从数据盲区到精准触达：智能系统赋能客户经理留存攻坚实战

一、传统模式下的业务困境：数据获取与客户维护的双重低效

在缺乏智能系统支持时，高代发客户留存维护工作面临显著挑战。没系统的时候，维护高代发客户留存特别费劲。要先找公司业务部申请代发客户名单，走流程就得等上一两天；拿到名单后，还得去零售系统导出存款流水，手工核算留存率，几百条数据算下来就得大半天，稍不注意算错了，重要客户就漏掉了。想了解客户电子渠道使用情况更麻烦，得给科技部提需求，排期跑数据又得等上好几天，等拿到数据时，不少客户已经把钱转走了。最后还得用Excel把代发金额、存款流水这些分散在不同地方的数据整合起来，经常因为匹配出错闹乌龙，回访时说错金额让客户不信任。最头疼的是，从开始提需求到最后能真正去回访客户，得折腾一个星期左右，早就错过了最佳挽留时间，忙活一个季度，真正能挽回的客户寥寥无几。

二、智能系统应用：实现精准客群定位

某支行的客户经理，刚从行长那接到一个重点任务：近期高代发客户留存下滑严重，请尽快联系关键客户，做好回访。客户经理依托Smartbi AIChat智能分析系统的自然语言交互功能，现可高效完成客群筛选。

立即进入智能分析系统，提问：筛选代发金额超2万但资金留存率低的客户以及联系方式。系统判定留存率低于50%即为重点关注，结果返回2位客户，如林俊杰，留存率才31.3%。资金来了又走，说明账户粘性不强，需重点推进理财配置。

您继续筛查另一类客户： 筛选代发金额超2万但手机银行登录次数低、未绑定微信银行的客户以及联系方式。

系统识别出14人，如朱茵，数字触达几乎为0。

您将名单导出，联动运营部开展“绑定即送积分”活动，同时安排一对一拜访。

数据工具驱动的基层战力升级 智能分析系统的应用，实质是将客户经理从“数据搬运工”转变为“价值创造者”。通过实时数据穿透与智能标签体系，不仅解决了跨部门协作壁垒与手工处理低效问题，更构建了“客群识别-策略生成-效果追踪”的闭环工作流。上月该模式支撑本支行完成30%的留存任务指标，获总行“数字化转型先锋团队”称号。建议扩大系统覆盖范围，让数据赋能真正成为基层业务拓展的核心驱动力。