商业银行CRM系统建设三阶段论
就商业银行而言，分阶段推进客户关系管理（CRM）系统建设是确保CRM推行成功并取得良好成效的一大关键因素。借鉴国内外公司推行CRM的成功经验，结合商业银行客户需求特点，商业银行CRM系统建设宜分为基础客户关系管理、综合客户关系管理和客户关系优化三个阶段分阶段实施。
一、基础客户关系管理阶段：以零售业务客户数据为主建立商业银行数据仓库基础架构和基本市场客户信息库,初步实现商业银行从以产品为中心向以客户为中心的经营理念转变。
建立市场客户信息库是整个客户关系管理系统应用的基础。商业银行现有的管理制度和业务流程，都是以产品为中心来进行设计的，不同的账号信息分散在不同的计算机系统内，缺乏对客户统一的全面了解。现有的生产系统是银行营运和客户服务的基础设施，但由于历史和发展的原因，造成数据存放在不同的系统、不同的磁盘上，数据冗余很高，无法提供业务用户进行以客户为中心的数据分析，无法提供多用户对历史数据进行突发的复杂查询能力。
当基本的市场客户信息库建立完成后，银行的各业务部门将对全行的零售客户有统一的视图，从而能够以客户为单位分析银行的业务情况。能够知道客户的人数、客户与银行业务往来、客户的基本特征、客户的评分及基本分类、客户的基本需求等，在此基础上实现随机查询和动态分析，如趋势分析、集群分析等。进一步，可实现客户/渠道交易行为分析。
客户/渠道交易行为分析可以分析客户使用分销渠道的情况及分销渠道的容量状况，比如：客户类型、客户位置和渠道的关系；什么地区的渠道最受什么类型的客户喜好；银行分销渠道与产品和服务的关系；分销渠道的容量和生产力比较；市场促销对客户和渠道的影响等。
本阶段完成后，银行能够知道客户、渠道、产品或服务三者之间的关系，了解客户的购买行为、客户和渠道对业务收入的贡献、哪类的客户比较喜好哪样的渠道在何时和银行打交道，目前的分销渠道的服务能力如何，需要增加哪些分销渠道才能达到预期的服务水平。
二、综合客户关系管理阶段：增加对公业务数据和企业信贷业务数据到数据仓库，建立利润贡献度分析模型和客户细分模型。
这一阶段的主要任务：一是从微观的角度开发并建立一个先进的、以账户为基础的利润贡献度模型。在此之上，分析每一位客户、每一项金融产品、每一种渠道、每一个支行、每一位银行雇员对银行的利润贡献度。凭借利润评测模型，商业银行可以依照机构、客户、产品和账户等多个维度来分析利润贡献度。可以根据客户利润贡献度的大小，安排合适的分销渠道，提供相关的服务和制定相应的市场策略，留住有利润的客户，交叉销售更多的产品。可以预测和模拟新产品、新政策、客户流失与留住对银行的整体利润影响。
二是开发和建立商业银行的客户细分模型，通过客户细分使商业银行能够在市场营销上从以产品为导向转为以客户为导向。商业银行的各业务部门特别是市场部门，可以在上述客户细分的基础上，开展一系列的市场策略分析、客户利润分析、客户吸引计划等活动，并设计各种新的金融产品和产品组合。
三、客户关系优化阶段：开发并建立客户关系优化模型，并整合商业银行所有的业务数据。
客户关系优化是一种全新的软件技术，它完全改变了传统的市场游戏规则，将从产品为中心的运作模式完全扭转为以客户为中心运作模式。客户关系优化利用客户事件帮助银行主动地同客户建立联系并维持更好的关系，开展领先的一对一的市场营销活动。
客户关系优化模型能使银行判断客户行为的改变，使用预先设定的沟通方式，对各个客户作出适当的响应。客户行为改变是银行提供产品或服务最佳时机。银行如果在24到48小时内对这些改变没有采取行动，就失去了宝贵的商机。当有上述变化时，客户关系优化模型能马上生成客户事件，并通知银行业务人员。银行业务人员利用客户购买倾向模型、渠道喜好模型、利润贡献度模型、信用和风险评分模型等，主动地与客户进行沟通并进行交叉销售，达到留住客户并和增加利润的目标。这样，银行将有能力去针对成百上千甚至上百万个客户，在最适当的时间经由客户最偏好的交易行为去满足各个客户不同的需求。
客户关系优化模型关键是要做到确保客户既不会被银行所忽略，也不会一而再再而三被重复打扰，反而只会在最适当的时间用最贴切的方式与客户沟通,以达到产生客户关系、维持客户关系和增强客户关系的作用。
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就商业银行而言，分阶段推进客户关系管理（CRM）系统建设是确保CRM推行成功并取得良好成效的一大关键因素。借鉴国内外公司推行CRM的成功经验，结合商业银行客户需求特点，商业银行CRM系统建设宜分为基础客户关系管理、综合客户关系管理和客户关系优化三个阶段分阶段实施。
一、基础客户关系管理阶段：以零售业务客户数据为主建立商业银行数据仓库基础架构和基本市场客户信息库,初步实现商业银行从以产品为中心向以客户为中心的经营理念转变。
建立市场客户信息库是整个客户关系管理系统应用的基础。商业银行现有的管理制度和业务流程，都是以产品为中心来进行设计的，不同的账号信息分散在不同的计算机系统内，缺乏对客户统一的全面了解。现有的生产系统是银行营运和客户服务的基础设施，但由于历史和发展的原因，造成数据存放在不同的系统、不同的磁盘上，数据冗余很高，无法提供业务用户进行以客户为中心的数据分析，无法提供多用户对历史数据进行突发的复杂查询能力。
当基本的市场客户信息库建立完成后，银行的各业务部门将对全行的零售客户有统一的视图，从而能够以客户为单位分析银行的业务情况。能够知道客户的人数、客户与银行业务往来、客户的基本特征、客户的评分及基本分类、客户的基本需求等，在此基础上实现随机查询和动态分析，如趋势分析、集群分析等。进一步，可实现客户/渠道交易行为分析。
客户/渠道交易行为分析可以分析客户使用分销渠道的情况及分销渠道的容量状况，比如：客户类型、客户位置和渠道的关系；什么地区的渠道最受什么类型的客户喜好；银行分销渠道与产品和服务的关系；分销渠道的容量和生产力比较；市场促销对客户和渠道的影响等。
本阶段完成后，银行能够知道客户、渠道、产品或服务三者之间的关系，了解客户的购买行为、客户和渠道对业务收入的贡献、哪类的客户比较喜好哪样的渠道在何时和银行打交道，目前的分销渠道的服务能力如何，需要增加哪些分销渠道才能达到预期的服务水平。
二、综合客户关系管理阶段：增加对公业务数据和企业信贷业务数据到数据仓库，建立利润贡献度分析模型和客户细分模型。
这一阶段的主要任务：一是从微观的角度开发并建立一个先进的、以账户为基础的利润贡献度模型。在此之上，分析每一位客户、每一项金融产品、每一种渠道、每一个支行、每一位银行雇员对银行的利润贡献度。凭借利润评测模型，商业银行可以依照机构、客户、产品和账户等多个维度来分析利润贡献度。可以根据客户利润贡献度的大小，安排合适的分销渠道，提供相关的服务和制定相应的市场策略，留住有利润的客户，交叉销售更多的产品。可以预测和模拟新产品、新政策、客户流失与留住对银行的整体利润影响。
二是开发和建立商业银行的客户细分模型，通过客户细分使商业银行能够在市场营销上从以产品为导向转为以客户为导向。商业银行的各业务部门特别是市场部门，可以在上述客户细分的基础上，开展一系列的市场策略分析、客户利润分析、客户吸引计划等活动，并设计各种新的金融产品和产品组合。
三、客户关系优化阶段：开发并建立客户关系优化模型，并整合商业银行所有的业务数据。
客户关系优化是一种全新的软件技术，它完全改变了传统的市场游戏规则，将从产品为中心的运作模式完全扭转为以客户为中心运作模式。客户关系优化利用客户事件帮助银行主动地同客户建立联系并维持更好的关系，开展领先的一对一的市场营销活动。
客户关系优化模型能使银行判断客户行为的改变，使用预先设定的沟通方式，对各个客户作出适当的响应。客户行为改变是银行提供产品或服务最佳时机。银行如果在24到48小时内对这些改变没有采取行动，就失去了宝贵的商机。当有上述变化时，客户关系优化模型能马上生成客户事件，并通知银行业务人员。银行业务人员利用客户购买倾向模型、渠道喜好模型、利润贡献度模型、信用和风险评分模型等，主动地与客户进行沟通并进行交叉销售，达到留住客户并和增加利润的目标。这样，银行将有能力去针对成百上千甚至上百万个客户，在最适当的时间经由客户最偏好的交易行为去满足各个客户不同的需求。
客户关系优化模型关键是要做到确保客户既不会被银行所忽略，也不会一而再再而三被重复打扰，反而只会在最适当的时间用最贴切的方式与客户沟通,以达到产生客户关系、维持客户关系和增强客户关系的作用。
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