1.1 客户数据挖掘的价值

金融业属于数据密集型行业，数据在大量的业务场景中广泛应用并创造着价值。如图1-1所示，以美国经济为例，其金融和保险业的大数据获取能力和价值潜力均领先于其他各个行业。

图1-1 美国各行业大数据发展对比

资料来源：麦肯锡全球研究院。

在产品同质化的市场环境下，企业之间的竞争已经由产品品质的竞争转为顾客满意度的竞争，企业能够长远发展和领先市场的核心是针对不同人群的不同需求提供真正差异化的产品、服务以及营销策略，因此，对客户数据深层次的挖掘至关重要。客户数据就像一座金矿，不断发掘和提炼，方能超越表层价值。在数据爆炸的年代，人们经常置身于海量信息和产品之中，却不知道自己想要什么。通过对客户数据的深层次挖掘，可以洞察客户的真实需求，获得超乎表面数据所能提供的价值，主要包括：

（1）更完整的客户描述

与“以客户为中心”的管理模式相对应，企业正从传统面向群体的营销方式转向个性化营销方式，主动迎合客户需求，而前提就是要区分出不同的人群。在对客户更深刻了解的基础上，进行深层次的分析，可以绘制出更完整、更明确的客户画像，营销与服务人员也能够更形象地了解每一类人群。

（2）更深层次的客户需求洞察

挖掘客户的行为习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后找出更符合客户需求的产品和服务，并对产品和服务进行针对性的调整和优化。同时，能够围绕客户需求对客户进行细分，真正做到个性化，而非简单地划分群体。

（3）更精细化的经营方式

这里的经营包括营销以及为客户提供产品与服务的过程。深层次挖掘客户数据能够帮助企业优化经营方案，在科学的客群细分基础上提供有针对性的服务与营销，从中获得更大的价值。比如：在一定周期内向客户发送他们最可能感兴趣的产品和优惠活动；基于历史交易记录，针对性地给他们推荐商户和餐馆优惠活动，并根据客户的回应不断优化推荐质量。

无论是360客户视图、客户标签体系，还是客户画像，都体现着数据对更好地理解客户需求、提升客户体验所发挥的有效价值。