服务和产品，快速准确地找到潜在客户，提高工作效率，降低营销成本。
聚类分析主要有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等，在实际应用中经常和分类分析方法结合起来使用。 例如，分析人员可先利用聚类分析对要分析的数据划分类别，然后用分类分析方法进一步分析不同类别的数据集合，挖掘出各类别的分类规则，最后使用分类规则对整个数据集合重新进行划分，通常能获得较好的分类结果。 通过两种方法的结合使用得到满意的划分结果。
3 结语
数据挖掘是客户关系管理中的关键技术，本文主要探讨数据挖掘在客户关系管理上的应用，对聚类、分类、关联分析等挖掘技术进行了详细的介绍。 数据挖掘通过对大量的客户信息进行分析和处理，为银行管理人员提供客户分类、盈利能力以及潜在的用户等有用信息，找出各种数据之间的关联性，从而能够为客户提供满意的服务，加强了客户关系管理的维护和建设，为决策人员提供准确的指导信息，辅助决策者制定最优的营销策略，降低了运营成本和决策风险。
参 考 文 献
[1]王小燕，周建民。 数据挖掘技术在商业银行中的应用研究[j]. 华南金融电脑，2005,13（ 5） : 94 -96.
[2]陈建成。 数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用[j]. 电脑与电信，2007（ 2） : 41 -43.
[3]左爱群，杜 波。 数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用[j]. 武汉工业学院学报，2006,25（ 3） : 52 -55.
[4]尹晓丽，方旭昇。 数据挖掘技术在银行 crm 中的应用[j]. 经济研究导刊，2009（ 20） : 112 -113.
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