机器学习如何帮助财富管理者深化客户关系

时间:2019-03-13 20:09:33 阅读:53次

  每位财富顾问都知道,更深层次的客户关系往往更有利可图,更忠诚(在营销方面更“粘”)。因此,深化客户关系往往是每个财富管理公司的首要任务,仅次于新客户的收购。通过满足更多客户的需求来加深客户关系,因此正确识别,甚至预测客户的需求是成功的关键因素。

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  幸运的是,财富管理公司有大量的数据需要学习。通常,这包括新客户的历史数据,其产品和服务的关系视图,盈利能力指标,关系深度和随时间增长的度量以及交易历史。但是理解所有这些数据可能是一项艰巨的挑战。您如何知道哪些数据重要,甚至相关?哪些数据功能表明您需要填写?是否存在可预测新兴需求的触发事件?

  如果没有系统的方法从您的数据中学习并以洞察力武装您的财富管理机构,您必须依靠每个前线团队尽力掌握他们掌握的任何信息。结果最多不一致。机器学习提供了更好的解决方案,允许您使用多种不同的方法来识别甚至预测客户的需求。

  首先,如果您将已经了解的有关客户的信息与每个客户拥有的产品和服务的数据相结合,那么您可以使用机器学习来构建需求预测器。例如,如果客户A,B和C都需要产品X,而客户D看起来非常类似于客户A,B和C,那么客户D也需要产品X也是一个不错的选择。这是一个经典的监督学习问题:您根据已知结果训练算法(客户A,B和C具有产品X),然后使用生成的模型预测产品X在没有产品X的客户中的需求产品。

  您可以将此见解用于:

  •   为您的财富顾问创建客户特定的优先需求清单,以便在与客户会面时使用。结合每种产品和服务的模型结果,然后根据需要进行排序。


  •   为每种产品或服务制定营销计划或客户推广计划。使用模型的结果来确定最有可能需要的客户群。


  •   深化现有客户数量最多且具有此需求的产品的产品专业知识,培训和交付能力。


      机器学习也可用于向后看以识别预示需要的触发事件。通过查看开始使用新产品或服务的客户群,并检查过去6到12个月内交易模式或人口统计数据的变化,您可以使用机器学习来构建预测新需求出现的模型。典型的触发因素可能包括生命事件,如出生,婚姻,退休,继承,工作或公司变更,以及资产购买或销售。财富管理人员实际上不可能在每个客户的生活变化中保持最佳状态,并了解这些可能表明需要的产品或服务。机器学习可以创建模型,提醒财富顾问改变客户的情况或行为,这可能表明需要新的产品或服务。

      经验丰富的财富管理人员可以利用从与其所有客户的长期经验中获得的深厚知识,有效地完成所有这些工作。即便如此,他或她可能会错过表明需要的微妙线索。通过机器学习,可以系统地使用模型来提高客户意识,分析需求并识别深化机会。然后,可以在整个企业中一致地利用这些功能。这可以提高顾问的工作效率,让客户更满意,并提高盈利能力。胜利,胜利,胜利。

      

      

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