【《S银行个人理财服务营销客户满意度调研分析报告》12000字】

S银行个人理财服务营销客户满意度调研分析报告目录TOC\o"1-3"\h\u1454S银行个人理财服务营销客户满意度调研分析报告 1327081.1问卷调查设计方案 1234771.1.1问卷预调研 166441.1.2问卷形成 258731.2问卷SPSS软件分析 2120331.2.1样本分布 2223111.2.2信效度分析 3300501.2.3相关性分析 5244751.2.4差异性检验 6305681.2.5回归 8320031.3问卷数据结果分析 9214631.3.1问卷结果总结 927743第2章招商银行个人理财服务营销问题 1340782.1招商银行个人理财服务营销问题 13207972.1.1问题阐述 13284242.1.2服务基础客群的必要性 17326262.2问题分析 1992192.2.1招行基础客群营销现状 19151882.2.2招商银行获客方式及客户关系维护体系 191.1问卷调查设计方案1.1.1问卷预调研为了更好的确保问卷设计的合理性，首先会对已经形成的基础问卷调查发放给30位不同专业的同学去进行与调研，其目的是主要了解他们对问卷内容设计的内容以及逻辑的感想、疑问及修改建议等。最后对问卷进行修改，从而去进一步完善对问卷调查内容的设计，确保其内容可以被不同背景及层面的客群所理解，确保了问卷调查的可靠性与真实性。1.1.2问卷形成受疫情原因影响，本次问卷调查是采取线上方式，共计发放395份调查问卷且获取369份有效问卷；涵盖的控制变量共五个，牵涉到性别、年龄、收入等内容。基于服务营销的理论框架，问卷的设计主要从五个维度去进行问题设计，其中包含产品、渠道、促销、人员以及过程管控去分析样本对于招行个人理财服务的整体满意度表现。1.2问卷SPSS软件分析此次问卷的结果分析主要采用的实证研究法。通过理论分析，从产品、渠道、促销、人员、过程管理与整体满意度角度作为切入点，构建本次招行理财产品服务满意度分析模型，从而对调研对象各方面的满意度情况进行定量分析。通过编制相关调查问卷，收集与课题相关的信息，并将其输入到系统中，利用软件SPSS21.0检验数据的信效度，并详细分析定量数据。研究清楚各个变量之间的定量关系，及各个变量对总体满意度的影响关系。1.2.1样本分布表1.1样本基本信息概览变量频率百分比性别男20852.4女16143.6年龄25岁及以下9321.226-35岁14840.136-45岁8623.346岁以上4211.4职位普通职员9421.5基层管理人员12931.0中层管理人员8723.6高层主管5912.0家庭年收入8万元以下4111.18-15万元9521.715-30万元14439.030-50万元6718.250万元及以上222.0理财年限无338.91年以内6718.21-3年9822.63-5年8322.55年以上8823.8N=369对于所调查的样本客户的基本信息调查主要从性别、年龄、职位、家庭年收入以及理财年限这五个特征去分析。从样本分布的情况来看，男性占比（52.4%）与女性占比（43.6%）基本持平；样本的年龄段大部分在年轻人群，35岁以下，占总样本的65%；样本的职位大部分分布在普通职员以及基层管理人员，占总样本的60%；样本的家庭年收入主要分布在30万以下，占总样本的76%；理财年限的分布主要在1-3年（27%）和3-5年（22%），占总样本的49%。1.2.2信效度分析1.可靠性分析在本文中针对问卷的一致性判断采用的系数是克隆巴赫Alpha信度系数；其值介于0至1间，总量表内系数值越大，信度则越高。一般Alpha系数若是低于0.6，则意味着内部一致信度在与要求不相符；若是Alpha系数处于0.7-0.8之间，则意味着信度较好；若是Alpha系数超过0.9，则意味着信度非常好。如下表所示，本次总体问卷量表信度均大于0.8，表明回收问卷可靠性、一致度高。表1.2可行性分析克隆巴赫Alpha项数产品0.8194渠道0.9235促销0.8564人员0.895过程管理0.8624整体满意度0.8743总量表0.928252.因子分析对因子分析，应根据KMO值与Baetlett球形的检验结果可对量表效度做出初步的检验。其中，KMO值所检验出来的是变量偏相关性，而Bartlett球形检验则是对变量矩阵进行判断，分析是否就是单位矩阵。当KMO值大于0.6，巴特利特的显著性（P）为零时，则表示具有较好效度，可执行进一步的因子分析。a)KMO和Baetlett检验从表1.3中可以看出，KMO值=0.922，并且Bartlett检验卡方值相对明显，也就是代表问卷具备较好效度，在可接受范围之内。再利用主成分法提取到6个公因子，且特征值都在1以上；此时变量总方差的解释程度是72.259%，表示因子具有较好的提取效果。

表1.3因子分析成分旋转载荷平方和提取载荷平方和初始特征值总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%13.84111.36411.3649.22832.91432.9149.22832.91432.91423.52714.10829.4722.1268.50441.4172.1268.50441.41732.91111.64441.1162.0718.28453.7012.0718.28453.70142.89811.59352.7091.9337.73361.4351.9337.73361.43552.68010.72163.4301.5072.03067.4641.5072.03067.46462.2078.82972.2591.1994.79472.2591.1994.79472.259KMO=0.922;bartlett近似卡方=5398.532，P<0.05;b)旋转后的成分矩阵如附录中的成分矩阵中显示，因子F1由变量a6~a9构成，即因子“渠道”、“人员”、“促销”、“过程管控”、“产品”以及“整体满意度”这些主成分因子载荷系数如下表所示。通过对因子载荷系数值的分析，从而判断各因子与提项的对应关系。学者Hair认为，如果样本容量超过50时必须保证题项因子载荷系数不低于0.3，且题项因子载荷系数越高，说明重要程度越大。在本研究当中各项目因子载荷系数皆超过0.7，可见具备较好因子提取效果。1.2.3相关性分析本文运用皮尔逊相关分析法，检验各变量间相关性。结果如下表所示，产品、渠道等维度与整体满意度相关系数为正数，且P<0.01，呈现显著的正相关关系。表1.4相关性产品渠道促销人员过程管理整体满意度产品1渠道.427**1促销.402**.383**1人员.469**.483**.338**1过程管理.310**.351**.297**.379**1整体满意度.510**.486**.417**.503**.369**1均值3.4653.4763.4753.4343.5103.519标准差1.0171.1021.0551.0460.9921.090**在0.01级别（双尾），相关性显著。1.2.4差异性检验用SPSS21.0对产品、渠道、促销 人员、过程管理与整体满意度各维度得分情况分班级、前后测，检验差异性。对“性别”二分类展开独立样本t检验；对年龄、职位、家庭年收入以及理财年限的多分类变量进行单因素方差分析（F检验）检测差异。当P<0.05时，差异在95%置信区间显著。性别表1.5性别差异性男女tP产品3.5±1.073.42±0.940.6900.491渠道3.52±1.093.42±1.120.9240.356促销3.51±1.063.43±1.050.6430.521人员3.4±0.983.48±1.13-0.7200.472过程管理3.5±0.953.53±1.04-0.2850.776整体满意度3.53±1.083.51±1.10.1430.887n=369从上表中各维度的P值（P>0.05）可以看出，性别变量在各维度得分无显著差异。年龄表1.6年龄差异性25岁及以下26-35岁36-45岁46岁以上FP产品3.26±1.053.37±1.033.78±0.983.95±0.821.0440.002渠道3.12±1.143.31±1.153.68±1.013.54±0.962.2220.085促销3.46±1.023.51±1.023.56±1.023.48±1.081.8330.141人员3.25±1.023.31±1.083.65±1.033.86±0.841.0830.002过程管理3.33±1.053.52±0.993.6±0.963.54±1.021.7850.15整体满意度3.12±1.033.32±1.193.69±1.014.11±0.619.334<0.001n=369从上表中各维度的P值可以得出，年龄分别在产品、人员、整体满意度得分有显著差异，P<0.05。在渠道、促销和过程管控这三个维度是无显著差异，P>0.05。从均值的比较中可以看出，35岁以下的年龄段人群在产品、人员和整体满意度这几大维度的满意度都要比35岁以上的人群低，其原因是由于年纪轻的人平均可投资的金额要低于中年人的平均可投资金额，因此在招行办理个人理财业务的时候，所被推荐的理财产品大多雷同，缺少定制的产品，其面向大众消费者的服务人员的专业性也不高，导致年轻群体度与招行理财服务的整体满意度较低。职位表1.7职位差异性普通职员基层管理人员中层管理人员高层主管FP产品3.37±1.023.54±1.083.83±0.833.85±1.024.0120.008渠道3.32±1.223.52±1.133.49±0.973.61±1.020.9830.401促销3.31±1.123.49±1.053.49±0.973.69±1.071.5940.190人员3.24±1.083.34±1.063.5±1.043.85±0.834.8170.003过程管理3.52±1.063.36±0.993.56±0.943.74±0.932.0610.105整体满意度3.33±1.083.42±1.063.65±1.153.86±1.013.7620.011n=369从上表中各维度的P值可以得出，职位分别在产品、人员、整体满意度得分有显著差异，P<0.05。在渠道、促销和过程管控这三个维度是无显著差异，P>0.05。从均值的比较中可以看出，普通职员和基层管理人员的在产品、人员和整体满意度这几大维度的满意度要比中层管理人员和高层主管低。其原因是因为高职位的人群的平均消费能力要高于基层职位的人员，所得到的理财产品的多样性、人员服务的态度都要好于基层工作人员的待遇，也使得高层职员的整体满意度高于基层职位的人群。家庭年收入表1.8家庭年收入差异性<8万8-15万15-30万30-50万>50万元FP产品2.93±1.033.38±1.083.53±0.973.69±0.953.68±1.024.3760.002渠道3.37±1.33.43±1.183.55±1.043.36±1.043.74±10.8290.508促销3.19±1.123.39±1.113.54±1.033.62±13.5±0.991.4040.232人员3.14±1.013.25±1.13.49±1.073.62±0.923.84±0.883.1020.016过程管理3.23±0.943.4±1.053.6±0.993.6±0.913.67±1.021.6760.155整体满意度3.15±1.143.41±1.13.53±1.033.69±1.134.08±0.963.3610.010n=369从上表中各维度的P值可以得出，家庭年收入分别在产品、人员、整体满意度得分有显著差异，P<0.05。在渠道、促销和过程管控这三个维度是无显著差异，P>0.05。从均值的比较中可以看出，家庭年收入低于30万元的群体在产品、人员和整体满意度这些维度上的满意度要比家庭年收入高于30万元的群体高。其原因是因为高于30万元的理财金额的群体在招行的客群细分体系中属于金葵花及金葵花以上群体，这些群体所得到的产品、服务质量都要高于普通可群（资金30万以下），也使其整体满意度要高于普通可群。理财年限表1.9理财年限差异性无1年以内1-3年3-5年5年以上FP产品3.51±1.013.54±0.923.38±1.033.49±1.043.46±1.070.2760.893渠道3.52±1.043.51±1.123.48±1.143.39±1.173.52±1.020.2040.936促销3.64±0.963.51±1.133.41±1.053.51±1.033.43±1.070.3970.811人员3.61±0.993.3±1.113.39±1.063.45±1.033.5±1.020.6550.624过程管理3.38±0.923.43±0.953.48±0.973.6±1.013.57±1.070.5240.718整体满意度3.76±0.943.49±0.953.47±1.213.5±1.13.52±1.10.4590.766n=369从上表中各维度的P值（P>0.05）可以看出，理财年限变量在各维度得分无显著差异。1.2.5回归1.模型系数运用SPSS21.0，将产品、渠道、促销、人员、过程管理设为自变量、整体满意度为因变量；对“整体满意度”检出差异的年龄、职位、家庭年收入类型为控制变量。纳入模型进行多元线性回归分析，结果如下：模型中，R方=0.441，说明自变量对因变量的解释变异度为44.0%；Durbin-Watson=2.101，在2至4的数值区间且接近于2，可见模型残差序列存在独立性，变量不存在序列自相关性。产品、渠道、促销、人员、过程管理对整体满意度有显著正向影响，与相关性检测结果符合。表1.10模型系数分析因变量：整体满意度未标准化系数标准化系数tPB的91.0%置信区间B标准错误Beta下限上限(常量)-0.0520.234-0.2240.823-0.5130.408年龄0.1520.0470.1323.198**0.0020.0580.245职位0.0490.0440.0461.0970.273-0.0390.136家庭年收入0.0300.0450.0290.6760.499-0.0570.118产品0.2300.0520.2154.436**<0.0010.1280.332续表1.10模型系数分析因变量：整体满意度未标准化系数标准化系数tPB的91.0%置信区间B标准错误Beta下限上限渠道0.2050.0480.2084.28**<0.0010.1110.300促销0.1480.0470.1433.168**0.0020.0560.239人员0.1860.0520.1783.581**<0.0010.0840.288过程管理0.1070.0490.0982.208*0.0280.0120.203R=0.664;R方=0.441；F=31.548**;DW=2.101;*:P<0.05,**:P<0.01;1.3问卷数据结果分析1.3.1问卷结果总结本部分将从调查问卷的结果分布去进行分析，从产品、渠道、促销、人员以及过程管控这五个维度分别去进行满意度的分析。以下的调查问卷问题形式设为多选题，更能够准确直观的去收集调查者的意愿。产品图1.1产品满意度调研从上图中可以看出，虽然有近30%的人选择了招行的理财产品丰富性较强，但大部分的调查者（40.33%）仍希望招行可以为他们提供量身定制的理财产品。近20%的样本分布在招行的产品风险可控且收益率高的选项中，说明招行在风险控制以及收益中的平衡是非常好的。渠道图1.2渠道满意度调研从上图的条状图来看，大部分的调查者认为招商银行的线下网点布控不合理，不具有全面的覆盖性，同时认为网点的设备数量分布同样不合理。除此之外，招行的线下物理网点同样不具有独特的品牌特色，让消费者无法在现在办理业务的时候拥有具有品牌特色的优良体验。要想持续在同行中保持领先的地位，招行在未来更着重于打造具有其品牌特色的零售体验，从而去提升现有客户的用户粘性。促销图1.3促销满意度调研从促销的维度来看，消费者绝大多数时候会在传统的线下网点看到招行的宣传广告（52.35%），其次是21.98%的人会在传统媒体，也就是电视或者广播上看到招行理财产品的传播。最后是近些年兴起的热门互联网平台APP，例如“美团”，“滴滴”等软件上。由此可以看出，在互联网金融的大趋势下，招行在未来需要加大在互联网平台的营销活动及力度，从而吸引更多的潜在客户群体。人员图1.4人员满意度调研从针对于招行的服务人员的整体评价中来看，有近50%的人认为招行需要以客户的需求为基础的区提供一对一的定制化服务，同时认为在销售人员进行营销的过程中，围绕客户需求，提供针对性咨询服务，使客户可以快速找到所需服务，而非仅仅是为了增加销售业绩。从工作人员的专业性及服务态度的样本分布来看，只有15%的人认为招行在这方面做的是优秀的，说明招行在员工培训的的力度以及制度都还不够玩少，在未来应该加强对于员工的专业培训、素质考核以及服务态度流程的优化。1.过程管控在下图中的过程管控维度可以看出，有超过30%的人认为在招商银行的网点办理业务的时候，等待的时间较长，同时有近30%的人认为办理业务的流程繁琐复杂，这都非常影响客户群体在招行的服务体验，从而使得其整体满意度不高。同时针对于线上的咨询服务，有超过25%的人认为线上的咨询不够有效率，无法及时的理解并且解决他们的需求。因此，招行在未来应该运用更精密的算法去完善线上银行和手机APP的设计，完善非人工服务的质量以及提高线上咨询的效率。图1.5过程管控满意度调研第6章招商银行个人理财服务营销问题2.1招商银行个人理财服务营销问题2.1.1问题阐述a)产品满意度低从以上问卷的差异性的结果分析来看，年龄段在35岁以下的人群对于招商银行理财产品的整体满意度要比35岁以上的客群低。其主要表现在对于理财产品本身的设计、人员的专业性以及在被服务过程中的过程管控这三个维度。同时，从样本的年龄分布也可以看出，这369个调查者中，有65%的人是属于35岁以下年龄段的，再结合下图的调查问卷中的多选题也可以看出，这些年轻人大多是希望招行可以根据他们自己的需求为主，他们去提供定制化服务。同样从图2.2中也可以看出，有超过70%的人认为在购买理财产品时，其专业性非常高，难以理解，从而无法根据自己的需求去选择最适合自己的产品。由此可见，招商银行针对于基础客群所配置的服务人员专业性及服务态度都有局限，无法很准确的了解客户的心理，并且将复杂的理财产品概念转换为简单易懂的解释，并且无法及时分辨出每一个基础客群的具体需求，并为其提供有针对性的理财产品推荐及介绍。图2.1招行产品与服务改善意见图2.2招行产品与服务改善意见b)物理网点服务满意度低同样结合渠道和过程管控这两个维度的问卷调查结果可以看出，在369个调查者中，有很大部分人对于招行的物理网点服务也不满意。主要体现在超过25%的人同时选择了营业网点以及网点设备数量的布控不合理。同时，有近28%的人认为零售线下店的体验不具有品牌特色，并且业务办理的流程非常繁琐复杂且等待时间较长，这都直接影响消费者在招行物理网点办理业务的体验以及整体满意度。在金融科技的大趋势下，虽然越来越多的业务逐渐转向线上的电子化服务，许多金融企业的战略方向也逐步转向线上的布局，但仍有很多业务需要本人亲临线下物理网点去办理；因此，在线下向线上渠道转型的过程中，对于物理网点的优化以及服务形成过程中的管控仍不能被轻易忽视，才能更好的留住现有客户，并通过数字化的运营体系，逐步将这些客群从线下服务渠道转向为线上渠道。图2.3渠道及过程管控满意度图2.4各大银行物理网点数量数据来源：公开数据整理c)线上客服服务满意度低同样从渠道和过程管控这两个维度的满意度调查结果可以看出，招商银行的线上网络平台同样也是不完善的，无法给客户提供优质的服务。针对于招行的线上渠道，我们可以看到仅有11.32%的人认为招行的线上平台使用感好，服务效率高；有超过25%的人认为线上以及电话银行无法及时解决他们的问题并且咨询效率非常低下。在互联网金融的趋势下，很多行业都将大数据、AI等高科技手段注入其企业运用中，从而去打造更高效、便捷的服务体验。尤其是对于银行业客户群体来说，能够简单便携的在网上咨询理财产品、办理部分业务是他们首选该银行的重要理由之一。图2.5渠道及过程管控满意度不仅调研数据可以显示招商银行的网络平台不够完善，纵观来看，在与同行的比较当中可以看出，招商的两大APP的用户数量也处于中等地位。与国有四大行相比，其APP的用户数量还有一定的距离。细观招行APP的线上渠道数据来看，到2019年底，该行的APP已经拥有上亿用户；掌上生活APP的用户总数为9千多万。从图2.7也同样可以看到，虽然招行的两大线上平台的用户数量逐年增长，但增速却呈下降趋势。说明招商银行的线上渠道不够便携高效、无法及时的为用户解决问题，从而很大程度上影响用户手机银行以及网上银行的使用体验。图2.6招商银行APP用户数数据来源：公开数据整理图2.7招商银行两大APP用户数与增速数据来源：公开数据整理从招行的两个APP的月活跃（MAU）人数来看，在跟同行中其他银行的网上APP相比，同样也处于中等地位。到2019年底，招行APP与掌上生活APP的每月活跃用户超过1亿，与同期比较，有21.58%的增长，同时招行APP的登录人次超过60亿，每月人均登录11次。图2.8招商银行APP月活跃人数数据来源：公开数据整理2.1.2服务基础客群的必要性a)基础客群特征这些基础客群的年龄层主要分布在25-35岁之间，主要由大学生、职场新人以及年轻白领群体所组成，同时基于招行这些年在一二线城市的物理网点布局可以看出，这些消费人群主要集中在一二线城市。这些年轻群体在电子时代成长，对于新型的科技产品、网络平台以及虚拟世界有着非同寻常的热衷，其好奇心及适应程度都远高于中老年人。对于新颖的互联网金融来说，这些年轻群体更是非常容易被吸引，越是高科技先进的产品越是受他们的喜爱。喜欢尝试新鲜的事物、对高端科技产品保有好奇及热衷成为了新一代年轻人的代名词。这些年轻客群在招行的零售体系中相比于金葵花等高端客户，因无法感受到差异化的服务，属于摇摆客户，在未来的流失性相对较高。虽然目前这些群体的可投资金额对于招行而言是属于基础客群，对于其资产规模贡献较低，但在未来，绝对是零售市场的主力。b)基础客群数量庞大、深度维护并挖掘潜在价值客户从下图的财报数据中就可以看出，金葵花以下（资产<50万）的基础客群虽然对于招行整体的资产规模贡献不多，但是其体积量却非常庞大。招行在第三次的数字化金融转型过程中，所采用的是低成本的数字化获客方式，可以达到海量获客的引流目的。但此方式所获取的客户大部分以基础客群为主，用此低成本的获客模式很难在初期获取到资产上千万的私人银行客户或是高端的“金葵花”客户。结合招行一直以来立志于从庞大的基础客群里挖掘出在未来有价值的高端客户的营销策略，招行在维护金葵花以及私人银行客户的同时，应该逐步关注到这些基础客群。具体而言，招行应不断建立金融与生活相联合的经营服务体系，在扩大客户服务范围的过程中，对基础客户群采取精细化管理，将这些基础客群利用大数据等手段进行细分，从而更好的分析其日益变化的需求，不断推出相应的产品创新及服务，为客户需求为中心为合适的客户在合适的渠道配置合适的产品，从而更好的维护住这些基础客群，更有利于长期从这些基础客群中培养并挖掘出潜在的高端客户。从银行利差收入方面来讲，维系好这些基础客群也是非常必要的。这些基础客群相对于高端“金葵花”客户以及私人银行客户来说，其议价能力相对较弱，因此，对于招行这种以利差作为主要盈利模式的银行业来说，维护好这些基础客群对其未来的资产规模以及资金池的增长都有一定的正向帮助。再结合金融科技的大趋势，这些基础的年轻客群有着更多种多样的选择，对于网络产品熟知的年轻人而言，互联网银行的兴起对于这些客户就是一个优选。近些年，例如百信银行、网商银行等各互联网银行的建设在逐步改变整个传统金融业的结构。其中微众银行的规模在这5家当中无论是规模还是增速都均为最多，据官方数据统计，“其总资产规模在短短几年就达到了2200.337亿元，同比增长169%”。这些成绩都源于互联网银行的线上营业模式，其人工和固定资产的成本相对于传统物理网点的运营成本都较低，导致部分业务的边际成本同样也较低。互联网银行同样借助大量的金融科技手段来进行风控、信贷审批等流程，依靠其专业的IT、风控、风险管理的人士形成的公司人员配置与主流传统银行的构造大不相同。这些都使其能够在短期之间进行产品及服务创新，为其客户提供最优最合适的用户体验。因此，为了避免这些摇摆的基础客户轻易流失到竞争对立面，在未来，招行要想持续在业界中保有“零售之王”的称号，需要在现有的管理体系基础上不断去完善针对于基础客群的产品研发以及服务质量等方面，利用数字化风控系统对其风险进行控制，利用大数据分析手段不断深挖这些基础客群的深层需求，从而更好的维护住这些客户，不断进行数据分析并深挖出潜在的优质客户进行更长远的营销。图2.9零售客群数及资产规模数据来源：公开数据整理2.2问题分析2.2.1招行基础客群营销现状从本文上述的分析中可以看出，招商银行的零售客群根据客户的资产规模进行划分，其中主要分为三大客群，1）金葵花以下的基础客群；2）金葵花财富管理客群；3）私人银行。不同的客群招行所推出的相应的产品、人员配置以及增值服务都有所不同。相比于金葵花客群来说，金葵花以下的这些客户无法享受到定制化的私密服务，例如金葵花用户享有的一对一的贵宾理财经理服务以及尊贵的白金品质增值服务等优待。细看金葵花以下的这些基础客群，招行为其所提供的主要产品则为基础的借记卡，基于不同的资金门槛，主要分别为普卡以及金卡这两个等级。一卡通普卡是招商银行最基础的储蓄卡业务，集合活期、定存、多储种以及币种的多元化个人借记卡。其中的M+卡是专门为年轻人设计的专属的银行卡，同时拥有着多款贴合年轻人喜欢的酷炫的卡面设计，对于持卡人的资金没有门槛，年纪在18至35岁的客户均可申请。“一卡通”的金卡主要针对于资产高于5万但是少于50万人民币的客户所提供的借记卡，可实现综合性理财功能。“一卡通”普卡和金卡的基础功能都是一样的，能够基于招商银行的网点、电话银行、手机银行等提供综合性服务，包含自助转存、商户消费、结汇购回、购买理财基金产品等功能。但是相比于普卡来说，金卡首先在物理网点办理业务的时候有额外的专属服务。例如，在柜台排队等候办理业务的时候，金卡的客户会有优先的快捷通道，并且享有金卡专柜和理财服务区。其次，相比于普卡，除了金卡的客户没有管理费用这点之外，每个月还有跨行免除5笔手续费的优惠待遇以及办卡当月跨境汇款的免除2笔的手续费优惠政策。在购买理财产品的时候，除了基本的理财产品选项，金卡客户同样在办理金卡激活的第三个工作日起的一个月内，有着专属的聚益生金理财产品(601091)的购买资格。另外，招行的金卡客户在全国各大城市的生活场所例如宾馆、酒店、百货、娱乐、餐饮等各领域，享受着不同等级的消费优惠，能不定期举办消费品团购活动，开展健康的讲座等。2.2.2招商银行获客方式及客户关系维护体系a)数字化获客方式智能获客系统介绍基础客群的获取是商业银行立足之本，发展的规模取得于获取客户成本。招商银行加强系统建设且不断创新技术水平，在获客方式上率先达到差异化、规模化以及体系化的运作体系，实现大数据获客目标。通过“一体两翼”建设轻型银行的战略升级中，招商银行认知到智能手机用户的数量与日俱增，在未来年轻一代的80、90后群体的消费力量极其强大。采用传统的直销模式，将导致竞争日趋激烈且降低了效率。作为零售之王，招行在未来要想继续打造流量获客的目的，需实现线上及线下服务的有效融合，使客群聚合平台应运而生，增强用户体验的同时降低了获客多元渠道的成本。招商银行在金融科技战略的引导下，进行服务升级，通过打造平台与导入流量和场景内接等方式，充分提高零售业务的体系化经营水平。在招行运用数字化体系去吸引客户的道路上，逐步实现从实体银行卡转向电子APP平台的使用模式，从客户思维转向用户思维的营销方式，以及从集中的经营模式转向开放式的服务方式。具体表现为，从交易思维转向用户体验，建立监测用户体验的体系，实时记录客户的感受，从而根据客户变化的需求进行智能化的改进。线上APP转换也是同样运用API接口传输金融服务，自建消费场景，结合外拓非金融场景以及与第三方平台合作等方式，强化生活联盟构建并建设了出行类的场景便民生态体系。同时，加大其金融科技的投入从而建设开放的高科技系统，从全方位去最大程度上进行科技的运用和创新。从下图中看到招商银行的数字化获客体系在过去两年的获客占比：图2.10招商银行数字化获客占比数据来源：招商银行年报整理智能获客系统建设招行互联网智能获客模式首先是针对于线上用户的信息进行采纳收集，并且将其收集好的名单进行有序的数据承接。并且在客户通过线上途径完成基本信息登记申请后，需要亲自到线下的物理网点去进行身份核实并且完成激活等业务流程；而针对于高净值客户，招行同样也提供上门服务等流程。如此高效的将线下与线上渠道进行结合，招行可以更好的协助用户提高理财业务办理的效率与质量。在招行的系统建设过程中，从2013年至今，经过不断的线上优化、线下深挖，流程改进，体验升级。数字化获客系统以开放式体系架构为基础，结合相关监测系统从而对线下各业务板块的流程提供了有力的支持；采取多元化渠道及时地收集与妥善地配置客户的信息资源；并且通过智能化的“决策分流性引擎”，使其网点的资源得到充分的激活，同时达到“双线下数据的分流及产能的动态管理”；有效地运用源自于外部的数据，构建施行以互联网为平台的大数据征信模式，提高内部风险控制管理能力，基于多场景深入挖掘与研究用户的行为，建模研究多版本转化率，从而推动业务流程的持续升级与发展。图2.11智能获客系统建设目标示意数据来源：公开数据整理从上图可以更直观的看出，智能获客系统的应用架构主要包含以下四大部分：1）业务处理系统：包含接口服务及管理流程等系统；2）业务支持系统：智慧营销与分析用户行为等系统；3）承接数据系统：包含数据筛选与承接以及检查核实等；4）驱动数据系统：分配名单系统等。图2.12智能获客系统应用架构示意数据来源：公开数据整理图2.13数据驱动模型数据来源：公开数据整理b)客户关系管理体系客户关系管理（CRM）指的与企业客户关系维护的过程，从而实现公司与客户利益的共同体，实现双赢的结果。招商银行在其发展过程中非常重视其客户维护体系，基于IBM的协助，招商银行把客户关系管理的项目划分成以下两期：第一期，搭建提升客户经理服务的水平的工具系统，涵盖管理规划与目标、商机、