基于需求的互联网金融客户细分研究
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摘要：在互联网金融蓬勃发展的背景下，从客户需求的视角出发，对互联网金融客户细分的基本思路进行分析与探索，提出基于需求的强制性与探索性客户细分方法，为互联网金融“以客户为中心”战略的实施奠定基础。
关键词：金融；互联网；互联网金融；客户细分
中图分类号：F832.3
文献标识码：A
移动互联技术不断创新，在不同行业和领域都出现了突破性的应用与发展。近一年来关注度较高的就是移动互联技术在金融领域创新发展过程中的应用，催生了多种多样的互联网金融创新模式，比较有代表性的包括：资金筹集、资金融通、支付结算、货币发行等。以银行、电商、互联网企业等为发起主体的各类互联网金融业务方兴未艾，掀起了金融互联网化的发展潮流。
然而，在轰轰烈烈的互联网金融发展浪潮中，精准的目标客户定位是不可或缺的。作为服务业的典型代表，传统金融业务已经经历了由“以产品为中心”向“以客户为中心”转变的定位变迁，以客户为中心也早已成为线下金融领域竞争的核心要义。当传统金融业务转而通过互联网介质谋求发展，不同名称、各具代表性的创新性互联网产品不断出现，并由最初的“新”逐渐转为“乱”，究其根源，未能准确定位发展中心、一味追求快速出新是造成混乱局面的根本原因。因此，在互联网金融热度高涨之际，思考其定位与发展问题，未尝不是“磨刀不误砍柴工”的捷径。
互联网金融的本质仍然是金融，只是介质发生了变化。因此，在发展互联网金融的过程中无需白手起家、从头做起，而应充分参考与借鉴传统金融业历经上百年发展所积累的经验。随着内外部环境的变化，传统金融业务的发展重心经历了从“产品”到“客户”的变革，互联网金融则应在此基础上谋求创新发展，进一步践行“以客户为中心”，通过互联网这一现代化高科技介质，更好地为客户提品与服务。“以客户为中心”的产品与服务不是凭空产生的，而是需要依托对客户需求的全面收集与深入挖掘，形成精准的、基于需求的客户细分，从而为产品的研发与设计、服务的配套与跟进等提供可靠依据，进而成为吸引客户的有效手段。随着互联网金融领域竞争的日趋激烈，率先精准定位细分客户，将赢得指向明确的发展先机。
在互联网金融当前的发展态势下，涉足其中的各类客户也处于不断摸索与适应的过程中，正在逐渐形成相对稳定的行为习惯与方式，一些企业已经通过对细分客户和细分市场的分析与挖掘，不断拓展市场份额，形成了较为明显的核心竞争力。
一、相关研究综述
随着互联网金融在全球范围内的兴盛与发展，无论是理论研究、还是实践领域，都已经展开了面向客户的研究与分析，以支撑对互联网金融发展的探讨与研究。
国外关于互联网金融的研究已经出现了较为典型的围绕客户要素的研究成果，这些研究主要围绕客户使用互联网金融渠道及产品时的行为意图（Laran和Lin，2005）、客户对互联网金融产品和渠道的接受度及影响因素（Barati和Mohammadi，2009）、客户接受度技术检测模型（Viehland，2007）、客户使用互联网金融产品及服务时的体验（Valcourt、Robert和Beaulieu，2005）等方面展开。多数此类研究都支持了互联网金融在客户关系管理方面的创新性意义（Riivari，2005），且应从客户需求的视角人手进行产品及服务的设计与提升的观点。
随着国内互联网金融的跨越式发展，学者们也分别基于不同视角对互联网金融发展过程中的客户要素展开研究。巴曙松等从客户细分的视角出发，对互联网金融产品研发与营销等环节进行了研究，提出了互动与融合的精准客户匹配的思路。吴晓灵提出以客户细分视角发展互联网金融的思路，认为在与传统金融业务竞争的过程中，互联网金融业务存在单笔金额小、整体数量多等特点，应从较为熟悉的客户群体人手，定位熟悉的细分客户市场，从而增强竞争力。刘峰等将客户行为分析融入互联网金融发展对策研究中，通过对互联网金融背景下客户行为及其特征进行分析，进而以此为依据提出了商业银行发展的对策。来继泽在其对互联网金融模式的研究中引入了客户数据挖掘的理念，运用对通过互联网积累的大量客户数据进行分析、获得客户的金融服务需求与偏好的思路，对互联网金融的发展模式进行了深入研究。类似的研究揭示并引领了互联网金融的深入化、精细化与体系化的研究趋势，也为本研究的开展提供了思路和方法上的借鉴。
二、基于需求的客户细分基本思路
随着精细化管理理念的推广与普及，数据挖掘技术已经被广泛应用于各类企业的管理实践中。互联网金融存在着与生俱来的数据优势，具有支持数据挖掘技术的良好应用基础。同时，因互联网金融的介质独特，存在一定的风险因素，因此，近年来互联网金融领域的数据挖掘技术应用主要侧重于信用风险评价等方面，在客户细分方面的应用探索还比较少。
基于需求的客户细分（如图1所示），是围绕互联网金融客户在不同层面上（如产品、营销、流程、渠道、售后、结算、金融与非金融等方面的需求）的诉求而展开的深入分析、分类与挖掘，基于需求的异同界定不同客群的边界，针对不同客户群的无差异化需求提供差异化的产品与服务，旨在通过指向精准的产品与服务实现不同客户全方位需求的满足，实现对客户的吸引、粘合与持续性保留；同时，结合盈利性分析，定位能够带来更多价值的目标客户群，围绕这些客户群的实际需求研发、配套对应的产品与服务，实现客户细分与需求挖掘的交互提升，从而实现价值最大化。
数据挖掘技术的应用离不开一定规模的数据基础，基于需求的互联网金融客户细分所需的数据一方面来自于线上交易数据、线上行为数据的收集，日常数据的充分积累能够为数据挖掘提供良好的支持，此类数据主要来源于存量客户的日常交易行为，对存量客户的细分与差异化维护能够提供很好的支持。在互联网金融的发展过程中，不会仅仅停留在存量客户的维护上，更多的还是要不断拓展客户、吸引新的客户。因此，产品与服务的研发设计还需定位于大量潜在客户。日常线上交易所积累的存量客户数据就难以满足需要，可以通过线上或线下的问卷调查等形式获得数据挖掘所需的数据。此外，还可以通过第三方数据购买等形式获得所需数据。后面两种数据来源往往指向性较为明确，对数据挖掘结果的精准性大有裨益。
基于需求的互联网金融客户细分主要可以从两个思路入手，即强制性细分和探索性细分。通过这两个思路的分析与研究，在得到不同的客户细分维度体系的同时，还可以获得不同细分维度下客户的属性特征和需求特征集合。基于需求的探索性客户细分方法与强制性客户细分的最根本区别就在于：在收集客户需求时，细分维度是不确定的，是面向样本客户收集需求后再分析其属性特征；而强制性客户细分方法中，在收集客户需求时，细分维度是已经确定的，是面向特定属性的客户收集需求。在实际业务应用中，需要两种方式配合，建立较为全面的、体系化的客户细分体系。客户细分体系可以直接作为业务部门制定客户差异化维护策略的依据，如业务部门可结合整体发展战略，锁定特定细分客户群体，并结合该群体客户的需求特征进行产品的研发与设计以及服务方案的制定等。
三、基于需求的强制性客户细分
基于需求的强制性客户细分的主要思路（如图2所示），即通过对典型客户维度指标进行收集、归类及汇总，选取标志性区分维度（如客户个人属性、行业属性、经营与财务属性、金融消费属性等）作为分析基础，同时对目标客户在产品、营销、流程、渠道、售后、结算、金融与非金融等方面的需求进行定位与收集。通过对同一区分维度下的不同类型客户的需求进行比较，找出需求差异化较为明显的区分维度，并作为典型单一维度抽取出来。
例如，通过对处于不同区域的客户在上述诸方面的需求进行收集、汇总与比较，若发现处于不同区域的客户在产品、营销、结算等一项或几项需求方面的差异化明显，那么区域维度就可以作为典型的单一维度被抽取出来；反之，若不同区域客户在任何需求方面均无明显差异化，说明区域维度并非典型细分维度，可不予抽取。
在实际业务应用中，不会仅仅用单一维度指标对客户进行细分，往往会采用多维度指标对客户进行分片、划块，甚至更复杂维度的切分。因此，在单一维度需求分析的同时，还需要进行交叉维度的需求分析。结合具体业务需要选取要进行交叉的维度，通过对可行交叉维度进行需求差异化分析测试，找到具有明显需求差异化的交叉维度，并作为典型交叉维度抽取出来。通过将抽取出的典型单一维度与典型交叉维度整理汇总，同时对上述维度划分下客户的需求差异进行分析与记录，形成强制性客户细分体系，并通过建立常态化体系优化机制，对强制性客户细分维度体系不断进行完善。
具体业务实践中，客户细分维度是多种多样的，且在不断变化中。由于篇幅限制，本文选取典型资产类客户细分维度为例，对强制性客户细分的思路进行分析。
在实际差异化比较过程中，分布趋势是分析的主要侧重点，如图3所示。两个区域的客户对还款方式的需求除在随借随还方式上存在明显差异外，在其他方式上的需求分布基本类似，则区域因素在分析产品的还款方式因素时为非典型维度。但因两区域客户在随借随还方式上存在非常明显的需求差异，则应将区域维度作为分析随借随还方式时的典型维度，在实际业务分析过程中，很多时候会存在此类单一指向维度，也应将其纳入强制性客户细分维度体系中，此类维度往往对客户细分及其应用更具现实意义。在实际操作中所选择的城市类型会更为复杂，但分析方式和结果类似。通过研究发现，区域、行业、资产规模、年销售额、持有产品等因素在基于需求的强制性客户细分过程中具有明显的典型性；在区域与行业、行业、资产规模与持有产品等交叉维度方面也具有非常明显的典型性。
然而，一经建立的强制性客户细分维度体系并不是一劳永逸的，因客户的消费习惯等行为要素是不断变化的，随时间等外部条件的变化，原本不是典型细分标准的维度，也可能会变成典型维度；原本属于典型细分标准的维度，也可能会变成非典型维度，这也说明客户细分工作需要不断地优化与调整，通常调整周期为6-12个月。
四、基于需求的探索性客户细分
基于需求的探索性客户细分的主要思路是首先选取一定的样本客户，样本客户不应具有明显的一致性属性特征，而需能够代表客户全体（如图4所示）。通过问卷等形式收集客户在产品、营销、流程、渠道、售后、结算、金融与非金融等方面的需求，同时在问卷中通过客户属性问题的设置实现对客户属性的多方面描述。基于样本客户在上述需求方面的偏好进行聚类分析，获得具有相似需求特征的多个客户群体，在对不同客户群体需求特征进行分析与总结的同时，分析不同客户群体在客户属性特征方面的共性特征，并结合属性特征与需求特征对不同客户群体进行界定，从而构建探索性客户细分体系。而探索性客户细分体系也会随着内外部环境的变化而发生改变，因此，也需要不断地进行优化与完善。
本研究以某互联网金融平台为依托，抽取800名目标客户，以互联网金融客户对资产类业务的相关需求为例，对互联网金融客户细分进行了一定程度的探索。通过聚类分析的相关指标发现，样本客户可以被分为五类，结合其属性特征及需求特征将其分别命名为：结算型客户、基础型客户、发展型客户、竞争型客户和综合型客户。
通过分析，各类客户中所占比重最高的就是基础型客户（322人，占比40.25%），其次是发展型客户（254人，占比31.75%），综合型客户（103人，占比12.88%）、竞争型客户（68人，占比8.50%）和结算型客户（53人，占比6.63%）。
通过对五类客户在贷款需求、产品定价需求、产品额度需求、产品还款方式需求、产品期限需求、渠道需求、结算需求和综合需求这八个方面特征的分析（如图5所示），可以看出：①结算型客户的贷款需求较弱，因此其在产品额度、还款方式等方面的敏感性不高，但其结算需求非常强，因此其在渠道方面的需求也偏强，但其综合需求较弱；②基础型客户具有很强的贷款需求，对产品定价和产品期限敏感性较强，但对贷款额度和还款方式等方面的要求不高，同时，此类客户的结算需求很低，综合需求也较低；③发展型客户整体需求较为均衡，具有一定的贷款需求和结算需求，在产品具体要素需求和渠道需求方面也表现出一定的敏感性，综合需求较前两类客户有所增加；④竞争型客户具有明显的贷款需求和结算需求，但与发展型客户的最大区别在于对产品定价敏感性不高、对产品期限要求较短，同时还具有明显的综合需求，属于典型的优质客户；⑤综合型客户具有中等偏低的贷款需求和中等偏高的结算需求，对产品额度和还款方式要求较高，对产品定价和期限的要求较低，同时具有较高的综合需求。
上述客户的需求特征在一定程度上与其属性特征相关，不同类型客户的需求偏好多数可以通过对其属性特征的分析来解释。在对五类客户需求特征进行分析的基础上，对五类客户在成立年限、资产规模、年销售额、风险水平、互联网金融习惯五个方面的属性特征进行定位与分析，分析结果显示：①结算型客户成立年限一般在三年以上，资产规模、年销售额较低，风险水平也较低，此类客户尚不适应互联网金融方式；②基础型客户成立年限相对较短，一般在三年左右，资产规模中等偏低，年销售额处于中等水平，但此类客户的风险水平较高，少量此类客户对互联网金融方式有所涉足；③发展型客户的成立年限一般是三到五年，资产规模、年销售和风险水平均处于中等偏高水平，此类客户对互联网金融方式有一定的接触；④竞争型客户的成立年限一般也都在三年以上，资产规模居中，却具有较高的年销售额和相对较低的风险水平，同时对互联网金融方式的接触程度在五类客户中居于首位；⑤综合型客户成立年限较久，一般在七年以上，经营相对稳定，具有相当的资产规模和年销售额，风险水平较低，对互联网金融方式也具有相对较高的接受度。
五、结论
综合以上分析，在五类客户中，竞争型客户具有明显的贷款和结算需求、对利率敏感性不高、风险水平适中，属于典型的优质客户；且其对互联网金融接受度较高，占客户构成比例却又较低，因此具有较大的拓展空间，属于互联网金融应积极拓展的战略性客户类型。
其次，应重点发展综合型客户，此类客户经营年限长、整体风险低、持有一定数量的闲置资金，有利于结算与理财业务的拓展。同时，此类客户对互联网金融也有较高的接受度，在总体客户构成中占比也相对较低，适合加以拓展。
锁定具体细分客户群体后，应结合目标客户群体的需求特征进行差异化维护策略的制定，如产品方案的研发设计、渠道方案的拓展设计、营销策略的匹配设计、增值服务的提升设计、投资理财等金融与非金融服务配套设计等，生成指向明确的业务提升方案，形成以客户为中心、对客户具有强大吸引力的核心竞争优势。
此外，通过上述研究还可以发现，与其他属性特征相比，目前五类典型客户群还未形成较为主流的互联网金融方式的使用习惯，这也预示着互联网金融方式的巨大发展空间。而以客户为中心、基于需求的客户细分理念将为客户群的不断拓展奠定基础。
客户细分不是一种分类方法所能代表和穷尽的，是一个不断发展、完善的体系和过程，也是融入互联网金融发展过程中的一种工具和理念。随着互联网金融的蓬勃发展，基于需求的客户细分理念将发挥越来越重要的作用。