一、话说为什么要做数据分析

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(一) 减少盲目和混乱

我们会有很多的数据，会有很多的表格，这些纷繁的数据和表格突然间全部都堆在我们案头的时候，我们很多分管行长和营业经理会觉得很茫然，我到底该看些什么怎么去看。

更多的是我们可能会只关注到我们自己的管理，资产的增长变化，我们的日均的一个增长变化，我们的存款的变化中收的变化。但是变化的原因是什么？有哪些核心的变量因素？接下来该做什么？……破解这些迷茫的利器就是——经营数据分析！

换一个场景大家就很容易被启发了。

我们每年都会有一些体检，体检结果出来之后，我们会请到我们所在的医院的一些专家，综合专家，给出一些诊断的建议，和未来身体改善的一些措施。我们如果有指标异常的话，医生会建议我们做进一步的检查。我们数据分析的过程，其实就是我们一个寻医问诊的过程，我们要找到我们支行经营过程中存在的问题的关键点在哪里。

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(二) 聚焦投入高效产出

对症下药一定好过盲目吃药，找到病源想见成效就要下猛药；集中火力，好钢用在刀刃上。在分析数据时我们要对客户升降级率、理财承接率、老客户转介率、权益兑换率、重点产品兑换率、交叉持有率、粘性产品覆盖率做完分析后，找出薄弱点和业绩短板，策划对应的精准活动，才可以达到事半功倍的效果。

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（三) 把控过程及时纠偏

一般完整的经营分析都是从KPI指标开始分析，然后分析规模类的，再分析客户类的，然后再分析经营动作类的。然后是员工技能分析，制定策略和提升路径；这是一个从上至下且层层深入的一个过程，因为数据分析其实到后面是要求应用到结果、转化为实际。

通过KPI考核结果出发，还有一种思路也就是说我们找到自己对标行，通过与对标行对比分析之后，看指标的差异找原因。比如我到底是管理资产增得不好，还是中收完成得不好？看中收看客户数的新增少，产品覆盖低就需要深度分析营销存在的问题，挑选拳头产品，指定活动策略。而此时服务品质被扣分这时候就不在我们考量范围内，因为主要矛盾不是解决这个问题；这次主要解决客户的问题，解决规模，解决利润的问题。

二、你可能做了个假的数据分析

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(一) 为你的数据通报加一份数据分析做伴侣吧

客户降低了，就要分析各层级的交易情况，找到降低最多的一个层级，然后看它的结构，结构盘点。举例，比如存款是10%，理财是90%。那就是我的客户产品结构出现了问题，我就要重新调整产品结构。我就要看一下是不是我的资产流失和产品收益率反向相关。如果产品收益率下降了，更多的客户流失，说明客户是关注我的产品收益的。因为产品收益走了，建议就会调整结构，同时找到相应的客群，然后下达相应的指标任务，就怎么去承接到期，怎么去调整组合搭配不同产品，甚至说对一些还没到期的类型客户，提前做调整理念导入。

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(二) 你需要找到自己的榜样做参照再衡量自己

1. 拿本网点数据指标与更高一层级的平均数做对比，重点分析自己偏离度过高的数据。

2. 横向扩展，选取一个对标行，列出关键的业绩指标，针对过程性指标和结果性指标定期做对比。从KPI出发，找到指标差，然后客户的客群的差异，结合支行情况差距，导出我的目标倒数，然后最后实现AUM中管控结构的一个合力。

3. 纵向扩展，分析3年客户数、日均等变动比例，找到网点经营面临的潜在威胁；根据有利变动情况，分析不同客群的提客可能性，为制定网点策略提供数据。

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（三） 顺藤摸瓜找出原因定出对策

以管理资产增长乏力或者发生异动为例

管理资产是我们大家都很关注的，如果我们这家支行的管理资产增长出现了问题，我们要看哪些数据去分析它？反正第一个我们可以看到我们去关注我们各层级的平均的一个关于资产增长情况，就是支行的各层级客户的关于资产的平均增长情况。第二可以看我们的客户的升级情况，第三个看我们的降级情况，第四看管理资产发生了哪些异动。

我们一点点往后看，先看我们的各层级的户均管理资产情况。如果我发现我的管理资产的户均相对较低的话，接下来我要分析的是我客户产品结构的占比情况，以及我到底是哪一个层级户均较低，后期针对性地去提升这个层级的户均管理资产就可以了。如果户均管理资产没有问题，我们可以看我们的户均客户的升级情况。客户升级情况，首先我们要去分析的就是我们的各层级的提升情况，先找到定位我们管理资产户均升级情况不好的层级，假设我们是50到200万的客户增长情况不好，看完之后我们再看什么？看我们的重点获客产品的销量问题，是不是因为我们的重点产品销量不好，所以导致我们最后的产品销量不好，导致我们最后管理资产的提升受到了相应的影响。

如果销量没有问题，我们再去看我们的积分权益的兑换情况。因为我们拉动管理资产，一个是通过我们重点产品的销售，另一个就是通过我们的权益的兑换。如果这两个部分都没问题，我们看第三个部分就是我们的电话覆盖率的问题。也就是说我们前面两个有可能是因为客户通过我们的官方的一些宣传，或者是短信的宣传去购买了我们的产品，兑换我们的权益，但是如果我们跟客户的联络不够紧密的话，也会导致我们的提升情况不够理想。看完我们的电话联络覆盖之后，如果说电话联络覆盖也没有问题，可能最后的问题就会出在我们的营销能力上面，那么这个时候我们的营业经理和分管行长就需要去监听我们支行客户经理的电话，或者去看他的面访情况是否能完成，整体的销售技能技巧是否有待提高。以上就是我们在增长过程中需要去关注的。

三、如何做一次真正有用的数据分析（以X客户为例）

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(一) 数清家底——盘点客户资源

我们不能只以厅堂看到的老年客户来概况我们全部客群，说没有客户，营销机会要自己去创造。

对不同星级客户的数量也要高度警惕，随时关注增减变动；同时制定持续的再升级计划，用产品和活动增加客户对我行的依赖度和贡献度。

了解一下我行客户的平均月收入水平，设计大众款的理财套餐，薄利多销，以量取胜；同时增强客户粘性，提升PPC指标。

在扩大规模、新增客户的时候一定要关注有效客户，和活跃客户。

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（二） 找出症结——理清资金动向

想知道整体动态，见下图：刷卡消费流出代表消费贷和信用卡需求，行内转账可以部分反映兄弟网点的竞争攻势，三方还款代表手机银行关联还款需求……总之，无限商机在图中。

想知道隔壁银行有没有挖资金墙角，查询资金流向即可，重点关注同名跨行转账。如果生意往来基本是异名转账，而同名跨行转账基本可以理解为客户去他行买其他产品了。

某行长想知道网点近期大客户资金有无流失，查询发现近90天，50万以上的流失客户35户，转走资金3702万；放宽范围发现10万以上的流失客户198户，转走资金7176万。

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（三） 开出药方——筛出营销名单

零售小指标的最佳对象就是营销代发工资，经过系统查询，发现自己每月由6436户代发，金额接近4亿。平均月收入6180，就可以按照合适的比例搭配基金定投和期缴保险套餐了，当然消费型保险更是基础标配。如月收入5150左右，建议每周100-300的基金定投。

支付宝和微信是我们传统银行的劲敌，图中三方理财转出代表被余额宝和理财通抢走的客户，也代表这我行的货币基金、基金定投的潜力。注意：财付通是微信转账，理财通是类货币基金。

四、数据分析的不同情景打开方式

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（一）完成KPI考核指标

我们所有的盘点是从KPI出发，这是我们所有的分管行长营业经理所关注的，也就是我们所说的所有病症的痛点，由我们的痛点出发，而不是由我们的各种数据和表象和生化指标来去看我们的盘点。通过KPI我发现有不符合我们全组发展的，或者是我们整个分行发展的，或者是总行发展的一些指标项的时候，我们把它找出来，紧接着我们去找我们相应指标的一些预警差异的参数，这也是我们所有过程中的一个关键。

我们以前看数据，只会跟我们之前的一年两年去进行比较，可以看到我数据的一个变化的增长的趋势，但是我没有标准值去测量，这跟我们看化验单一样，那么一定会给出一个参考的标准值健康值。通过健康指数指标的参数的考量，我们可以找到我指标参数的差距和客群经营的差距，通过差距再结合我支行的情况进行分析。

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（二） 组织客户沙龙活动

如果我行存款占比低，理财占比高，那需要新增吸取行外存款。

从系统里面筛选出目标客户：年龄55-75岁，资产1-19.5万，分析为什么挑的是1-19.5万的客户呢？因为如果我对这些人里面营销20万起的大额存单，那么这部分客户就是潜在的客户，他们如果需要购买，就需要增加存款，无形当中，有机会增加成交的机会和概率；以及活期少于500块钱以下的客户，如果客户在银行有定期、有理财，但长期余额的活期少于500块钱，他是没法承担正常的生活开销的，从侧面说明他在别的银行还有存款。

此外，通过中老客群感兴趣的社交活动或养生防疾病的讲座邀约到现场，普及理财知识和防诈骗常识，最后推出系列活动完成闭环式批量成交。活动如：现场转存带礼品回家、晒他行存单锁定礼品，转介新客户享同等积分，发朋友圈集赞换积分、填家庭问卷抽超级大奖等等。

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（三） 完成客户资产加轮

首先分析年度AUM增长的主力客群。分层是哪个层级？是20万到50万，还是300万以上。然后支行的重点客群是老年客群，白领客群？年龄段是年轻人还是老年人？各层各层级客户的资产情况，哪个层级较低，占比和户均的较低的，我要重点去关注到客户的升级情况，重点获客产品的销量。

这些客群我是不是重点产品拉动，其实这个是要找原因。我客户升级了是因为什么？是不是因为我的重点产品拉动的，他们有没有覆盖我行全部重点产品？锁定目标客群，找到核心增长点，打造自己的业绩亮点。同时对比分行总行的情况，让短板在及格线以上。不要出现单项指标垫底，拖累整体收入分配。

第二分析结构，要关注产品的余额，占比情况等诸多因素。其中要关注到重点产品的覆盖率，重点产品覆盖率一般跟分行和总行的策略直接相关，就是总行分行重点推的产品，你有没有去做？有没有去覆盖？因为总行分行在推重点产品时候，一定会跟随相应的资源，或者不管是收益也好，或权益也好，都会跟随。如果说客户经理没有按照这个去做，可能也做了其他的产品，最后导致关系增长不好，或者是客户流失都有可能。

还有一个粘性产品的覆盖率。同样是保险覆盖率，期缴粘性就比趸缴强，基金每周扣款就是一次性单笔投资粘性强。同样的产品，选择粘性更高的方式从价值创造上来说也是可能的。接下来针对核心客户做产品组合套餐，制作DM营销单页，演练话术通关考核了。

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（四） 评估能力调配资源

同岗位的胜任力考核，或者做业绩对比分析，不光看成交业绩，算中收贡献；还要结合资源占用情况做综合评估。对不同理财经理管理的规模上的人均资产新增或者人均创造利润的话是多少？用人均的话可以更清晰地看出来能力差异。

谁能力更强，我就把生产资料给到谁？把这个种子给到谁，取决于谁的地种的好！比如说A客户经理比较好，B客户经理不怎么好。后续可以让A管更多优质客户，让B管得更少。反之，比如说我A客户经理，他管了1000客户，B客户经理管500客户，他们同样增一个亿的管理资产，其实B客户经理的户均管理资产新增会比A更好，效率更高。总之要做管户的调整，数据分析必不可少，这个环节能把更好的资源给到更优质的人员。

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（五） 管理工作把控节奏

数据分析第一应用场景——定期召开管理营销团队碰头会，由网点负责人、营销主管、营运主管和理财经理、客户经理参与。关键流程分三步：首先通报基础数据——汇总本月重点产品销售数据情况，完成支行下达或自行制定的计划情况、每个员工、每个岗位的销售推荐流程执行情况，（包括推荐笔数和推荐后实现的销售数据，本网点上述各项数据在支行和分行排名情况，与上月情况对比。

其次自身数据分析——根据以上数据分析本网点基础管理、中高端分层执行情况，结合本网点的现状和经营特点，查找出自身不足，思考解决的方法；发现亮点，扩大优势。

最后制定后续目标——结合数据分析结构，制定下月的各项工作目标。由此数据分析同时可获得各岗位或员工的明细数据，可作为季度谈话的相关依据。

数据分析第二应用场景——定期对落后员工进行绩效面谈。电话覆盖率和邀约成功率对业绩效能影响非常大，也是对员工的绩效访谈中最有说服力的数据。用本行客户的电话覆盖对比上级分行平均水平，对比同级的对标行网点就知道基础维护工作是否扎实了。当然还可以更具体到每位员工，就理财经理而言，如果看出有部分理财经理的电话覆盖率均低于其他几位同事，负责人和主管就需及时督导对方，提升电话覆盖率。

所以说我们所有的数据分析、资源盘点过程中，一定缺不了我们支行网点这一环，上级分行也不可以去替代支行去完成数据分析这样一个工作。因为每个支行网点的特殊情况将会影响到整个数据的判断。通过数据判断之后，再和上一个管理层级的数据做对比综合诊断，后面会找出我们的工作方向。

所有的盘点是为了找出业绩目标的一个差异，当找出差异之后，后面需要匹配相关的关键执行动作，这才是我们最后改善的一个关键。比如说我们判断出我们病情之后，后面我们要给出治疗方案，以及我们实质的一个治疗过程，最后导致这项指标变成一个健康值。