证券客户服务与IT系统结合 - 金融行业 - ITPUB论坛－专业的IT技术社区

wangjia

在券商林立的今日，为了争夺客户资源，券商把佣金率一降再降。虽然如此，客户成交佣金依然是占券商收入的大头，在小型券商中的比例更高。与之相对的，即使佣金已经降下不少，但是还是阻止不了部分客户转变为沉默用户，甚至成为流失客户。券商如何通过IT系统做好客户服务，减少客户流失，也成为IT应用的一个重点。
    从客户角度考虑，开立证券账户，就是为了能够从中获利。相对股票的涨跌幅度，那占成交量千分之几，甚至不足千分一的佣金，实在是微不足道。当然那是在客户能够盈利的情况下才会如此。假如客户亏损状态中，这千分位的佣金，也显得巨大无比。由此，对于能够从股海中捞金的客户，佣金不是他们主要考虑的问题。
    对个人投资者，投资股票，需要很大的精力对行业，区域，个股信息进行分析，同时对相关K线进行研究分析，需要耗费相当多的精力，有内幕的例外（内幕交易是被严厉打击的）。
    对集合了证券业众多人才的证券公司，分析与收集信息正是其强项。如何有针对性的，把有效的，真实的证券研究信息传递给客户。对客户的投资进行合理的建议，可以帮助客户正确地投资证券，提升客户避险能力，也是提高客户成交量的推动力。
    从系统上来划分应该具备：crm客户管理系统，dw数据仓库系统，dm数据挖掘应用。
    而如今证券行业的dw与dm系统，还处于新兴阶段，很多大中券商的数据仓库建设也只是刚起步，更别提数据挖掘的应用。各种针对证券行业特点的应用尚有待探索。
哥们，这个广告贴写得不错，但是这点内容其实从2003年（或者更早）开始就不断有人向券商贩卖，成功的案例没有几个。
别的先不说，先说说你的dw里面的客户分类是怎么做的吧？依据是什么吧？dm出来的分类也是要有依据的。
客户特征考虑客户投资的证券类型（行业，地域，规模，风险），买卖的频度，客户性别年龄，客户价值（佣金收入）等。
因为没什么成功案例参考。希望有了解的朋友一起讨论。
分析都是以数据为基础，以需求为驱动的。
券商保存的客户每日的交易流水，股份，资产，为分析客户交易行为提供了基础。
最近接触的券商，也想从客户的社会属性上去分析，例如：年龄阶段，家庭状况，个人收入，职业等
但是这些客户的数据在哪里呢？质量如何？
其实证券监管层和券商在日益激烈的“佣金战”上有着相同的认识，必须结束这种恶性竞争。
所以才有证监会为投资顾问业务立规，各个券商争相上马一套投资顾问系统。
如果投顾系统能够起到激活客户，留住客户，稳定佣金，增加收入的作用，那么也只是也解决了一部分的问题。
客户的流失分析，行为偏好分析，产品偏好分析，价格偏好，委托习性等等，这些分析是需要一套分析系统去完成。
暂且叫做分析型CRM简称ACRM。
目前了解到的几个主要工作，投顾相关的系统和分析，融资融券业务，新三板业务的系统，休眠客户盘活，流失客户预警。
各位老大,看着怎么这么像我们公司在证券行业主要做的事情啊.

客户流失率分析,盈利模型分析等等.
这两年看证券行业数据中心 分析型CRM的项目确实也多了起来.
希望公司能借这东风有更大的发展吧.
各位老大,如有能帮助的地方,说话哈.