数据驱动全生命周期客户经营
数据驱动下的电信业务数字化转型
数据驱动下的电信业务数字化转型摘 要 针对新形势下电信运营商传统业务发展乏力的问题，文章通过对全球运营商案例进行分析，提出以用户为中心、以大数据贯穿电信业务发展所涉及的渠道、建设、营销等流程，实现电信业务在互联网+背景下的数字化提质增效。
关键词 数字化转型；大数据；运营商刘 楠 刘颖慧 蔡一欣 廖 军中国联通研究院 北京 100176引言随着数字化时代到来，平台经济日益兴起，电信行业的生态也正发生着巨大的变化，业务扩展、服务创新等方面获取新的发展机遇，但同时也受到不小的冲击和挑战，在和互联网企业的直接交锋中节节退败。
腾讯的微信和电信运营商抢入口，阿里的电商和运营商抢生意，“管道业务”愈显沉重，电信业与互联网融合发展差距空间巨大，无论是内部管理还是对外服务，电信运营商转型势在必行[1-5]。
面对我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，以及十九届四中全会和中央经济工作会议中进一步强调“坚持改革创新、与时俱进，善于自我完善、自我发展”、“坚持新发展理念，坚持以供给侧结构性改革为主线”等要求，电信运营商积极响应推动企业数字化转型进程，走价值经营道路，在转型中变危为机、在转型中提质做强，充分发挥信息通信对产业链和经济社会发展的带动拉动融通作用，助力推进国家治理能力和治理体系现代化。
1 传统电信业务面临诸多困境面对新形势、新要求，“散点式”的强调网络能力开放、搭建运营能力中台、重塑业务流程等不足以真正支撑起运营商转变当前的经营困局，电信运营商急需制定清晰科学的转型战略，在做强优势资源的同时，持续推进数字化运营，激发人员活力，创新增长能动，全面提升价值创造能力，实现持续健康发展，正视并解决传统电信业务存在的诸多问题。
1)产品有效供给能力不足，缺乏全产品理念。
国内运营商产品同质化尤为严重，订购规则复杂。
对客户需求感应力和挖掘能力薄弱，相比互联网类公司缺乏敏捷响应的产品供给体系，全产品供给运营思维尚未建立。
2)客户运营体系不健全，以被动响应客户为主。
质量管理中的创新管理方法
质量管理中的创新管理方法在当今竞争激烈的市场经济环境中，企业要立于不败之地，不断寻求创新管理方法是至关重要的。
质量管理作为企业发展的重要一环，更需要不断进行创新，以满足市场需求并提高竞争力。
以下将介绍在质量管理中的创新管理方法，并探讨其在企业发展中的作用。
一、生命周期管理生命周期管理是一种全面的质量管理方法，它考虑产品或服务的全生命周期，包括设计、生产、销售、使用和回收等环节。
通过生命周期管理，企业可以从产品设计阶段就考虑到后续环节，降低产品在生产和使用过程中可能出现的问题，提高质量和可靠性。
二、全员参与在质量管理中，全员参与是至关重要的。
企业应该建立一个全员参与的质量管理体系，让每个员工都认识到自己的工作对产品质量的影响，激发员工的责任感和创造力，共同推动质量管理不断创新。
三、数据驱动在现代信息化时代，数据是企业管理的重要依据。
质量管理中的创新管理方法应该充分利用数据分析技术，提取数据中的有用信息，通过数据驱动的方式指导质量管理工作，及时发现问题并采取有效措施。
四、整体质量成本管理在传统的质量管理中，注重产品质量的过程中，企业往往会忽视到质量管理本身也是需要成本的。
整体质量成本管理是一种能够全面衡量质量管理成本的方法，通过降低质量管理成本，提高效率，实现质量管理成本和质量水平的双赢。
五、创新教育培训员工是质量管理中的关键环节，他们的知识水平和技能水平直接影响产品质量。
因此，企业应该注重对员工的教育培训，并不断创新培训方式和内容，使员工在学习过程中更容易接受和掌握新知识，提高质量管理的专业水平。
六、持续改进质量管理是一个持续改进的过程，企业应该建立一个持续改进机制，不断挖掘问题和潜在风险，并及时采取纠正措施。
通过持续改进，企业可以不断提高产品质量，满足客户需求，保持竞争力。
七、卓越质量管理卓越质量管理是一种全方位的质量管理方法，它强调对质量的全面认识和把握，追求卓越品质和客户满意度。
企业要做好卓越质量管理，需要有一支专业的团队，建立一套完善的管理体系，注重跟踪和评估结果，并不断改进和优化。
业务数据全生命周期管理工作思路
备份内容
数据库零级 数据库正文 非结构化数据备份 数据备份模式及保留 周期
运维经理 研发经理 业务经理 签订《数据管理服 务协议 建立数据备份 及清理策略 按协议执行备 份及清理任务 检查数据备份情况并 测试数据有效性
3.3数据管理工作流程—数据调阅流程
3.3数据管理工作流程—数据调阅流程
银行计算机系统生产数据调用申请书
修改维护阶段：根据通过审批流程的《哈尔滨银行应用系统 生产数据维护申请书》进行数据维护，并记录相关信息。
数据 管理
4
5 6
数据调阅阶段：业务部门提交经主管业务部门审批通过的《哈 尔滨银行应用系统生产数据调用申请书》。经科技部审批通过 后，运维中心提取数据并漂白后反馈业务部门。
数据备份阶段：根据已签订的《数据管理服务协议》建立备份策略， 并制定恢复测试计划，验证备份数据的可用性。
优化存储结构
Norm E
Optinize Support
优化数据存储结构，有效控制在 线数据规模，提高生产数据访问 效率。
全生命 周期管理
提高效率
提高系统资源使用效率，确保系 统安全、稳定、高效运行。
fficiency
数据支撑
做好历史数据管理，为客户服务
和经营分析提供数据支撑
2.1数据的全生命周期管理—方案
• • • 建立实施信息分类保护体系，培训员工信息保护流程。 严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、
数据管理制度，包括但不限于组织管理、 部门职责、协调机制、安全管控、系 统保障、监督检查和数据质量控制等方
面。
备份、恢复、清理和销毁。 保存交易记录，确保完整性，安全保存和可恢复。
《商业银行数据中心监管指引》 银监办发[2010]114号
业务数据全生命周期管理工作思路
《商业银行数据中心监管指引》 银监办发[2010]114号
应建立数据安全管理制度，规范数据的产 生、获取、存储、传输、分发、备份 、恢复和清理的管理，以及存储介质的台
帐、转储、抽检、报废和销毁的管理，保证
数据的保密、真实、完整和可用。
《商业银行信息科技风险管理指引》 银监发[2009]19号
• 建立实施信息分类保护体系，培训员工信息保护流程。 • 严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、
• 在数据的整个生命周期中，不同阶段的数据其性能、可用性、保存等要求也不一样。 • 通常情况下，在其生命周期初期，数据的使用频率较高，需要使用高速存储，确保数据的高可用性。 • 随着时间的推移，数据重要性逐渐降低，使用频率会随之下降，应将数据进行不同级别的存储，为其提供适当的可用性、存储空间。 • 最终大部分数据将不再会被使用，可以将数据清理后归档保存，以备临时需要时使用。
实现历史数据的“管、控、查”
管理对 象
结构化 数据
在线
DB
数据存放策略 近线
DB
非结构 化 数据
离线
数据 访问方式
平台 接口
在线访问 专门工具访问
生产数据库 归档/历史数据库
专门工具访问 大数据平台
恢复后访问 在线访问
备份工具/磁带 生产存储
内容检索平台
专门工具访问
备份工具/磁带
恢复后访问
10
2.1数据的全生命周期管理—理论与方法
施。 • 应采用加密或其他有效措施实现系统管理数据、鉴别信息和
重要业务数据采集、传输、使用和存储过程的保密性。
3
1.1数据管理的外因--国际会计准则等业务管理需求
银行的数据保存周期策略，最常用的经验法则是13个月规则和7年规则。
民生银行在大数据背景下客户关系管理的问题及措施
民生银行在大数据背景下客户关系管理的问题及措施利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。
我国银行业正迎来改革开放三十年来前所未有之大变局。
可以预期，内外部经营环境的变化和大数据的应用将共同推动商业银行进入真正向“以客户为中心”的业务转型期。
客户将成为未来银行可持续发展的最重要驱动力，银行业的竞争焦点从基于产品和服务的竞争逐渐转变为基于客户智慧和客户价值的竞争。
一、大数据的定义各行各业都在讲大数据，但是至今仍没有一个被广泛采纳的大数据的明确定义。
一般来讲，大数据具备4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍贵；第四，数据收集、处理、共享、分析速度要求快。
上述特征反映了大数据的一些共同特点，但尚未完成真正反映大数据的本质。
笔者将国际国内大数据研究成果与中国民生银行应用实践相结合，综合考虑数据结构、数据技术和数据价值等不同维度，对大数据给出以下定义：大数据是指把结构化、半结构化、非结构化海量数据通过数据技术进行收集、整理而成的数据集或数据群。
利用数据挖掘分析技术能够使这些数据集群产生巨大的商业价值。
二、大数据驱动银行客户关系管理进入智能化时代大数据将助力商业银行由传统的“以产品为导向”向“以客户为中心”的精细化管理和营销模式转型，使我国商业银行客户关系管理进入真正的智能化时代。
（一）客户营销个性化大数据的广泛收集和应用使商业银行能够更加全面、准确的了解客户并挖掘出客户的潜在金融需求，从而有的放矢的进行产品设计和金融创新。
银行可以通过大数据分析平台，接入客户通过社交网络、电子商务、终端设备、电话投诉等媒介产生的海量碎片化、非结构化数据，结合银行掌握的交易数据等结构化数据，构建更加全面、客观的客户洞察。
真正从大数据中洞察客户智慧和发掘潜在商机，围绕客户需求为其提供个性化的服务。
【银行培训课纲】数字驱动下的客户细分与精准营销-上海宇谷吴海斌老师
数字驱动下的客户细分与精准营销体系化、数据化、指标化、常态化一、大数据背景下精准营销新机遇1.智能营销的发展趋势i.环境变迁与后数字营销时代来临：用户、入口和口碑ii.智能营销的发展和变化：互联网化、移动化和场景化2.大数据营销综述：基于用户洞察的商业价值挖掘i.用户画像ii.用户行为分析iii.用户关系iv.用户分群3.场景化营销：基于新技术的传统营销革新i.场景营销的应用ii.场景的构成要素iii.营销平台的选择4.精准营销的软硬件投入和准备i.（1）大数据分析技术ii.（2）软件/硬件投入（氛围营造、WIFI设备、流量入口建设等）二、数字化转型下的银行客户精细化管理趋势1.零售银行的客户管理战略：以客户为中心i.以客户为中心的组织架构a)零售战略规划路径b)银行客户的管理权归属c)全行的客户数统一（360视图）ii.客户为中心的渠道和产品策略a)产品为客户服务的理念和组织架构b)产品是客户管理的支撑和推动，而不是股管理和支配部门c)渠道与客户管理的支撑和口径一致性iii.客户的周期管理a)有效的生命周期设计理念b)长效和自动的客户管理设计c)数据和分析的价值iv.客户的价值评估a)客户价值是产品价值的总计；b)解析每个客户在每个产品收入和成本1)怎样确认客户产品的收入2)怎样拆解客户的成本c)客户的银行粘度（PPC）d)产品持有数的价值和设计思路1)如何解析和定义产品的有效数2)如何统计和规划3)怎样由PPC指导产品和客户客户策略三、数字化转型下的客户细分的目的和方法1、客户细分是客户管理的基础i.客户细分对银行管理的价值ii.客户细分的常见方法a)资产切分b)自然价值属性分类（CLUSTER）2、自然价值属性分类-Clusteri.Cluster的方法论；ii.Cluster的分类方法案例；a)数据选择；b)数据清洗；c)数据量大与相关性强的数据处理方法；d)CLUSTER的确定原则e)怎与判断CLUSTER分类的好坏f)怎样在各个分类群中做客户画像g)如何在实际业务中使用CLUSTER的结构iii.Cluster分类的周期追踪和优化-业务价值三、数字化转型下的客户分析策略1、预测模型的常见金融应用场景：i.客户行为预判-购买、需求ii.风险预测-贷前、贷中、贷后iii.RTC-催收的预测2、数据分析的常见指标i.社会属性信息及衍生a)常见社会属性信息b)一般如何衍生ii.RFM的重要性及衍生a)RFM的维度b)RFM的衍生方式iii.外部数据的补充a)哪些外部数据有效客户管理b)最新的数据合作理念和方法1.多方安全计算和联邦学习2.如何利用安全计算进行客户经营。
上海移动客户生命周期管理的尝试与经验
上海移动客户生命周期管理的尝试与经验通信市场经过几年来的快速发展，一些主要城市如北京、上海目前的移动用户普及率已趋于饱和，新增市场空间狭窄。
面对这样的经营环境，运营商必须在发展模式、经营模式和管理模式上努力创新。
近日，记者采访了上海移动总经理郑杰，他热情地介绍了上海移动在实现客户生命周期管理方面的经验。
记者：上海移动率先引入“客户生命周期管理”这一新的管理理念，并付诸实施。
请您谈谈为什么要这么做？郑杰：引进客户生命周期管理，可以说是贯彻落实科学发展观、推广国际先进管理理念的一次全新的尝试。
今年年初，中国移动提出了“从以企业扩张、投资拉动为主的规模型发展阶段，转向以企业价值最大化为核心发展目标、以市场需求为基本驱动力、以精细管理为主要管理方式、以团队经营为总体经营理念的规模效益型发展阶段”的工作要求。
这就要求我们认真地思考如何正确地对待竞争，如何很好地处理规模与效益之间的矛盾。
针对这些问题，上海移动进行了深入思考。
首先，我们始终坚持聚焦客户而非竞争对手，以客户需求为出发点，积极主动地推出新业务包括资费，实现服务和业务领先，而不是被动地模仿竞争对手。
同时，要做到新增与存量兼顾，保证新增客户的质量和存量用户价值贡献的最大化。
基于这些考虑，上海移动将2004年作为“效益年”，大力推进企业实现从规模型发展向规模效益型发展的转变。
围绕这一工作主线，公司就年度经营工作进行了周密的规划和部署，通过多项战略、经营和管理举措以求真正做到客户价值、股东价值和企业价值的保护和提升。
这些举措之一就是对客户生命周期管理工作的启动和推广。
记者：如何理解“客户生命周期管理”的内涵？郑杰：所谓“客户生命周期管理”，即从客户考虑购买哪一家运营商的服务，到入网后对其收入贡献和成本的管理，离网倾向的预警和挽留直到客户离网后进行赢回的整个过程。
这个过程包括了11个关键的价值创造环节，即客户的购买意向，新增客户的获取，客户每月收入贡献的刺激与提高，客户日常服务成本的管理，交叉销售/叠加销售，话费调整，签约客户的合同续签，客户在品牌间转移的管理，对离网的预警和挽留，对坏账的管理，对已流失的客户进行赢回。
产品运营全生命周期管理
产品运营全生命周期管理在现代数字化时代，产品运营已经成为企业发展的重要组成部分。
随着互联网技术的快速发展，市场竞争日益激烈，产品运营全生命周期管理正变得越来越关键。
本文将介绍产品运营的定义、重要性，以及一些常用的产品运营策略和技巧。
1. 产品运营的定义1.1 产品运营概述产品运营是指产品从研发到上市再到退市的整个生命周期中的管理活动。
它包括市场调研、产品定位、用户体验设计、市场推广、用户运营、数据分析等各个方面。
产品运营的目标是提高产品的竞争力，满足用户需求，实现可持续发展。
1.2 产品运营的重要性产品运营在产品全生命周期中发挥着重要的作用。
它能够帮助企业更好地了解用户需求，优化产品功能和设计，提高用户满意度。
同时，产品运营还能够通过市场推广和用户运营实现产品的销量增长和市场份额提升。
产品运营对企业的发展具有重要的战略意义，可帮助企业在竞争激烈的市场中取得优势。
2. 产品运营策略2.1 市场调研和产品定位在产品运营的早期阶段，进行市场调研是非常重要的。
通过调研可以了解市场的需求和竞争情况，确定产品定位和发展方向。
产品定位应该与目标用户群的需求相契合，同时要考虑产品的差异化竞争优势。
2.2 用户体验设计用户体验是产品运营中的关键环节。
一个优秀的产品应该具备良好的用户界面、出色的交互设计和简洁的操作流程。
通过用户调研，可以了解用户的需求和偏好，从而进行用户体验设计的优化。
2.3 市场推广市场推广是产品运营中的重要环节，它能够帮助产品扩大知名度和用户群体。
市场推广的方式包括线上和线下两种，如搜索引擎优化、社交媒体推广、内容营销等。
市场推广的目标是提高产品的曝光度，吸引更多的目标用户。
2.4 用户运营用户运营是产品运营中的长期工作，它旨在通过与用户的深度互动，提高用户粘性和忠诚度。
用户运营的方式包括用户反馈收集、客户关怀、用户培训等，通过与用户的良好互动，可以增强用户对产品的满意度和信任感。
2.5 数据分析数据分析是产品运营中的重要支撑，通过对用户数据的收集和分析，可以获取用户行为和偏好的宝贵信息。
客户精细运营方案
客户精细运营方案一、前言客户精细运营是指企业基于客户关系管理理念和技术手段，通过对客户群体进行精细划分、量身定制服务和精准营销，以实现企业与客户之间的深度互动和持续价值共创。
客户精细运营的目标是提升客户满意度、促进客户忠诚度，实现商业价值最大化。
在当前市场竞争日趋激烈的环境下，客户精细运营已经成为企业获取竞争优势、实现可持续发展的重要手段。
二、客户精细运营的基本原则1.客户导向客户精细运营首先要以客户为中心，深入了解客户的需求、偏好和行为习惯，根据客户的特征进行精细划分，并提供个性化的服务和解决方案，以满足客户个性化、多样化的需求。
2. 数据驱动客户精细运营以数据为基础，通过对大数据的分析挖掘，深入了解客户的特征和行为，为企业提供精准的营销和服务方案。
同时，通过持续的数据收集和分析，不断优化客户精细运营策略，实现精细化运营的持续改进和创新。
3. 个性化服务客户精细运营强调个性化服务，根据客户的不同需求和偏好，提供个性化的产品和服务，并通过不断的沟通和互动，及时调整和改进服务方案，提升客户满意度和忠诚度。
4. 经营全流程客户精细运营要覆盖客户全生命周期的经营管理，从客户获取、引导、满足、留存以及再售，形成完整的客户关系管理闭环，最大程度地实现客户的持续价值和企业的持续发展。
三、客户精细运营的关键技术手段1. 大数据分析大数据分析是客户精细运营的核心技术手段，通过对客户行为和偏好的数据进行挖掘和分析，发现客户的潜在需求和行为规律，为企业提供精准的客户营销和服务方案。
2. 客户关系管理系统客户关系管理系统是客户精细运营的基础设施，通过建立完善的客户数据库，实现对客户信息的统一管理和分析，为企业提供客户精细化管理和服务的技术支持。
3. 全渠道互动平台全渠道互动平台可以实现企业与客户的多渠道互动和沟通，包括线上线下、社交媒体、移动端等多种渠道，为客户提供便捷、快捷的服务，并为企业提供全渠道客户数据的整合和分析。
质量管理模式迭代升级推动企业高质量发展
104质量管理模式迭代升级推动企业高质量发展马利军（中车青岛四方机车车辆股份有限公司）摘 要：中车青岛四方机车车辆股份有限公司基于经典质量管理理论和先进质量理念，结合多年质量管理实践经验，以政策规划与技术进步为指引，以数字化改造为手段，深入优化创新质量管理模式，实现了质量管理模式的3次迭代升级，为公司在绿色发展、行业促进、服务国家战略方面创造了卓越的经济和社会成效。
关键词：质量管理模式，迭代升级，高质量发展 DOI编码：10.3969/j.issn.1674-5698.2023.10.016Iterative Upgrading of Quality Management Model Promotes theHigh-quality Development of EnterpriseMA Li-jun（CRRC Qingdao Sifang Co., Ltd.）Abstract: Based on the classical quality management theories and modern quality concepts, combined with years of practical experience in quality management, guided by policy planning and technological progress, empowered with digital transformation, CRRC Qingdao Sifang Co., Ltd. has deeply optimized and innovated the quality management model, and realized the iterative upgrading of the quality management model for three times, and created excellent economic and social benefits for the company in green development, industry promotion, and serving the national strategy. Keywords: quality management model, iterative upgrading, high-quality development作者简介：马利军，中车青岛四方机车车辆股份有限公司总经理，正高级工程师，研究方向为企业管理创新、产业数字化转型、 精益管理等。
数据驱动的企业动态能力作用机制研究——基于数据全生命周期管理的数字化转型过程分析
数据驱动的企业动态能力作用机制研究——基于数据全生命周期管理的数字化转型过程分析摘要：随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业发展的重要生产要素。
数据驱动的企业动态能力作用机制研究，需要深入了解数据的全生命周期管理，以实现数字化转型过程的顺利进行。
本文通过对企业动态能力作用机制相关理论的阐述，并结合数据全生命周期管理的具体应用情景，对数字化转型过程中的企业动态能力作用机制进行深入研究和分析。
一、引言在信息时代，企业面临诸多挑战和机遇。
数字化转型不仅是企业迎接挑战的重要手段，也是实现企业可持续发展的关键路径。
数据作为数字化转型的核心要素，发挥着越来越重要的作用。
数据驱动的企业动态能力作用机制研究，是数字化转型过程中的关键问题，对于企业的发展非常重要。
二、数据驱动的企业动态能力作用机制理论1. 企业动态能力的概念与构成企业动态能力，指的是企业适应和应对环境变化的能力，包括反应速度、学习能力、创新能力等。
数据驱动的企业动态能力作用机制研究，需要深入了解企业动态能力的概念和构成。
2. 数据驱动的作用机制分析数据驱动是指企业在决策过程中依赖数据分析和挖掘的能力。
在数字化转型过程中，数据驱动的作用机制可以通过以下几个方面来实现：首先，数据驱动提升了企业的决策质量，通过数据分析和挖掘，企业可以得到更准确、更全面的决策信息，从而提高决策的效果。
其次，数据驱动可以促进企业的创新能力，通过对大量数据的分析，企业可以发现潜在的商机和创新点，从而推动企业的创新发展。
再次，数据驱动可以提升企业的运营效率，通过对业务流程的数据化管理，企业可以实现流程的优化和自动化，提高运营效率。
三、数据全生命周期管理与数字化转型过程数据全生命周期管理是指对数据从产生到销毁整个过程的管理与控制。
在数字化转型过程中，数据全生命周期管理发挥着至关重要的作用。
首先，数据全生命周期管理确保了数据的完整性和可靠性，构建了可信赖的数据基础。
其次，数据全生命周期管理提供了数据的安全保障，防止数据泄露和滥用。
客户关系管理的趋势
客户关系管理的趋势近年来，随着企业竞争的日益激烈，客户关系管理也成为了企业经营中的一个重要环节。
客户关系管理是一种建立和维持与客户之间良好关系的经营策略。
其目的是以客户为中心，全面管理客户资源，提高客户忠诚度和满意度，从而实现企业可持续发展。
客户关系管理的趋势也在发生变化。
本文将从数据驱动、人工智能、社交化、个性化四个方面探讨客户关系管理的趋势。
一、数据驱动数据驱动是客户关系管理趋势的第一大趋势。
数据驱动的客户关系管理意味着企业通过数据分析来深度了解客户需求，并基于这些需求来制定相应的营销策略。
数据驱动的客户关系管理可以通过客户信息的搜集来提高对客户的了解程度，进而创造差异化的服务和体验，提升客户的忠诚度。
例如，Uber就是将数据驱动的客户关系管理推向了新的高度。
Uber的数据分析能够从客户的行程轨迹数据中提取出客户的偏好，进而为客户提供更加个性化的服务，例如拥有同样出行路线的乘客可以共享Uber车，以实现拼车的效果。
这不仅提高了客户的满意度，也为Uber带来了更多的收益。
二、人工智能人工智能是客户关系管理趋势的第二大趋势。
人工智能技术可以让客户关系管理自动化，为企业提供更加高效的客户服务。
它可以通过机器学习算法来快速进行客户分析并根据客户的行为制定有效的营销策略，达到更高的客户参与度和转化率。
例如，蘑菇街利用人工智能技术，通过大数据分析出用户的购买留存率、用户社交传播力、用户生命周期等多维度指标，帮助商家更好地把握用户需求，提高与用户的交互效果，从而提升企业整体的运营效率。
以下三个模块可以更好地进行客户数据分析：（1）蘑菇街通过大数据分析，为平台上每一个店铺提供了一套精准化营销计划。
商家可以根据自己的实际情况，选择定向的商品属性，蘑菇街会帮助他们精确定位并进行短期强化宣传，扩大店铺知名度。
（2）蘑菇街的大数据分析技术还能根据用户的购物行为，为商家提供 "个性化店铺化橱窗" 功能。
银行业年轻客群经营战略转型
“开源引活水，沉淀聚价值” 银行业年轻客群经营战略转型目录开源引活水，沉淀聚价值，银行业年轻客群经营战略转型当前银行普遍更擅长针对中老年客群的深耕细作，对于年轻客群的理解相对粗浅。
近年来，我国老龄化趋势日益显著，国家为积极应对人口老龄化，陆续出台多项相关政策，逐步放宽市场准入，推动 养老产业从行政型向市场型、从福利型向经营型、从分散型向规模型转变。
在政策红利的强势驱动下，我国银行多发 力银发金融，重点布局中老年客户市场。
据相关报告显示，传统银行线下客群中，50岁以上的客户占比超过1/31。
于此同时，互联网金融机构早已布局对年轻客群的激烈争夺。
以互联网消费金融为例，蚂蚊花呗、京东白条等互联网消费金融在培养年轻人信用产品使用习惯的过程中抢夺了大量 年轻客群。
其中，6,500万90后人开通了花呗，其中更有近4成90后将花呗设为支付方式首选。
据统计，蚂蚁基金互 联网理财用户中，90-00后客群占比高达60 %,而50岁以上人群占比仅为4 % 2。
图1 ：年轻客群互联网金融平台使用情况年轻人群类信用卡互联网消费贷使用情况 ►中国近1.7亿90后中，有6,500万开通了花呗A 其中，近4成90后把花呗设为支付宝支付方式首选1. 2022中国银行业NPS 白皮书 2 .平安证券《非银与金融科技行业深度报告：产品+渠道+服务，财富管理发展的三大制胜点》蚂蚊花呗用户年龄分布按照用户数计算,55%的年轻用户来自于蚂蚁花呗 资料来源：人民银行、京东《90后人群消费白皮书》、支付宝《2020年年轻人消费生活报告》90后人群85-9。
人群85前人群银行普遍发力银发金融，但因为投入高、见效难而对年轻客群痢瞩“不下手”。
我国即将进入中度老龄化阶段，积极应对人口老龄化已上升至国家战略，是我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要的重要部署。
为了应对滚滚而来的“银发浪潮”，银行业投入大量资源至网点进行适老化改造、数字化渠道改造、开展“适老”金融知识宣传普及等，打造适合老年人身心特点的业务流程，改善老年用户金融服务体验。
业务数据全生命周期管理工作思路
活跃10%
安全与保护
半活跃20%
01
02
回收
静态70%
保存与归档
大多数是非结构化
03
04
2.1数据的全生命周期管理—目标
数据是我行的重要资产之一，健立健全数据管理体制，满足监管要求，提升数据管理能力，充分发挥数据价值，为经营决策提供有力支撑，已成为当前科技工作的主要任务。
Norm
Optinize
业务数据全生命周期管理工作思路
数据全生命周期管理
数据管理工作流程
01
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02
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目 录
数据管理背景及目标
应建立数据安全管理制度，规范数据的产生、获取、存储、传输、分发、备份、恢复和清理的管理，以及存储介质的台帐、转储、抽检、报废和销毁的管理，保证数据的保密、真实、完整和可用。
《商业银行数据中心监管指引》银监办发[2010]114号
对重要信息资源设置敏感标记，依据安全策略严格控制用户对有敏感标记重要信息资源的操作。检测系统管理数据、鉴别信息和重要业务数据在采集、传输、使用和存储过程中完整性，并采取必要的恢复措施。应采用加密或其他有效措施实现系统管理数据、鉴别信息和重要业务数据采集、传输、使用和存储过程的保密性。
《金融行业信息系统信息安全等级保护实施指引》JRT0071-2012
两地机房各一份
应用环境备份策略
1～3个月
1～3个月
磁带库磁带
仅在应用所在机房保留一份
业务数据备份策略
数据库零级备份
每天
不少于3天
虚拟带库和物理磁带库
同城两地机房各一份
数据库正文备份
可选每天/每月/每年
可选一个月/一年/永久
客户生命周期管理理论
11
市场细分是公众客户营销的起点、基础
传统的细分维度 客户价值（ARPU) 地域 新的细分维度 客户生命周期的五个阶段 市场
12
在客户价值及地域为市场细分维度的基础上，客
户生命周期的五个阶段可以是进一步的市场细分
维度 五个阶段
A 获取
B 提升 C 成熟 D 衰退
主要分析工作（举例）
• 分析、预测潜在市场的规模及变
离网倾向客户推出优惠产品组合/ 套餐
• 主动外呼挽留客户 • 设计忠诚度计划：如提供礼品、
话费优惠、免费使用新产品等
• 呼叫中心咨询时产
品推荐
• 营业厅内产品推荐
/演示
• 帐单上宣传活动 • 主动外呼告知新产
品/功能信息
信息反馈
• 帐单传递/收费 • “新闻”函 • 客户反馈
服务，保留
• 不同渠道间的一致
激励体系进行有效向上销售/交叉销 售
• 缺乏有效产品包装/捆绑
5• 在10000号和营业厅（尤其是10000
号）中建立向上销售/交叉销售工作 6 流程，建立话务员在用户咨询同时发
掘用户需求的工作职责
7• 利用渠道间的配合加强针对性营销的
能力，例如，10000号+社区经理
（业务宣传单）
8• 设计产品包装/捆绑工具包
• 客户生命周期的五个阶段：获取、提升、成熟、衰退、离网(A/B/C/D/E) • 客户生命周期的全方位管理 • 客户生命周期管理的价值杠杆 1. 实现客户生命周期管理价值杠杆的一般方法和要点
主体功能
流程
营销
营销五要素
A
01
B
C
D
E
售前
售中
各渠道的售前、售中流程
客户关系管理发展现状与发展趋势
客户关系管理发展现状与发展趋势客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业通过建立和维护与客户的良好关系，以实现客户满意度和忠诚度的管理策略和技术。
随着信息技术的不断发展和应用，客户关系管理在企业中扮演着越来越重要的角色。
本文将从客户关系管理的发展现状和未来发展趋势两个方面进行探讨。
一、客户关系管理的发展现状1.1 客户关系管理的定义和作用客户关系管理是一种通过建立和维护与客户的良好关系，实现客户满意度、忠诚度和价值最大化的管理策略和技术。
它涉及到企业的市场营销、销售、客户服务等多个方面，是企业与客户之间沟通和互动的重要桥梁。
1.2 客户关系管理的发展历程客户关系管理的概念最早出现在上世纪90年代，随着信息技术的不断发展和应用，客户关系管理逐渐成为企业管理的重要组成部分。
从最初的简单的客户数据库管理，到今天的全方位的客户关系管理系统，客户关系管理在企业中的作用越来越凸显。
1.3 客户关系管理的应用领域客户关系管理广泛应用于各行各业，包括零售、金融、制造、服务等领域。
通过客户关系管理系统，企业可以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，从而实现销售增长和市场份额的提升。
二、客户关系管理的发展趋势2.1 数据驱动的客户关系管理随着大数据和人工智能技术的发展，数据驱动的客户关系管理将成为未来的发展趋势。
通过分析客户数据，企业可以更好地了解客户需求和行为，精准地进行市场定位和个性化营销。
2.2 社交化和移动化的客户关系管理随着社交媒体和移动互联网的普及，客户关系管理也将向社交化和移动化方向发展。
企业可以通过社交媒体平台和移动应用与客户进行更加便捷和实时的沟通和互动，提高客户参与度和忠诚度。
2.3 智能化和自动化的客户关系管理未来客户关系管理系统将更加智能化和自动化，通过人工智能和机器学习技术，系统可以自动识别客户需求和行为，提供个性化的服务和建议，提高客户体验和满意度。
卷烟零售户“六阶段全生命周期”数据监管模式研究
卷烟零售户“六阶段全生命周期”数据监管模式研究摘要：近年来，安阳市局深入贯彻推动省局“数据强企”“治理强企”战略落地，在行政许可及后续监管、卷烟经营监管、真烟案件办理等方面先试先行，总结了一套以卷烟零售户监管为核心的全生命周期数据监管新模式，实现了对零售户“证件准入、经营监控、专卖监管、案件查办、违规惩处、许可退出”等环节的全流程重点指标监控，为专卖市场监管、卷烟规范经营、真烟案件办理提供了有力的数据支撑保障。
关键词：烟草专卖；生命周期；风险商户；数据监管近年来，安阳市局（公司）深入落实“数据专卖”“智慧专卖”要求，以内管工作模式创新为介入点，积极探索应用多维度风险商户评价模型，通过对卷烟经营数据、真烟异常流动数据异常的监控，提升卷烟经营监管和专卖市场监管成效。
在总结历史经验、借鉴先进单位做法的基础上，结合自身实际，提出“六阶段生命周期”数据监管思路，并逐步在工作中得到了应用和推广。
1 研究思路1.1卷烟零售户生命周期理论。
生命周期(LifeCycle)的概念应用很广泛，在心理学上主要是指人的生命周期和家庭的生命周期，是指它的出生、成长、生病、衰老和死亡的过程[1-2]。
与之相适应，卷烟零售户生命周期，即从事卷烟零售业务的自然人或法人，从申请、从事、修正、结束卷烟零售业务的一系列过程[3-4]。
在这个过程中，零售户出现的一切违反行业法律法规及规章制度的行为，如同“病灶”一般，直接影响其生命周期的长短和卷烟经营体系的高质量发展。
1.2“六阶段生命周期”数据监管模式构想烟草行业监管的目的，就是要及时诊断、治理、清除卷烟经营体系及卷烟零售户生命周期各个阶段的“病灶”和问题隐患，构建诚信规范的卷烟经营秩序。
1.2.1搭建专卖监管数据库开展有效监管，必须有充分的数据积累和数据准备。
积极协调省局开通营销、专卖系统数据查询和抽取权限，并整合历史市场监管、案件办理数据，上传至“金叶盾”系统平台（本地数据中台），实现了多平台、多渠道数据归集，构建专卖内管监管数据库。
业务数据全生命周期管理工作思路
实施严格的访问控制和权限管理，对不同用户设 定不同的数据访问权限，防止数据泄露。
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隐私保护政策
制定明确的隐私保护政策，告知用户数据的收集、 使用和保护方式，保护用户隐私权益。
实践三：数据质量管理
数据清洗与校验
定期对数据进行清洗和校验，去除重复、错误 和不完整的数据，确保数据质量。
数据价值挖掘与利用挑战与解决方案
数据价值挖掘与利用挑战
如何从海量业务数据中挖掘出有价值的信息和知识，为业务决策提供支持是面临的挑战之一。同时， 如何将数据转化为生产力，实现数据的商业价值也是一大难题。
解决方案
采用数据挖掘和分析技术，如机器学习、人工智能等，对业务数据进行深入分析，发现数据背后的规 律和趋势。同时，加强与业务部门的合作，将数据分析结果转化为实际业务行动计划，实现数据的商 业价值。
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详细描述
该金融企业采用高强度加密技术对敏 感数据进行加密存储，同时建立完善 的数据备份和恢复机制，确保数据安 全可靠。
详细描述
该金融企业定期开展员工数据安全与隐私保护 培训，提高员工的数据安全意识，确保员工在 日常工作中严格遵守相关规定。
案例三：某制造企业的数据质量管理实践
总结词
数据标准制定与推广
特点
全覆盖、全过程、全团队、全绩效。
业务数据的重要性
业务数据的价值
业务数据是企业的重要资产，能 够为企业提供决策支持、市场分 析、流程优化等方面的价值。
业务数据的实时性
实时、准确的数据能够提高企业 的运营效率和决策质量，帮助企 业快速响应市场变化。
业务数据的完整性
完整、可靠的数据能够提高企业 的信誉和客户满意度，增强企业 的竞争力。
“互联网+”案例：充分挖潜数据资源,提升生产流通效率
“互联网+”案例：充分挖潜数据资源，提升生产流通效率全球互联网步入泛在普及、深度融合、变革创新、引领转型的新阶段，根据国际数据公司的统计和预测，全球数据存储量将由2015年的10ZB增长到2020年的44ZB，进入万物互联时代数据存储量呈现指数级增长。
公共数据、社会数据和企业数据的广泛流通以及针对各类数据的深度挖掘，提升了物流、资金流和信息流的流通效率，助力打破行业壁垒，提高政府治理和公共服务水平，促进新兴业态发展，提升企业生产效率和经济效益。
（一）公共数据资源开放促进新兴业态发展在“互联网+”战略的驱动下，公共数据资源开放趋势愈发明显。
北京、上海等一些地区和部门已经开始了自发探索，气象、统计、环境、交通、林业、信用等十余类数据已不同程度向社会公众开放。
目前，北京市39个政府部门和公共机构开放了17个主题下的323个数据集，上海市40个政府部门和公共机构开放了12个主题下的882个数据集，国家林业局通过中国林业数据开放共享平台实现18万条林业数据对公众开放，其他城市政府部门和公共机构数据资源开放也在稳步推进之中。
政府公共数据资源开放拓展了信息服务企业的数据来源，发挥了数据开发利用倍增效应，在我国最早推动政府公共数据资源开放的北京和上海，数据资源培育新兴业态发展的效果已经显现。
信息服务企业利用经济建设、城市建设、民生服务、卫生健康、资源环境、文化休闲、社会发展、道路交通、教育科技、公共安全等方面开放数据成功开发了近百个互联网、移动互联网应用，典型代表包括微信城市服务、360征信服务、三峡集团移民管理、百度地图、停哪儿、八挂来网等，涉及公众安全、交通出行、入学就业和医疗健康等领域。
（二）社会数据资源利用支撑各方科学决策网络媒体已经成为互联网时代人们获取信息的主要方式，社交网络、论坛等网络空间业已成为互联网时代人们沟通交流、意愿表达的重要场所，大量的社会数据得以沉淀，对此类社会数据进行开发利用一方面可以通过搜索、广告推广等形式服务于企业商业行为，另一方面也可以通过舆情分析、人流密度分析等服务于政府科学决策。
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应用场景示例：电销客户智能筛选
根据历史成交数据进行交易成因分析，在此基础上训练出智能筛选模型，基于客户特征属性、产品特征属性、渠道 特征属性等信息对目标客户的成交可能性进行评分，以辅助电销人员选择目标客户，提高成交率。
应用场景示例：在线智能营销
在电子渠道交互过程中实时识别客户身份，结合客户特征和产品属性，对客户精准推送适需的产品 内容。
应用场景示例：FCR深度分析
• FCR精确核算：基于语音识别 和语义分析技术，对同一号码 在一定时间内重复呼叫的录音 文件进行自动对比分析，剔除 业务主题明显不同的重复来电， 使FCR更加准确的反映呼叫中 心运营的实际状况 FCR成因分析：通过自动化聚 类、分类算法，进行重复来电 成因分析，为业务流程优化及 产品设计改进提供依据 FCR风险预警：通过历史重复 来电分析，识别出高危敏感客 户，提供个性化服务支持
弄潮数据海洋，桥接智能世界
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客户经营能力将成为金融机构的核心能力
新的市场背景下，客户的行为模式、消费习惯、审美意识全面向互联网时代迁移，传统金融机构只有具备更强的客 户经营能力，经营思路从专业有序转向开源节流，才能真正掌控未来。
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金融机构的全生命周期客户经营
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