打造券商经纪业务的相对竞争优势（九）

打造券商经纪业务的相对竞争优势（十）

胡布军 2003/06/02

1、4、2、2 挖掘什么

。。现阶段，券商的经纪业务存在海量的数据，这部分数据主要包括投资者（客户）的基本信息、客户的实时交易信息、客户的历史交易信息、行情信息等。这些信息是一个巨大的财富，而没有被经纪业务经营者所重视和发掘。

。。有关客户的数据分析内容，主要包含以下几个主要方面：客户概况分析、客户忠诚度分析、客户利润分析、客户性能分析、客户未来分析、客户产品（服务）分析以及客户促销等。这就是所谓的"7P"。通过这些分析的结果，可以为券商构建一个完整的客户视图。数据分析和挖掘模型图如下：

。。从上图可以看出，在这个客户信息数据分析模块当中，主要分析对象是客户的基本信息、客户的实时交易信息、客户的历史交易信息、客户帐户信息和市场行情信息等几个处于孤岛形状的信息模块。而得到的分析结果应该包括如下几个基本方面，以被为领导的决策和企业的业务流程服务：

客户群分析：根据特定条件来查询各个细分的客户群落，找到各个可能的分类和二八法则的表现。从而知道真正为自己带来利润的客户都是谁；从而决定比如对某个客户群进行相应的营销过程等；
·客户个性信息分析：根本客户的基本信息，和帐户情况、持仓比例、资产结构、持股品种等数据分析到客户的实时的情况，可以得到客户的真实个性信息；
·客户交易风险分析：可以根据客户的现有信息，有效的防止客户的交易分析，同时根据风险情况，帮助客户摆脱和规避风险；
·客户交易习惯、行为和需求分析：从客户的过去交易历史信息挖掘客户的交易习惯、总结风险偏好、交易行为特征和此客户的可能需要和将来发展；
·客户价值分析：客户价值分析是最重要的分析之一，包括客户收益分析、客户类型分析、客户风险分析和客户对券商的价值分析。着重点就是根据客户的交易行为来实时的判断此客户为营业部带来的收入和价值。比如佣金收入、息差收入等。
u 客户流失预警：现有的券商的新增客户，特别是机构客户一般都是从另外的券商手中强过来的，同时，每一个营业部都在防止自己手中的有价值的客户的流失发生。根据自己设定的客户流失模型，比如突然大量抽走资金、长时间没有交易发生、大量资金被套等等情况，可以预警此客户是不是将要流失；
·服务效果分析：根据访谈结果和客户满意度的调查，记录和分析整体的服务效果；
·股票品种综合分析：分析各个股票的在本券商或者营业部的持股情况，总结出在特定的客户群落里面持有某一种或者几种股票的情况，从而采取相应的措施；
·客户群咨询效果分析：根据对特点客户群的现有持有某种股票的情况，和历史持有情况，再接合所做的咨询情况，来判断出投资咨询师的咨询效果，并且采取下一步动作；
·客户咨询效果分析：对特定的客户，判断他现有的资产结构和持仓机构，在根据历史情况和对他的个性化咨询结果，判断他有没有采纳咨询师的建议；
·经营状况分析：根据所有客户的为券商或者营业部效应贡献情况，在根据整体的成本可以为领导提供整体经营状况分析结果；
·盈利中心分析：分析出各个特定市场的受益情况，得到哪个特定的客户是营业部的盈利中心；
·亏损中心分析：判断营业部的所提供的服务情况，然后判断哪些服务是营业部的投入最大，但是盈利最小的亏损中心；
u 其他分析：采用数据挖掘和分析手段，进行券商领导所关心的数据结果的分析和决策支持。

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作者简介：

　　清华大学硕士毕业，一直以来做专业的公司战略、管理和IT咨询。近来主要关注点是中国证券行业的发展和CRM咨询。
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