大数据助推信用卡客服新常态

伴随信息技术的飞速发展，各行业聚集大量客户信息数据和交易数据，同时，“大数据”时代的快速到来，正深刻改变现有银行商业生态，传统客户关系管理模式亟待升级。客服中心作为客户信息集中接触点，拥有客户属性、行为特征、价值分层等大量清晰、完整客户数据，如何依托大数据技术从客户服务中心向客户关系管理中心新常态发展，推动银行整体战略升级与转型，是值得银行业深入研究的课题。

一、大数据与客服

　　2012年，美国政府正式启动“大数据研究和开发计划”，标志着大数据正式上升为国家战略，围绕大数据的研究运用在各行业迅速兴起，可以断定，大数据时代正式来临。大数据带来的不仅仅是统计量级变化，更是深刻改变着商业生态与思维模式，大数据挖掘、精准营销等，对于提升营销效率、改善客户体验等都具有重大意义。

　　客服中心，每天都会接触大量客户，留下大量客户服务痕迹数据，包括：电话、语音、微信、短信等，这些数据可以真实反映客户的行为特征，而对客户的行为、需求进行挖掘，毋庸置疑是未来客服中心的核心竞争力之一。客户可以足不出户获得日常所需金融服务，并在获得服务的同时产生数据，这就是数据应用及服务集成的效果。

二、大数据的客服应用及存在的问题

　　在“大数据”时代，互联网企业已经占据较为领先的地位。但是，银行拥有最全和最完整客户行为数据，成为开展大数据业务的有力竞争者，随着银行持续大力投入，必将成为该领域的领航者。

　　近年来，以中信银行为代表的行业先进客服中心利用大数据工具，结合客户价值、行为等特征，开展针对性营销，给客服中心带来了前所未有的机遇与价值，成为行业争相学习的对象：作为国有大行，农行也在积极探索客服中心大数据技术运用，但在实践中还存在一些问题，制约着大数据运用的科学性与有效性。

　　1．技术储备尚显不足

　　当前客户服务中虽可产生大量客户数据，但距离大数据的规模、速度、多样性等还存在较大差距，需整合在线、微信、微博、网银等交互平台数据，开展线上线下一体化分析，当前国有大行在渠道整合及大数据仓库、数据挖掘等方面的技术储备还不完善，由于体量较大，任何内部创新都要经过层层审批、评估等，技术响应陧，多数时候只能“望变化兴叹”。

　　2．前后台业务联动不强

　　目前国有大行均以大数据为核心，在前台应用CRM(客户关系管理)系统，但客服部门尚未在数据与服务资源上与CRM系统实现无缝对接，在具体客户服务需求方面，缺乏科学分层。以信用卡业务为例，前台网点较多采用交叉营销，很多信用卡客户可能还是银行网点贷款、理财客户，但是客服不会区别服务与营销，不能形成前后台联动的客户关系管理系统。

三、信用卡客服新常态来临

　　伴随中国信用卡跑马圈地时代的结束，中国信用卡逐步转型到精细化时代，作为信用卡业务重要支撑的客服中心也面临新变化。客服新常态，是指客服中心规模从高速增长到中低速发展，发展模式从粗放式客户服务向精细化客户关系管理转变，通过物联网、云计算、大数据等新技术，服务内容呈现个性化、智能化、平台化，并朝着方便快捷的智能化感知和交互性客户体验形态发展。可预见，客服中心作为信用卡客户关系管理的火车头也必将成为新常态。

　　1．开展价值分析，优化客户结构

　　通过客户价值分层，引入客户生命周期，差异化客户服务，实现客户联络中心向客户关系管理中心转变。一是聚焦优质客户。根据信用卡20／80法则，这部分客户是信用卡利润创造的关键。通过路由策略调整，整合电话、微信、在线等渠道，给予优先接入，力保服务水平。人工服务方面，实施专家座席“点对点”全技能顾问式服务，全面对接前台CRM系统。通过强化与前台客户经理互动与协作，构建多触点客户感知，提供个性化服务，稳定高端客户。二是关注中间客户。中间客户是信用卡业务发展潜力所在。尽量鼓励客户采取IVR自助、网银、微信、在线、短信等自助渠道服务。人工服务方面，采取业务技能组服务，提高眼务专业化程度，提升工作效率同时有效降低服务成本，重点关注成本收益水平。三是提升低端客户。结合客户特征．采取维护、升级及淘汰策略，根据客户营销理论，客户升级2％可以带来销售收入10％的增加，利润50％的增加。对于潜在客户，可关注能力与行为变化，提供卡片升级服务；对于低活跃度客户，推送针对性优惠．加强其活跃度管理，发挥风险对冲作用；对于无收益无潜力客户，要实时进行干预，若无改进空间，客服代表可引导销户，减少资金占用。四是加强客户生命周期管理。利用大数据工具，对客户进入、提升、成熟、衰退、流失等五阶段开展生命周期分析，并提供针对性服务。对于新客户，建立业务引导机制。若客户致电，给予客户信用卡用卡流程、活动政策、产品信息等知识讲解，帮助树立正确的信用卡使用习惯；对于提升阶段，针对性进行业务推荐；对于成熟阶段，着力提升服务品质；对于衰退阶段，做好行业SWOT分析，重点关注有流失倾向的客户；对已流失客户，外呼了解原因，推进产品创新：

　　2.开展行为分析，加快市场拓展

　　客服中心掌握大量客户消费、需求等行为数据，蕴含巨大潜在价值，可将“大数据”纳入价值创造流程，寻找新价值创造方向和路径：一是打造一站式生活服务平台。伴随移动互联网发展，以信用卡为核心的生活消费圈逐步形成。客服中心作为接触客户最主要的平台，通过分析客户地理、交通、旅行、住宿、餐饮等消费数据，形成对客户兴趣、爱好、价值观、生活方式、沟通方式等的精准预测。在此基础上，通过外呼、短信、微信或呼入转营销等多种形式，为客户提供定制化“吃、住、行、游、娱、购”等全方位消费推荐服务，充分提高服务效率以及细分客户群体满意度与价值。二是开展关联产品针对营销。关联营销是大数据模式下盛行的营销方式。消费者在消费某产品时，有一定概率会消费另外一件产品，通过实时模型化客户行为，在为客户解决问题的同时，抓住时机开展呼入转营销，针对性推荐产品或服务，促进交易完成，直接创造价值。三是形成口碑传播良性循环。互联网时代传统广告弱化，基于自媒体的口碑传播效应成为市场拓展的主战场。客服中心要拓展电话、语音、微信、微博、在线等多种渠道服务，通过大数据整合客户自媒体使用情况，对于自媒体使用频繁的客户重点关注，并给予优质客户服务体验，推动良好服务口碑通过自媒体途径迅速传播。

　　3．开展信息分析，推动业务创新

　　客服中心直面客户，便于捕捉市场情报和把握客户需求走向，可构建运营、产品、客服“三位一体”联动组织架构，及时把握市场机会，满足客户需求。一是开展市场调研与检测。利用客服中心集约化数据与服务优势，协助业务部门进行市场调查、服务宣传、活动检测等工作，参与产品全流程管理。产品或活动推出前，协助开展市场调研，方便了解市场需求及产品可能产生的反响；推出前期，利用一站式服务及时解决客户问题的同时，及时向客户推荐最新产品或活动；推出后期，牵头开展数据采集与整合，提供客户反馈信息报告，方便后续改进。二是开展市场动态分析。客服中心每天受理大量客户求助，可分享对服务品质、监听数据，收集客户关注热点、偏好变化、行业动态等，如：发卡区域、消费类型、活动参与、季度变化、不规则变化、竞争对手发展情况等数据。通过对这些数据进行高效、科学地处理与分析，把握实时市场动态，积极响应，在市场立于不败。三是收集最新客户需求。通过数据收集、存储、处理与分析，提炼客户投诉与建议及日常沟通中蕴含各种服务可能，把握客户真实需求、明白客户困扰，作为产品开发与流程优化依据，避免非大数据时代”经验”或”直觉”驱动改进模式。同时，“大数据”正推动市场向“微市场”转变，通过多来源、多格式数据的快速综合对比分析。精准定位个性化需求，推动产品创新。

　　4．开展风险分析，提高风控水平

　　风险是信用卡基本属性。风险管控是信用卡全部业务与管理最核心的内容。作为与客户接触最多、最直接的平台，风险管理也应贯穿于信用卡客户服务全过程，以充分发挥客服风险保驾护航作用，全面提升风险防控水平。一是对接个人信用评分模型。客服中心既要有效对接银行信用卡个人信用评分模型，又要结合客户服务不断完善该模型。对评分较低客户落实预警机制，在业务办理时加强信用卡逾期影响征信教育，建立短信、账单、微信等多渠道信用提醒，引导合理消费。同时，对客户服务及投诉中发现问题进行梳理，提示可能产生的各种风险，分析风险产生的原因，提出具体建议。通过积极完善个人信用评分模型，把风险防控关口由事后移到事前、事中。二是开展客户风险偏好分析。分析客户风险偏好，开展定制化风险服务。对风险偏好型客户，在利率市场化形势下，可开发高风险、高收益产品，如：提高分期手续费等，增强客户风险定价能力，以覆盖客户风险。对风险厌恶型客户，客户致电座席可帮助设置取现限额、必须凭密码消费等风险保守措施，满足客户需求。对风险中立型客户，可开展理财、代付、代保险等信用卡中介服务。三是建立舆情监测与处理机制。近年来，信用卡诈骗、套现越来越泛滥，客户中心也每天收到大量客户投诉与举报。可采用信息采集及处理技术，通过对电活及互联网海量信息自动抓取、主题检测，实现客户网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求。一方面建立预警机制，安排专员及时处理各种可能危及银行声誉的事件；另一方面开展相关数据收集，建立信用卡欺诈、套现等信息库，加强与银行风险部门合作，协助公安机关开展案件侦办。

（文章来源：《中国金融电脑》杂志）
 

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