【绪论】金融客户挽回模型？客户的挽回案例？看透不说破，做到心中有数“金融客户挽回模型”的内容如下：
情感目录一览：
怎么用百度大数据
百度大数据+
连接垂直行业，深挖用户价值
精准拓展客户，高效经营管理
百度大数据+，是百度开放的新商业“能源库”，旨在面向行业关键诉求，开放百度大数据核心能力，帮助企业先人一步创造新商业机会、实现用户体验的升级换代。
百度大数据+，基于百度的海量用户数据，同时与行业垂直数据深度结合，挖掘百度用户千万级标签数据，帮助行业客户对用户进行空间和时间360度的立体洞察。
百度大数据+，提供的预测、推荐等深度模型，发挥百度大脑和深度学习的优势，帮助行业客户，实现行业趋势的深入洞察、客群的精准触达、分群精细定价和风险防控等。
百度大数据+，率先与O2O、零售、旅游、房地产、保险、金融等行业的新锐先锋合作，推动和实现大数据驱动业务的愿景。
面向客户
餐饮、影院、美容美发等生活服务商户
解决方案
商圈竞争分析
通过海量LBS定位数据，实时披露人流热力图帮助客户了解店铺所在商圈当前的客流水平、对比同类店铺上座率，发布店铺当前竞争力排名，及时定位店铺问题快速优化解决。
客流智能分析
实时监控店铺客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，全面掌握店铺运行情况，辅助经营情况及时判断。
顾客立体洞察
从性别、年龄、行业、学历、常驻地点等基本特征多维度立体化地了解到店顾客，结合店铺业态深度挖掘消费者兴趣爱好、消费水平、产品类型偏好、人生阶段等特征，提供全面度全方位顾客特征解析，明确需求定位进行精准营销，提升客单价和消费体验。
顾客精准触达
通过对到店消费者精准的偏好分析，构建lookalike模型，打破商圈地缘限制，触达更多潜在顾客，提升到店；结合到店顾客需求分析和挖掘，挖掘二次营销点、提升客单价和老顾客重复消费概率。
舆情口碑分析
大规模机器学习模型深度挖掘全网数据，全面实时掌控店铺受欢迎程度、同业态流行产品及相关热度，及时了解市场风向标、监测店铺口碑健康度，把握危机公关黄金时间。
应用案例
某高端连锁餐饮店铺与百度大数据达成合作，通过实时客流统计入店率、成交率、客单价，分析挖掘出高价值明星店与待改进门店，及时优化提升不足；根据到店新老顾客比例分析定位到某家门店老顾客近期到店有下降，进而推出老顾客回馈套餐，一星期后，老顾客到店率提升15%、周合计销售额增长27%。通过与门店CRM系统打通助力会员管理、会员到店实时触达，用户体验得到极大提升。
面向客户
大型购物商城、连锁商超、垂直类零售商等零售企业，及零售业咨询服务公司
解决方案
精准定向营销
融合到店消费客户的画像、消费数据和百度线上特征数据，构建lookalike模型，锁定潜在目标客户群体，通过线上线下多种渠道触达，进行有的放矢的个性化推送及精准营销。
会员价值管理
零售企业会员画像以及线下消费行为数据，叠加百度线上画像及行为特征，构建商场会员流失预警模型以及商场会员价值评估模型。针对高价值会员以及高流失风险会员，分别进行个性化精准推送，从而达到高价值会员挖掘以及流失会员挽留等会员管理的目的。
顾客深度洞察
从6大维度全面准确地刻画到店顾客的线上线下行为特征，从基本属性到行为模式，从消费水平到人生阶段，多维度立体化地帮助零售企业全面认识自己的顾客，辅助经营管理。
客流智能预测
实时监控商场和店铺的到店客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，基于过往历史数据进行客流分析预测，并可在此基础上调整产品和仓储运营、优化停车排队等服务安排和客流引导，从而提升顾客到店体验及消费粘性。
价值收益
辅助精准营销，提升营销转化
深入洞察消费客户的基础上找到更精准的潜在客户群体，通过线上线下多种渠道进行有的放矢的个性化推送及精准营销，能有效提升潜在客户识别度以及捕获率，从而大幅提升广告投放的ROI，保证营销活动的转化效果。
优化会员管理，拉动收入增长
基于大数据的流失预警模型，能及时有效地识别有流失倾向的会员，分析原因后有针对性的执行流失挽回方案，能有效降低会员流失率；根据会员价值评估模型进行的个性化精准推送，也能激活高价值会员的潜在消费，有效提升高价值会员的ARPU值，为零售企业带来整体收入有效增长。
深入洞察顾客，辅助经营管理
帮助零售企业更全面立体的了解到店顾客，据此优化产品、供应链、仓储、运营、服务等多方面，降低经营管理成本，间接提升收入增长。
预测线下客流，提升消费体验
通过获取的实时到店客流情况，分析预测线下客流，提前安排产品仓储、停车排队、引流导购等，借助大数据的力量帮助提升线下到店的消费体验及顾客粘性。
应用案例
深入洞察顾客，辅助经营管理
百度大数据和朝阳大悦城进行深度合作，对其消费者群体进行多维刻画和细分，基于特定消费者群体历史线下消费行为特征与其在百度线上全局行为数据进行融合打通，学习消费者群体的品牌偏好和消费特征，对其会员进行精准个性化优惠信息短信触达，会员到店消费率 +11%，其中不活跃会员到店消费率+53%，拉动朝阳大悦城19天内会员消费总金额（GMV） +12%，同时提升会员消费体验和顾客粘性。此外基于大悦城现有进场顾客群体洞察分析以及周边人群分析对比，对大悦城潜在会员及消费能力进行预测，指导大悦城线上线下精准营销，有力拉新。
面向客户
景区、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨询类机构等
解决方案
旅游行业宏观分析
应用百度海量搜索数据，及时、有效反映旅游行业酒店、交通、票务等细分行业经营状况，提高经济监测的全面性和及时性。
通过省、市、景区多维度搜索数据分析，宏观掌控旅游行业趋势数据，了解各大景区、酒店、OTA在网民心中的搜索份额和认知度。
目的地游客特征多维分析
从性别、年龄、消费水平、酒店偏好、目的地偏好、游客来源去向等多个维度对目的地游客进行全面交叉分析，辅助景区、酒店、旅行社、航空公司进行游客市场细分、客源流失分析及潜在市场挖掘，有效进行精准营销及新产品线路研发。
实时客流量监控及预测
实时监控目的地当前人群密度，并对未来2小时及未来3-7日客流量及拥挤风险进行预警；辅助景区、政府进行相应的人力、运力安排，保障游客出行安全及体验；帮助酒店、旅行社、OTA基于线路客流量进行房源调配、热点线路产品销售备货、航线运力调配。
实时舆情监控
通过对多个平台舆情数据的整合分析，辅助景区、政府、旅游企业等及时把握舆情事件影响面、网民情感倾向、主要传播节点、及游客关注要点，有效进行舆论引导并制定相应措施，整体提升旅游服务体验。
价值收益
提升精准营销能力
通过对目的地游客特征分析，帮助景区、酒店、旅行社、航空公司进行客源市场细分及潜在市场挖掘，优化营销投放渠道，提升营销精准度。
优化安全管理效率
区域人群分布热力图、客流量预测及风险预警，辅助景区/政府合理安排人力、运力，提升旅游体验，降低安全风险。
提高游客服务质量
辅助景区、政府、旅游企业全面、实时、有效把握舆情事件影响面，有效进行舆论引导并制定相应改进措施，整体提升旅游服务体验。
应用案例
九寨沟
九寨沟景区通过与百度大数据达成合作，利用百度大数据提供的客流量预测服务，在景区网站进行实时客流量预测呈现，提前预知当日及未来2日九寨沟客流量，方便游客进行行前决策；同时景区结合百度预测结果，制定不同客流量下景区安全运营人力及运力安排方案，在旅游小长假及黄金周有效进行相应安排及游客疏导，提升景区运营效率及游客游览体验。
峨眉山
峨眉山景区购买百度大数据旅游行业全面解决方案，全方位提升游客在峨眉山景区的旅游体验。
1、通过对峨眉山游客多维度分析，判断峨眉山重点客源市场分布，进行客源市场细分，准确发现潜在市场，优化营销重点和渠道，实现精准营销；
2、利用百度提供的景区客流量预测服务，结合预测数据，提前进行峨眉山景区运营人力安排，优化安全管控效率；
3、通过百度舆情系统进行峨眉山景区舆情监控，及时了解游客正负面反馈，改善旅游服务， 同时通过网络舆情事件网络关注度及热点事件诊断，可以辅助判断景区阶段性网络营销效果。
面向客户
房地产公司、物业、中介、营销代理商等
解决方案
城市人口动态分析
分析城市人口分布、人口密度、常驻人口变化趋势、人群日常和节假日移动轨迹，帮助地产商更清晰、及时、全面地了解目标城市（地区）人口概况，为选地及营销推广等决策提供参考依据。
目标客户特征分析
从年龄、职业到购房需求、消费习惯、线下行为偏好等，全面细致描绘目标人群特征，帮助开发商挖掘并了解目标用户，制定相应销售策略，辅助线下定点营销。
精准受众营销
针对已购房用户、潜在购房用户的特征分析，利用百度大数据的lookalike模型，找到更多的潜在消费者群体进行针对性广告投放。
行业、项目、品牌舆情分析
分析目标城市（地区）人群对房地产行业是否积极乐观、以及对自身楼盘和竞品项目的评价、购房意愿对比等，帮助了解消费者/潜在消费者的关注点，指导项目、品牌的提升方向并进行针对性营销。
价值收益
了解城市人口，助力科学选地
掌握城市变化速度，了解城市人口分布和移动情况，为地块客流预判和新楼盘选址提供数据支持，同时也帮助地产商更精准评估地块价值。
线上线下精准营销，降低投放成本
颠覆基于传统调研数据得到的营销策略，把广告费投到更有效果的渠道，把地推人力放到目标人群更集中的地区，有的放矢地投放广告，提升广告效果和转化率，同时降低投放成本。
跟踪消费者动态，优化营销策略
第一时间知道消费者和潜在消费者对自身楼盘、竞品楼盘的态度，关注哪些问题，对价格、户型、优惠政策等是否满意，支持地产商制定更有吸引力的营销策略，提升项目和品牌的口碑。
应用案例
与知名房地产商多个楼盘合作，帮助其分析目标客户进行精准广告投放，提升广告效果，降低销售费用。
利用百度大数据将看房客户、附近区域意向客户等潜在客户的数据进行分析，如购房需求特点、消费特征、日常通勤路线等，得到潜在客户的用户特征，利用大数据lookalike模型，在线上找到更多意向客户，针对性投放广告。
此外，通过分析定位目标人群线下活动区域，找到高覆盖地区，选择高效户外媒体，进行针对性的地推活动。将500~1000元的有效电话成本，降低到200~400元左右。
面向客户
金融机构：银行、P2P公司、小贷公司
解决方案
精准受众营销
挖掘和分析营销产品现有客户的线上及线下行为特征，包括客户的常访地点、行为特征、关注偏好等，构建lookalike模型，通过模型寻找到与转化客户特征相似的更多潜在目标客户，进行精准的受众营销——在合适的地方，针对合适的目标用户，进行有的放矢的线上及线下营销推广。
客户流失预测
挖掘和分析现有客户线上及线下行为特征，结合金融机构客户的业务数据变动情况，构建客户流失预警模型，有效识别即将流失的客户，从而采取一定的业务措施进行高价值客户挽留，降低客户流失率。
偿债能力评估
根据贷款客户线上线下行为特征的挖掘，判断客户资产状况、负债状况、消费水平、健康状况等内容，全面评估客户偿债能力，帮助银行、P2P、小贷公司等金融机构评估贷款客户的偿债能力，从而拒绝或减少偿债能力较低的客户贷款金额，降低金融机构的风险资金投入。
偿债意愿识别
通过贷款客户的线上线下行为特征，挖掘客户拒绝履约特征，判断客户信用情况，识别客户欺诈风险，从而拒绝欺诈风险高（偿债意愿低）的客户贷款，降低金融机构的风险资金投入。识别方法包括：
虚假信息挖掘：多维度交叉验证，识别虚假信息
重大风险识别：识别信用卡套现、身份伪造、高频贷款等高危信息
多重黑名单过滤：法院失信、网站用户信息泄露、偷税漏税黑名单等
价值收益
深入洞察客户，提高营销效果
帮助金融机构深入洞察客户，更全面的了解客户，从而针对不同产品或业务服务的特征，找到更精准的客户，在恰当的线上或线下渠道进行更精准的营销，提高金融机构的营销精准度、广告投放的ROI以及线上线下营销活动的效果。
降低客户流失，提升客户黏性
帮助金融机构有效的识别有流失倾向的客户，分析客户流失原因，从而有针对性的开展客户挽留工作并提升业务能力，降低高价值客户流失比率，提高老客户保留率，有效减少收入负增长，为金融机构带来可观的收入增长效益。
丰富客户信息，优化信贷结构
帮助金融机构更全面立体的了解客户信息，全方面、综合性的判断客户的还款能力，根据不同客户还款能力的不同，给予不同额度的授信，从而实现真正的个性化授信，优化整体信贷结构。
识别欺诈风险，提高风控质量
帮助金融机构了解贷款客户历史信用情况及其信用特征，有效识别具有欺诈风险的客户，拒绝欺诈风险高的客户申请，从而降低风险资金的投入，提高整体风控质量及风险识别效率。
应用案例
多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。
面向客户
保险公司
解决方案
精准受众营销
保险潜在客户群体大、行为多样化、不可预测性强。大数据lookalike模型，在对目标客群精准理解的基础上，可以找到更多具有目标客群特点的人群，协助精准营销。
差异化、精细化产品定价
精细化定价决定着保费收入是否能转化为更多的利润。大数据综合评价模型，在传统定价方案基础上，增加对每个客户的综合了解，以便制定更精确的价格方案。
针对寿险，利用大数据分析能力对承保客户进行健康状况分析、行业安全性与健康性评估、兴趣偏好风险等级评估等，精细甄别完美体、标准体、次标准体。
针对车险，通过对客户常出没地点的事故发生情况，急刹车、急转弯等不良驾驶行为出现情况，驾驶行为稳定性判断等数据进行建模提供个性化定价能力。
客户欺诈骗保预警
除了历史有过骗保行为之外还有更多角度可为核保工作带来提升。从真实身份交叉验证、健康状况分析、职业状况立体验证等多个维度建立大数据信用模型，综合评价客户特质和购买保险的真正意向。有效识别拒保体。
价值收益
提升营销效果，提升转化率
精准定位目标客群的特征，预测目标客群的行为。在合适的时间合适的场合直接触达目标客群，减少不必要的营销渠道投资，从而提高营销转化率，带来ROI提升。
个性化差异定价，降低赔付率
了解保户真实需求，全方位衡量保户自身价值与出险概率。抓住低风险保户，差异化甄别高风险保户。从而降低赔付率，也让保户得到实惠。实现保险公司与保户双赢策略。
全方位风控策略，降低风控成本
提前发现客户潜在特征，多方位评估减少信息不对称，第一时间定位拒保体。使防范骗保的工作更提前更精确。从源头减少骗保行为，降低风控成本。
应用案例
多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。
如何挽回客户流失
不同的行业具体挽回客户流失的方式应该有很大不同。首先要明白客户的需求是第一位的，你只要能满足客户的需求，可以说客户铁定就是你的啦；再就是要尊重客户，或者能想办法感动客户，比如在客户的生日之际给些礼品或赠品，或者关注给客户的亲人提供服务等；同时要注意你的竞争对手的动向，知道你的竞争对手可能会对你的客户采取什么行为把你的客户资源给抢走。这样基本就差不多啦。有些客户你要弄明白他/她的性格、喜好及其它你认为应该了解的特征，相信这都会对你挽回客户有用的。还有就是一定要努力提高自己，善于从错误中汲取教训。相信你会越来越好的，加油！
互联网金融客户服务管理模型设计应该注意什么?
互联网金融客户服务管理模型设计注意的东西如下：
1、确定使用CRM的目的。企业必须要明确部署CRM客户管理系统的目的，才能更好地让其发挥作用。在确定目的之后，就要开始系统的选型了。
2、从管理层进行推动。CRM不仅是一款管理软件，更涉及到企业的整体布局、业务流程、人员支持等各个方面，企业的管理层一定要认可CRM并从上而下的进行推动。
3、让员工接受并使用。管理层的作用更多是将CRM引入到企业中，而真正要使用的，则是企业中的所有业务人员。管理者首先要对员工进行相关的培训，将以客户为中心的经营理念传递下去，不仅要让员工熟知CRM的功能和操作，并且要将CRM的价值和对企业的作用告知员工，让员工对CRM有正确的认识，而不是一味地抵触，让员工知道部署CRM对业务能力的提升有着重要的作用。
金融服务有哪些补救的策略？
1.重视客户问题：客户认为，更有效的补救就是金融机构一线服务员工能主动地出现在现场，承认问题的存在，向客户道歉（在恰当的时候可加以解释），并将问题当面解决。金融机构应做到使客户始终处于知情状态。一般情况下，客户希望看到金融机构承认金融服务失误，并希望知道金融机构在采取措施解决这一问题。如果不能当场解决金融服务失误，就应坦诚地告知客户，金融机构正在努力，需要一段时间。当问题得到解决后，应告知客户解决的结果和金融机构从这次服务失误中所得到的经验教训以及将来如何避免此类事情的发生。
2.建立金融服务补救预警系统：有效的金融服务补救策略需要金融机构不仅能通过客户的抱怨和投诉来确定企业服务失误产生的原因，还能查找那些潜在的金融服务失误。
金融服务失误和金融服务错误可以在任何时间和地点发生。这需要通过对服务过程、人力资源、服务系统和客户需要的详尽分析，寻找金融服务失误的“高发地带”，预测补救需求和采取措施加以预防。有时一个金融服务失误会引发一系列反应，对这一类问题必须高度重视，做好预防工作。复杂的IT系统是引发服务失误的另一“危险地带”，因为从目前的技术水平来分析，智能化程度再高的机器也不能和人相比。当然，通过引进新系统可以较好地解决这个问题。寻找金融服务失误的“高发地带”并采取相应措施，可以使金融服务补救取得更好的效果。
3.测算补救的成本和收益：金融服务失误会导致客户流失，这样就需要金融机构获取新的客户来弥补客户流失所造成的损失。更重要的是，客户流失会给金融机构带来“坏口碑”。获取新客户的费用通常比维系老客户的费用要高出好几倍，而“坏口碑”会使金融机构获取新客户更加困难。良好的服务可以有效地避免因服务失误而付出的额外费用，但金融机构很少能意识到金融服务失误所带来的经济损失。因此，较为准确地测算这笔费用有利于提高金融机构的质量意识。一个重要的衡量指标就是客户终生价值，即金融机构在客户整个生命周期里从客户那里获取的全部价值。当某一客户的终身价值远低于为了弥补金融服务失误所增加的服务成本时，就应该重新思考是否有必要采取金融服务补救措施。
4.积极鼓励客户抱怨和投诉：调查显示，在那些不满的客户当中，只有4%的客户会向公司投诉，96%的不满意客户不会采取投诉，而会将自己的不满告诉16～20个人。从这个意义上来说，如果客户不满，他们不投诉比投诉更可怕，因为这样将会严重影响公司的形象和口碑。因此，对于客户投诉不能只停留在口头上的欢迎或是过于被动地“坐等”，而应积极地采取措施，为客户创造更加便利的投诉渠道。
（1）鼓励投诉。要在金融机构内部建立尊重客户的企业文化，并通过各种渠道告知客户他们拥有投诉的权利，更重要的是要让全体员工认识到客户的投诉可为金融机构提供取得竞争优势的重要线索，而不是给工作带来麻烦。那些直接向金融机构投诉的客户是金融机构的朋友和忠诚的用户，而对金融机构“沉默”的客户会给企业造成更大损失。他们更容易转向与金融机构竞争的对手交易，而且还会散布对企业不利的信息。为鼓励客户直接反映情况，金融机构应制定明确的产品和服务标准及补偿措施，清楚地告诉客户如何进行投诉及可能获得的结果。
（2）培训客户投诉。在鼓励客户投诉的基础上，金融机构还要采用各种方式培训客户如何投诉。如通过促销材料、产品包装、名片等客户能够接触到的媒体，告知客户投诉部门的联系方式和工作程序。
（3）深化金融机构质量文化，降低失误发生概率。深化金融机构的质量文化，引导员工对自身或他人的工作进行评定与反思，从根本上提升企业的整体形象。同时，运用标杆管理，对员工的工作质量进行审评，根据客户的满意程度制定相对的激励及惩罚措施，给员工的工作设置基本的底线，从而有效地降低失误发生的概率。
（4）提高员工素质，树立金融服务失误及补救的正确观念。大部分的失误是由于员工的金融服务不当造成的，因此，从企业的一线员工到经营管理者都要树立对待金融服务补救的正确观念，把每一次金融服务补救都当成提高金融服务水平的机会。正确观念的树立绝不是一蹴而就的，而是在平时的积累中完成的。可以通过人力资源部招聘培养一批拥有可塑性的员工，对其正确地灌输金融服务观念。
【回顾】金融客户挽回模型？客户的挽回案例？看完不再为情所困，更多关于“客户的挽回案例”的问题关注映森：https://www.zshdch.com/
