解密银行客户经理展业利器系列一:商机共享、创收增长

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2023年银行业面临存款、贷款、利润三大变局,与此同时,商业银行的数字化转型正延展至前台建设,期望通过科技手段布局应对,数字化重装身处一线的客户经理,带动单位时间创收提升,更有力地支撑银行业务战略发展。

在“客户经理的创收增长,等同于银行的创收增长”的大背景下,我们突破市场上原有客户经理工作台产品大多追求精致办公理念的局限,主张依托数字化工作台把数据送到客户经理手中,围绕“创收增长”打造展业利器,提高银行客户经理个体乃至群体产能,契合商业银行现在以及未来的需求,开创银行数智融合提升创收的新局面。

作为银行的一线战斗人员,客户经理给人的印象是职业的、专业的全能手,上能跟政府官员喝茶聊天,集团董事长自如对话,下可与街头小子嬉笑来往、陌生男女微笑招呼。他们的创收增长,一看“规模”产值,一看“客群”产量。规模产值指的是负债、资产、中收等规模产值增量,客群产量指的是行业、产业、区域等客群产量增量。为了实现客户经理创收增长,我们基于长期服务国有大型商业银行、股份制商业银行等多类型金融客户的实践,从身处商业银行一线阵地的客户经理本身切入,梳理出了五类不同层次的客户经理画像,并依托数字化工作台促进他们个体乃至群体产能提升。

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普元基于长期服务实践,梳理出五类客户经理画像

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新进  ·  客户经理

有干劲,缺经验

入行不到半年的新手,他们身上有干劲、有激情,目标明确、行动迅速,是客户经理队伍中不可或缺的新鲜血液,真正的朝气蓬勃。可以这么说,一支销售团队里,要是没有新手们的补充,这支销售队伍迟早会陷入“坐享其成、不思进取”的腐朽局面,战斗力衰竭再所难免。关于新手,他们的展业障碍大多是因为经验缺乏,而这个经验,往往可以通过客户经理数字化工作台学习锻炼轻松获得。有了客户经理数字化工作台,商业银行可以从原来半年塑造一位合格客户经理的固有印象中跳出,大幅提升客户经理经验资产的传递进度,让新进客户经理可以在三个月甚至更短的时间快速成长。

一般  ·  客户经理

有经验,缺客户

入行超过半年的客户经理,虽然能够顺畅完成业绩指标,已经成长为合格的客户经理,但是他们缺乏客户,并且客户获取能力不足。客户经理数字化工作台的商机共享机制,可以让客户经理轻松拿到客户及客户商机,增进他们的前进动力,减少客户经理迷茫的时间,促进业绩增长。

优秀  ·  客户经理

有客户,缺业务

入行有一段时间的客户经理,每个月都可以超额完成任务,不缺客户,也有业务,但是他们难以使用有限的个人精力服务所有有业务的客户,无法做到每个客户都很熟络。客户经理数字化工作台可以是优秀客户经理很好的小助手,能够通过客户数据一张图功能,帮助客户经理记住客户的每一个细节,有效运营客户资源,不错失任何机会。比如客户经理可以把客户需要解答的问题、处理的事项等,通过记事本记录下来,而记事本可以在他需要提醒的时刻提醒客户经理,这样客户经理不至于因为耽误处理,而让客户感受到了怠慢或者傲慢等不良印象和评价,从而失去业务合作机会。

超级  ·  客户经理

有业务,缺效率

优秀且资格老的客户经理,入行时间很长,轻松驾驭销售工作,总能超额完成业绩指标,拿到很多次的销售冠军。他们的客户太多了,以致于他们会主动放弃很多感觉不是很优质的客户,故意避让小客户等不是很擅长的业务领域,只专注于优质的大客户大业务大效益的客户营销工作。他们大量的时间花费在大客户的公关行动之中,跟很多有竞争力的同行进行激烈乃至生存之战。很多时候,超级客户经理们都会找寻一两位助手来协助自己的营销工作,做些基础的、容易做的辅助类工作。客户经理数字化工作台的出现,可以很好地解决超级客户经理们的需求,快速且一键式的风格,以及辅助类工具的集成,能够很好地降低中间环节的不必要的沟通成本,让超级客户经理们在抢夺优质大客户大业务方面,更加得心应手,行动更加快捷,更有把握地获取可喜可观的回报。

老油  ·  客户经理

有风险,缺监督

这类客户经理往往业绩一直上不去或者业绩时好时差,并在业绩打击下不得不寻求他路以自保:业绩一直上不去的,很多就自行淘汰,离职带走自己的客户,到其他银行再发光发热;业绩时好时差的,或者因为待的时间够长,熟悉行里各种门路套路,甚至洞悉银行风控漏洞,但凡出现利已的风控政策,不加考量地一股脑儿地加上全部业务,给银行信审带来了工作量,也带来了挑战。客户经理数字化工作台,通过对客户经理的日常行为监控等手段进行业务预判,为银行风险管控上了一道“保险杠”,为业务及风险管理者们提供决策参考,避免风险松动带来决堤似的溃败。

通过五类不同层次客户经理的画像梳理,以及对客户经理横向好与差的多面认识,成功地使银行的客户经理们,成为了客户经理数字化工作台的主角之一。同时,客户经理数字化工作台针对银行客户经理的营销类、客户类、业务类和学习类四大类工作,沉淀与积累业务规则、智慧资产,帮助银行打造一条乃至多条资产类业务大动脉,贯通资产、负债、中收等多条业务线的枢纽站点,完成全行全业务全流程的跃升,并不断自我丰富成长,在未来有希望成为如ChatGPT、文心一言那样的大智能平台。

目前,客户经理数字化工作台除了梳理客户经理画像,进行分类助力之外,还围绕促进创收增长的核心一环“营销”来落实谋略,达成“知己知彼,方可百战不殆”的实效。

知己  ·  用数据来知己

明确自己的内在和外在力量

客户经理数字化工作台通过“我要照镜子”、“我的可售产品”、“我的可用资源”、“我可有的业绩”以及“我可驾驭的客户”等方面,全面反映客户经理对自己的内在和外在力量的了解和掌握。

01

我要照镜子

即每月一次的自我评价、来自客户评价、以及工作同事领导评价等,并提供自画像模型进行量化,展现客户经理本人的挑战力值和战斗力值。

02

我的可售产品

详细列明客户经理可销售的银行产品,以及每个产品的三大卖点、20个优点、多个产品成功案例等。

03

我的可用资源

展现客户经理可使用调用的产品资源、办公资源、协同资源以及工具资源等,让客户经理明白自己可不是只手空拳的,还是有一些营销武器级别可用。

04

我可有的业绩

通过个人业务指标,如新增/已有客户数、新增/已有业务金额、本月收益目标/已有收益/完成比例、当年收入目标等,展现客户经理业务成绩和业务能力边界。

05

我可驾驭的客户

点亮客户标签/指标,男客户/女客户(占比)、大中小企业客户(占比)、政府客户、央企客户、行业客户、产业客户等,展现客户经理能够驾驭的客户类型。

知彼  ·  用数据来知彼

创造性提出“知彼度”来量化展现

了解客户对手的各方面信息,包括历史的和现有的情报等。客户经理数字化工作台创造性提出“知彼度”这个概念,通过对个人/企业客户的画像清晰度,来量化展现对客户的知彼程度。

01

企业客户的知彼度关键指标

对标企业内部人员,基于企业客户数据完整度进行量化,有基础信息、关键决策人、企业面貌和企业历史等方面。

02

个人客户的知彼度关键指标

对标个人熟悉程度,基于个人客户数据完整度进行量化,有基础信息、人机关系、个人面貌和成长历史等方面。

作战  ·  作战

天时、地利、人和

要想作战成功,离不开天时、地利、人和三大要素的胜算。“天时”和“地利”是客观因素,“人和”具备主观能动性。

01

天时方面

客户经理数字化工作台可监听来自政策、市场、行业、产业、天气等利好的信息,来帮助客户经理进行客户情报的采集。

02

地利方面

客户经理数字化工作台通过公开或半公开公共/网络等信息,归集合同交易信息,采集相关客户经营情报数据,并进行情报数据分析,找到客户资金需求时点和资金需求规模等。

03

人和方面

客户经理数字化工作台支持单兵作战模式和协同作战模式。其中,协同作战模式还提供联合作战、远程作战等多种形式。

  • 连横联合作战是客户经理,联合本行或他行客户经理,共同针对同一企业客户展开营销攻势,常见的有:公私联动、银团贷款等。共享客户、独享业务、按贡献分成。

  • 合纵联合作战是客户经理联合产品经理、风险经理等一起为客户资金需求定制产品方案营销。

  • 远程作战是客户经理为了尽快推进业务落地,比如客户面签合规需要,客户经理可在线召唤运营人员的视频会议室,进行客户核签操作,省去客户多跑一趟等,还可以在线发起客户会议等场景。

客户经理数字化工作台还支持营销作战室的快速搭建,支持项目营销批发销售等模式。

客户经理数字化工作台最大的亮点是构建商机共享机制,通过整合各种商机来源,建立商机共享池,以及商机共享效益的保障,支持商机的有效合理再利用。良好的商机供应机制,使客户经理营销热情高涨起来。

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客户经理数字化工作台的商机共享机制示例

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现代化的营销作战已经离不开智能化工具的有效利用。客户经理数字化工作台的智能助手,支持构建精准营销之智能获客模型,通过对已知客户携带的各种数据的整理、汇总、分析,精准获取未知客户,并通过内外部数据的汇入补齐未知客户的画像,形成待开发客户名录,并植入客户地图中,供客户经理营销获客时使用。

普元作为深耕金融领域20年的基础软件企业,推出的客户经理数字化工作台是业界最早面向商业银行客户经理开展工作减负、释放产能的利器,遵循“把数据送到客户经理手中”的理念,不仅分类助力并打通创收增长的“营销”核心,还能够覆盖客户服务的全生命周期,推进客户行动、完成业务作业、实现业绩说话、运用辅助工具等,支撑银行客户经理展业蓝图的顺利构建,促进客户经理创收增长。相关要点,我们将在后续文章中进行更详尽的阐述,敬请持续关注。

关于作者:胜棋,普元银行业务资深咨询顾问,从IT需求、产品、咨询、售前等角度切入银行一线营销工作8年以上、银行二线研发服务工作10年以上,熟悉银行信用卡、信贷、风控等各维度业务,主导或参与大中型银行业务类、数据类项目建设,拥有涉及银行前中后台的研究成果。

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