数据库营销在商业银行客户关系管理中的应用研究

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摘 要 本文主要在论述商业银行客户关系管理的重要性及现行模式的基础上，研究数据库营销为商业银行客户关系管理模式带来的革新，并探讨其应用过程中可能存在的风险管理问题和对策。

关键词 商业银行 数据库营销 客户关系管理

中图分类号：F832.2 文献标识码：A

1商业银行客户关系管理的重要性及现状

随着科技和经济的快速发展，产品日益丰富且同质化程度不断提高，相较过去新潮、时尚的选择标准，当今人们在购买时更倾向于享受便捷、实惠的价值体验，市场竞争的焦点由产品竞争逐步转向客户竞争，因而一个“以客户为中心”、“得客户者得天下”的营销理念应运而生，并以迅雷不及掩耳之势向市场的各个领域伸展，这意味着谁坐拥客户，谁就能在激烈的竞争中把握主动、提升获利，客户关系管理被提至前所未有的高度。

客户关系管理（CRM），简言之，要做的事情就是“通过合适的渠道，将合适的产品和服务，在合适的时间，提供给合适的客户”，以满足客户需求，降低企业成本，增加企业利润。

银行业是我国最早应用客户关系管理的行业之一。商业银行客户关系管理是指通过整合资源，设计能满足客户需求的一体化的业务流程和个性化的产品功能，使商业银行获得更加完善的客户交流能力，不断提高客户满意度和忠诚度，实现客户价值最大化。其核心思想是将客户作为金融资产，实施识别、吸引、差异化和保持的全面过程管理。

客户关系管理作为商业银行重塑管理理念、打造核心竞争力的“杀手锏”，其重要性主要体现在：第一，有利于商业银行优化组织体系和职能架构，形成高效运行的管理系统和信息系统；第二，有利于商业银行全面深入地了解客户需求及动态变化，从而合理地调整产品设计方案和市场营销方案；第三，有利于商业银行增强产品开发和创新的能力，保持竞争优势，降低交易成本；第四，有利于商业银行优化资源配置，缩短中间环节，提高服务效率；第五，有利于为商业银行客户细分提供决策支持，充分挖掘客户的潜在价值；第六，有利于商业银行提高风险防范能力。

客户关系管理虽然在西方商业银行获得了巨大成功，但在我国由于起步较晚，目前仍处于静态博弈的传统管理模式阶段。总体而言，我国商业银行客户关系管理手段较单一、系统化不够，大多还停留在手工日志或台账维护层面，缺乏智能型分析和开发工具，且复合型客户经理队伍建设相对落后，往往导致目标客户定位不准确、产品定价不清晰，表现出一定的盲目性和随意性。以个人金融业务为例，我国商业银行传统客户关系管理大多围绕个人负债业务开展，在个人资产业务、中间业务特色化、定制化产品方面开拓力度不够，缺乏吸引客户的产品组合和服务方案，对客户行为、信用、效益等缺乏可行的市场分析和预测，难以做到向不同的客户群体提供差异化服务，客户满足度和产品盈利水平不高。

2数据库营销应用对商业银行客户关系管理模式的革新

提及数据库营销，有些人的第一反应是“概念炒作”，毕竟对于数据库营销不同人持有不同的观点，至于它是否只是“噱头”，国内外有不少企业已经通过借助数据库营销赚得盆满钵溢的实例进行了验证，只不过他们行事低调，从来不广而告之是通过数据库营销来赚钱的。

数据库营销（DBM）是指企业通过搜索和积累客户的大量信息，经过处理后预测客户购买某种产品的概率，借助这些信息给产品以精确定位，从而有针对性地传播营销信息，以达到说服客户购买产品目的的一种营销方式，是以与客户建立一对一的互动沟通关系为目标，并依赖庞大的客户信息库进行长期促销活动的一种全新的销售手段，是一套内容涵盖现有顾客和潜在顾客，可以随时更新的动态数据库管理系统，其核心是数据挖掘。

商业银行随着业务规模的不断扩大以及产品创新、电子化进程的不断加快，面临的经营、管理和风险压力也大大增加。面对海量的客户数据，如何迅速、有效地进行甄别和应用，以支持各管理信息系统的建设，进而产生数据价值，成为商业银行面临的重大挑战，也是数据库营销在商业银行客户关系管理中越来越受到重视的原因。

与其他管理模式相比，数据库营销具有可测度和可测性两大优点。例如，在传统客户关系管理模式中，商业银行只能圈定一个模糊的大致的客户群体，究竟目标客户占多少无法统计，所以效果和反馈率总让人失望；而数据库营销就像科学实验，每推进一步，都可以精心测试，其结果还可以进行分析和反馈，以便银行了解哪种客户策略最有可能取得成功。可以说，数据库营销使商业银行客户关系管理变得度量化、智能化、增值化，其应用具有革新性的作用。

商业银行基于数据库营销进行客户关系管理其实有着先天优势，对银行来说，丰富的业务数据为客户关系管理体系建设提供了良好的基础。银行业务数据一般包括客户的基本信息、业务办理信息、日常交易信息等，从这些基础的一次信息出发，可通过数据挖掘技术得到描述更为丰富的二次信息，最典型的比如将所有客户按指定特征如交易次数、交易金额、购买连续性、利润贡献率、服务和维护成本等构成的指标体系量化描述客户价值，把客户定为一般客户、中端客户、VIP客户，并开展有针对性的客户服务。

通过数据库营销应用，可以解决商业银行在传统客户关系管理中只看到“冰山一角”的弊端，而从大量结构化与非结构化数据信息当中发现共性和依赖关系。需要强调的是，良好的数据管理是实施数据库营销工作的基本前提。构建“灵活、及时、准确、共享”的数据管理体系，才能够更好地促进银行信息化能力的提升，保证更灵活高效的业务整合和变革，提高核心竞争能力。某种意义上来说，数据管理体系是一套完整的制度、指引和规范，它统筹管理人员、流程和技术等要素，使商业银行能将数据作为重要资产而加以有效地利用。

数据管理体系包括四项核心工作：第一，建立完备的数据治理结构，健全数据管理指引和数据操作流程，明确数据提供者、使用者和管理者在数据管理框架中的责权；第二，制定清晰的数据标准规则，促进不同业务条线对数据的有效共享，发挥对不同系统和部门数据的指导作用；第三，实施高效的数据质量管理，包括数据质量规划、评估、控制和监督，持续改进和完善数据质量，为数据治理落地奠定基础；第四，构造及时的数据服务流程，促使数据提供者、使用者和管理者通过共同协商来提高处理速度，获取数据价值，满足业务需求。

商业银行应加快对海量性、多样性、时效性、准确性的数据信息的整合与应用，从以下三个方面，重点推进分析型客户关系管理系统建设与客户营销体系的对接来支持客户精准营销：第一，基于客户细分和价值综合分析模型，对客户进行分群，识别和挖掘高价值目标客户群；第二，基于渠道客户特征分析模型，全面把握客户细分群总体特征，形成客户渠道配置建议；第三，基于产品管理和持有客户特征分析模型，挖掘产品关联关系，形成最佳产品组合方案。

3商业银行数据库营销的风险管理问题和对策

与任何一门新生技术一样，某种程度上，数据库营销也是一把“双刃剑”，用好了，可以帮助商业银行创造惊人利润，但如果使用不当，也会带来很大的负面作用甚至是灾难。

在商业银行因数据库营销而更加全面深入地了解客户习惯的同时，客户隐私也无处遁形，客户数据的合法获取、使用和管理无疑成为新的挑战。虽然对于银行来说，客户几乎所有的业务行为都是透明的，但银行仍有责任定位清楚，在多大范围和多大程度上可以并且用什么样的方式来应用客户数据，否则这些数据一旦被“滥用”，就会变成刺伤银行和客户的利器。

加强风险防范和管理，促进商业银行数据库营销工作健康发展，需要从以下着手：第一，健全监管法规，加快针对客户数据信息保护相关法律制度的建设；第二，完善内控措施，制定覆盖客户数据信息管理全生命周期的安全控制流程；第三，严格授权管理，对客户数据信息的查阅、下载、拷贝实行审批和记录；第四，提高保密手段，运用先进的安全监控技术有效防范客户数据信息遭受外部攻击和窃取；第五，深化道德教育，增强银行人员尤其是人员的法律意识，恪守“为客户保密”原则；第六，加大宣传普及，营造良好、自律的银行从业秩序。

参考文献

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[2] 徐鹏.商业银行CRM系统的设计与实现[D].厦门大学，2014.

[3] 王磊.基于外部数据整合的银行客户评价分析模型研究[J].科技创业家，2013（02）.