10.6.3 民生银行CRM系统平台建设
1.CRM系统功能
随着银行应用的不断扩展和系统的不断升级，如何高效率地管理和利用银行庞大的、分散的、冗余的客户数据，是民生银行所面临的最迫切需要解决的问题。而分析型CRM强调对各种数据的分析，并从中获得有价值的信息。因此，分析型CRM系统是现阶段最适合民生银行的CRM类型，也是实施CRM系统的切入点。
具体来说，民生银行分析型CRM主要提供如下功能：
（1）客户消费群体划分。用来描述客户的自然属性和与之交易相关的状态属性，是一种对客户基本信息和总体状态的分析和表述，是银行制定各种营销策略、管理政策和各种咨询服务必须掌握的基本信息。
CRM数据仓库能够使银行更清晰深入地了解自己的客户，并进行行业（职业）、地区、消费习惯、年龄、性别等记录，以便充分利用现有的信息资源来指导银行的市场行为，目的明确地为客户提供有效的金融服务，如信用卡、储蓄卡、电话银行、网络银行、电话服务中心、代收代付业务、个人理财咨询、个人消费性贷款等。
（2）客户消费行为分析。根据客户的交易行为来划分客户的消费行为群体，以找出哪些客户是随机型的客户，哪些是潜在客户；哪些是最佳的客户，对最佳客户要鼓励他们消费，可以经常给以关怀；知道哪些是对银行具有最大风险的客户，对这些顾客要严格限制他们的消费额。
（3）客户流失分析、预警。寻找一个新客户比留住一个有价值的老客户需要多花费4～10倍的代价，什么样特征的客户将要流失？通过客户的行为分析，制定客户流失的标准值，自动将结果反馈给有关领导和相应的客户。对不同类型的客户如何提供更有针对性的服务？如何定义客户的流失特性和忠诚度？这些都是银行迫切需要解决的问题。
（4）客户价值分析。通过那些对银行利润或收入有关联的客户指标的分析，发现重点客户（核心客户）和有价值客户，从而可以有区别地实施各种营销策略、咨询服务和其他服务，并为银行的经营管理提供决策支持。
（5）客户忠诚度分析、客户信用记分。客户忠诚度分析是分析客户继续保留在本银行而不离开并转到其他银行的可能性。客户忠诚度的研究方法是在不同的客户群中检查历史上客户离开的比率，从而密切监视离开比率最高的客户群，或对那些最有可能离开的有价值客户进行预警并采取相应的补救措施。
客户信用记分的目的是评估信用值，以申请表上的客户背景资料（职业、收入、长期的财政承诺、婚姻状态等）或其他来源的信息（某一地区的社会地理调查，特定公司进行的住宅类型或信用评定）为基础，将客户进行科学的分类，然后按照分类对客户进行积分评估，最后确认客户的信誉度，从而降低银行的风险。客户信用积分的最终目的是在避免呆账的同时尽快地向尽可能多的信用积分好的客户提供服务，最大限度地增加收入。信用卡、信贷部门则希望能够发现信誉良好（挣取利息）而又不会欠债（产生坏账）的用户，最大限度地赢得利润。
（6）客户关联分析。建立客户属性指标之间、客户群与指标之间、客户群与客户群之间的相互关系，并通过对此关系的观察研究，发现各种有益的内在规律，为柜台业务、咨询服务和信息服务人员以及高层管理人员提供管理决策支持。交叉销售和提升销售，根据客户的行为分析对客户进行分类，将银行相关业务或服务进行打包，推荐给最需要的客户。对于已有业务的客户，银行要根据客户需要进行分析，推出新的银行业务和服务，推荐给最需要的客户。
2.CRM系统构成
CRM系统必须具有良好的可扩展性，以使银行在不同时期根据自身的经营规模和IT系统状况，灵活地扩展CRM系统的功能。民生银行CRM系统体系结构模型主要包括客户关系分析中心、客户联系系统、业务处理系统、银行应用系统集成四部分。其中客户关系分析中心的分析结果就是管理信息系统和决策支持系统的输入，它代表了整个CRM系统的目标，也是银行分析型CRM的技术核心所在。客户联系系统和业务处理系统的功能主要是优化银行与客户之间的关系；银行应用系统集成的功能是采用应用系统交换、信息转换和xML技术，将CRM系统与银行的其他IT系统结合起来，满足全局级的需求。如图10-26所示。
业务处理系统包括：呼叫中心业务处理流程控制；网上银行业务处理流程控制；综合业务处理流程控制；银行卡业务处理流程控制；国际业务处理流程控制；中间业务处理流程控制；会计统计报表；信用卡系统；ATM机等系统。
客户联系系统包括：业务信息系统；客户管理；联系人管理；时间管理；潜在客户管理；呼叫中心管理：Web与E-mail等。
银行应用系统集成则把CRM系统和其他系统结合起来，提供系统间接口，也就是连接一个个的“信息孤岛”，使所有系统的信息实现共享，为数据分析管理中心的正常工作提供支持。
客户关系分析中心面向全局，以CRM系统数据仓库为核心，为银行的管理层和业务分析人员提供客户分析系统，因此在数据仓库中，实际数据分为操作数据和分析模型。操作数据包括客户基本信息、客户账户信息和操作控制（客户个性化服务信息），而这些信息的数据格式要求严格一致，才能保证数据处理的成本最小。分析模型包括客户关系管理的所有分析模型、市场分析、客户信用度分析、客户满意度分析和销售行为分析等，而与之相对应的子系统为策略管理、OLAP（Online Analysis Processing）分析、策略分析、策略接口、渠道优化与接口、信用分析及风险控制等。
图10-26 民生银行CRM系统构成
从数据的流向看，业务处理系统的数据由客户关系分析中心的数据集成系统抽取到CRM数据仓库中。客户联系系统与客户关系分析中心的数据流向则是双向的，呼叫中心在为客户服务时将充分利用CRM数据仓库的信息；同时，呼叫中心为客户的服务过程又被CRM数据仓库所记录。客户联系系统与业务处理系统的数据流向也是双向的，客户呼叫中心需要实时查询业务系统的当前数据，呼叫中心也可能需要为客户实施业务流程。最后，CRM的决策分析环境将结果反馈到客户联系系统。
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