银行数字化转型需要进行客户分析，如何进行客户分析呢？银行数字化转型导师坚鹏认为至少从客户需求分析、客户画像分析、客户购买行为分析3个维度进行客户分析。

1.客户需求分析

银行数字化转型需要了解客户需求，不同年龄段的客户有不同的需求，总体来说，年轻客户需求朝着便捷化、移动化的方向在进行转变。不同阶段的企业客户，在需求方面也会有很大的差异。具体来说，客户需求可以分为产品需求、服务需求、体验需求、情感需求、特色需求。

产品需求是客户最基本的需求。对于银行数字化转型来说，不仅仅是银行原来的线下产品线上化、数字化，还要根据数字化时代的变化设计创新的银行数字化产品，从而能够更高效的为客户提供银行各类产品。

银行客户一直在变化，银行网点的客户目前是以老年人为主，但老年人可能对手机的使用有点不习惯，所以有的银行，比方说中国农业银行推出适合老年人用的APP版本,第一个特点就是字比较大，所以让老年人能看得见,第二是操作更加简化。当然，银行不仅是一些高净值人群、财富管理客户、消费金融客户等C端客户需求在变化，银行的一些供应链金融B端客户需求也在变化。

2.客户画像分析

客户画像分析是数字化转型中的一项重要任务，它可以帮助银行更深入地了解客户需求，提供更精准的产品和服务。以下是进行客户画像分析的一些关键步骤：

数据收集：首先，你需要收集客户的多维度数据，包括基本信息（如姓名、年龄、性别、职业等）、交易行为（如购买频率、购买金额、购买偏好等）、社交媒体行为等。这些数据可以通过客户调查问卷、银行交易记录、企业CRM系统、社交媒体平台等多种渠道获取。

数据清洗和整理：在收集到数据后，你需要对数据进行清洗和整理，去除重复、错误或无效的数据，确保数据的准确性和一致性。

客户标签化：通过对数据的分析和挖掘，你可以给客户打上各种标签，如“高频购买者”、“高价值客户”、“潜在流失客户”等。这些标签可以帮助你更快速地识别和理解客户特征。

细分客户群体：在标签化的基础上，你可以进一步细分客户群体，将具有相似特征和行为习惯的客户归为一类。例如，你可以将年轻、活跃、喜欢在线购物的客户归为一个群体，将年长、保守、更喜欢线下购物的客户归为另一个群体。

洞察客户需求：通过对不同客户群体的分析，你可以洞察他们的需求和偏好，从而提供更符合他们需求的产品和服务。例如，针对年轻、活跃的客户群体，你可以提供更多的在线购物优惠和活动；针对年长、保守的客户群体，你可以提供更多的线下服务和体验。

3.客户购买行为分析

银行需要研究客户的购买行为，客户是怎么做决策的？银行是如何找到我们这些银行产品的？例如存款产品、代销保险产品、理财产品、贷款产品以及一些中间业务等，对于代发工资这样的业务，客户是怎么知道我们可以代发工资？如何找到我们银行，而不是找其他的银行？

目前，消费者在消费决策和行动上对线上途径的依赖程度越来越高，消费者决策价值链越来越多的倾向于：注意、兴趣、搜索、行动、分享。银行需要记录客户与银行的互动数据，例如在线客服聊天记录、电话客服通话记录、分行访问记录等，识别不同的客户群体，如高净值客户、活跃交易者、保守投资者等，分析各类客户群体的购买偏好，了解他们更倾向于购买哪些金融产品或服务。

同时，银行还需要研究客户的购买决策过程，包括信息搜索、产品比较、决策制定和购买后的行为，例如，高净值客户喜欢通过哪些渠道分别购买哪些银行产品等，通过调查或访谈了解客户购买金融产品或服务的动机和障碍，识别影响客户购买决策的关键因素，如风险承受能力、投资目标、信任度等，从而提高客户成交率及复购率。