【《金融科技下民生银行Z分行零售客户流失管理策略研究》13000字（论文）】

金融科技下民生银行Z分行零售客户流失管理策略研究目录TOC\o"1-3"\h\u18227概要 12820一、调研企业介绍 211408二、问题的提出 226974三、文献总结 321839（一）客户关系管理理论 322111（二）长尾理论 316570（三）客户流失理论 417525四、研究方法与数据分析 43730（一）研究方法 45955（二）调研数据分析 521316五、银行X支行大客户关系存在的问题 1615219六、调研结论 174865七、参考文献 1828150八、附录：调查问卷 19概要随随着经济全球化、金融脱媒化、信息技术化及互联网金融的强势发展，商业银行的零售发展战略和经营模式都已经从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变。得客户者得天下，零售客户对于各家商业银行的战略地位和发展需求也日渐重要，实施零售客户关系满意度管理策略已成为各家商业银行发展的必然选择。民生银行Z分行紧跟总行步调对零售条线进行全面转型，加大力度重视零售业务发展。分行借助零售改革的优势以及理财产品及按揭贷款激增的窗口期，新增了大批量零售客户。然而近两年，随着房贷市场的政策管控、理财产品的同质化以及理财产品收益的市场化，Z分行在零售获客方面受到很大影响，加之在新老客户尤其是贵宾客户的管理维护方面动能不足，引发零售金融资产规模增长缓慢及零售贵宾客户流失等现象。从内部环境来讲，由于Z分行目前的零售客户关系管理现状问题而导致的贵宾客户流失以及新客增长迟缓现象已成为Z分行零售业务发展的瓶颈。在激烈的市场竞争中脱颖而出并建立起自身的核心优势，研究和实施好零售客户关系管理策略成了Z分行零售业务生存和发展的必选之路。本调研通过细致的研究，在对Z分行零售客户关系管理现状进行深入剖析和梳理的基础上，充分借鉴文献理论基础，，通过描述性统计分析、线性趋势分析、单因素方差分析、多元Logistic回归分析对于Z分行零售业务客户流失情况探究，了解民生银行Z分行客户流失中存在的问题；接着针对调查分析的问题，提出本报告的调研结论，为企业实践活动提供更科学的依据。一、调研企业介绍民生银行Z分行于2009年11月成立，目前已有5家支行，经营范围包括办理人民币存款、贷款、结算等，经营业务包括储蓄存款、贷款、外汇、信用卡等多种业务，民生银行Z分行秉承“客户至上，注重细节”的服务理念，致力为Z地区中小企业、城乡居民提供全方位、多功能的优质金融服务。民生银行Z分行零售业务主要分为个人业务、信用卡业务、电子银行业务以及贷款业务四部分。十多年来民生银行Z分行坚持做“民营企业的银行”，通过不断创新的金融产品和服务，坚持为民营企业、小微企业提供最优质最具竞争力的金融服务，目前资产业务规模超100亿、累计服务民营企业及企业主共计超5000个。近年来，分行深化落实国家各项经济政策，开启服务创新模式。其中，个人贷款产品“商贷通”根据当地小微企业主的实际情况进行了多次优化升级，简化了贷款流程，实现了一笔贷款最快7天放款；同时，该分行连续四次降低小微企业主贷款利率，并根据企业实际需求，在还款方式和期限上进行创新突破，提供5-20年不同期限的还款模式，有效缓解了小微企业主的资金压力。此外，等额本息还款方式为小微企业主节省了近一半的融资成本，有力支持了当地小微企业的快速发展，以实际行动解决了小微企业“融资难、融资贵”的问题。二、问题的提出由于银行零售客户数量庞大，维护人员时间精力有限，对全量客户的维护不能面面俱到，传统的客户挽留具有滞后性与低效性，发现客户已经流失后，再由维护人员联系客户进行挽留。基于该模式下，客户资金早已流失到同业银行或金融科技公司，想追回客户资金的可能性极其渺茫，效果非常微弱。所以，商业银行应尽早预测出潜在的流失客户，运用有针对性的挽留策略避免客户流失，本调研通过理论和数据分析相结合，为商业银行在金融科技下零售客户流失管理研究展示了新的思路。本研究意义主要体现在以下两个方面：理论意义：通过深入探究客户生命周期、客户关系管理等理论，选取民生银行Z分行为主要研究对象，从理论层面分析客户关系管理在银行中的重要性，使银行从以往单一的向客户销售产品，朝着客户价值管理方向转变，从而为后续研究提供理论支撑。实践意义：本调研通过研究可以帮助民生银行Z分行通过CRM系统（客户关系管理系统）挖掘高价值零售客户，在CRM系统中增加潜在价值指标维度，分析高价值客户的特征，找出潜在需求，提供适配的产品和服务，增加客户忠诚度，通过提升存量客户的价值，帮助民生银行Z分行建立长久的客户关系，提升零售市场份额。三、文献总结（一）客户关系管理理论客户关系管理（CRM）以信息技术为基础，协调客户和企业之间的互动。早在1990年，GartnerGroup就已经提出了客户关系管理，之后发展迅速。如今，不同的学者和机构对客户关系管理仍有不同的看法。李宁研（2022）指出，这种方案是一种以顾客为中心的业务流程和操作行为，可以提高顾客满意度。而IBM则是以客户服务和产品性能为基础，与客户建立相对紧密的关系，从而提高竞争优势和效益。SAP在研究中指出，客户关系管理系统是企业客户数据的关键，不仅涉及与客户的各种交互，而且具有强大的数据模型，为决策提供相应的参考方案。对于上述学者来说，主要是基于营销理念，将业务流程作相应的清晰化，同时提出相应的客户关系管理观点。本调研以客户关系管理为基础，设计并组合了“以客户为中心”的业务流程，既能满足客户的个性化需求，又能有效缩短销售周期，合理提升客户忠诚度，提高企业盈利能力，为企业利润的增长提供相应保障。对于企业来说，销售过程中最重要的目标是实现企业和客户的双赢。总的来说，构建一个基于客户的业务流程，不仅能给企业带来更大的利润，还能让企业得到更好的发展。可见，“以客户为中心”也是客户关系管理的关键。（二）长尾理论长尾理论是移动化互联网时代新生的一个词组：只要有足够宽的分销渠道，所有需求较少的产品所占有的市场份额就可以与种类较少的畅销产品所占有的市场份额相匹配甚至领先。在金融科技高速发展的今天，零售业务数字化转型加推了长尾理论的发展，同时，长尾理论为数字化金融前提下的零售业务发展提供了理论支持。信息化数字的精准分析与利用，能够高效的管理客户群体，能够分析用户的偏好为其提供个性化服务，真正的抓住尾部客户，创造价值。对于商业银行来说，过去由于受交易成本和产能影响，以及客户经理的精力有限，维护重点放在百分之二十的优质客户，不得不忽略低成本的长尾客户。金融科技能够降低成本，将被忽略的“长尾客户”运用大数据和人工智能等技术对客户偏好和需求进行搜集和分析，创新产品和服务，提升尾部客户体验，抢占客户群体，通过获取市场大量尾部客户来创造利润。（三）客户流失理论在不断加剧的市场竞争背景下，越来越多的行业开始面临客户流失的问题。1995年，Keavene将客户流失从转换意愿的角度进行了表述，客户流失是指客户放弃或者不继续使用原有的产品和服务，却开始使用其他竞争企业提供的相关产品和服务。那么对客户原来使用产品的企业，就称为客户流失。另外，关于客户流失的原因，Keavene也做了相关调查和研究，而且构建了客户流失的模型，最后得出产品的价位不够便捷、重要业务疏漏、服务不到位、应急措施不及时、竞争激烈、职业素养等因素都在某种程度上导致了客户对原有产品的满意度降低。一般来说，客户的流失会给企业造成企业收益降低、品牌名誉受损等严重的直接影响，也会造成开发客户困难、品牌效应弱化等不同程度的间接影响。为了尽量避免及应对客户流失造成的负面影响，业界的专家学者提出了传统分类法和人工智能分类法两种方法用于分析研究。传统分类法比较适合分析分类数据或者连续性数据，可以对建立的模型给出充分的解释，例如Logistic回归、决策树、贝叶斯分类器，但是却不太适合处理那些维度高、时间性、非线性等数据。人工智能分类法在某种程度上可以弥补传统分类法的不足，具备非线性映射能力，例如进化学习算法和人工神经网络。不过人工智能法必须以经验风险最小化为前提条件，对模型结构难以把握。由于两类方法在具体的实际应用中还存在一定的弊端，所以要求要积极研究更加科学合理的客户流失策略。四、研究方法与数据分析（一）研究方法（1）文献研究法。通过深入研究国内外的相关文献资料，了解国内外学者对金融科技及城市或小型商业银行零售业务发展的研究思路和分析方法，结合案例，进而寻找出民生银行Z分行的发展突破口。（2）案例研究法。本调研以民生银行Z分行为案例进行研究，深入分析其零售业务客户流失管理存在的问题和原因，通过对零售客户价值评价指标的研究，运用CRM系统进行高价值客户的挖掘，为银行零售客户流失管理提出具体的改进策略和保障措施。（3）问卷调查法。本调研通过对民生银行Z分行零售业务的客户进行分组问卷调查，对统计客户的个人身份信息，对问卷调查结果进行了统计调查，并解释了客户流失的原因。了解客户流失的现状和关系、原因，银行的服务营销能力以及同行的竞争对客户流失的影响。找出问题的原因，为减少民生银行Z分行零售业务客户的流失指明了方向。（二）调研数据分析本次调查由本人设计完成，主要通过了解产品、服务、设备、关系、品牌形象等方面影响零售客户流失的情况，运用调查问卷和现场访谈，分析民生银行Z分行客户流失管理存在的主要问题。调查为抽样调查，从民生银行Z分行零售业务的客户群体中实际发放问卷550份，回收有效问卷544份，问卷有效率为98.9%，大于80%，本次问卷调查具有统计学意义。1、客户流失管理评价指标笔者借鉴了其他学者的研究成果，并结合前述相关的理论知识，建立了如表1所示的银行客户流失管理评价指标体系。表1客户流失管理评价指标一级指标二级指标（Q）环境地理位置交通大厅环境服务日常服务流程签约手续产品种类及功能投资占比营销每日推送业务分析其它活动技术安全性稳定性便捷性客户维护态度和方式处理结果2、线性趋势检验在对影响Z分行零售业务客户流失率的因素进行单因素方差分析和多元Logistic回归分析之前，需要对使用问卷调查法收集到的数据进行线性趋势检验，初步剔除掉不具有统计学意义的变量，增强复杂分析的科学性和严谨性。本调研做线性趋势检验主要用到简单线性趋势检验，即通过观察散点图的方式，以及Pearson直线相关性检验，标准如表2所示。表2Pearson相关性检验系数表相关系数相关程度0.8-1.0极强相关0.6-0.8强相关0.4-0.6中等程度相关0.2-0.4弱相关0.0-0.2极弱相关或无相关（1）环境与客户流失率的线性趋势检验在环境与客户流失率的散点分布图中可以看出，客户评价得分整体上呈现出往右下降的趋势，并且均匀分布于线性预测曲线周围，因此可以判断为环境与客户流失率存在着负向的线性趋势。图1环境与客户流失率的散点图大厅环境与客户流失率Pearson直线相关性检验中，显著性为0.37>0.05，说明了大厅环境对服务的线性趋势不存在显著性，二者之间的相关性没有统计意义；地理位置和环境的皮尔逊相关系数为0.749，可以得出二者之间存在强相关关系，并且显著性为0.000，进一步证实了这种相关关系；交通与客户流失率的Pearson相关性检验中，相关性系数较低，仅为0.122，二者之间的相关性较弱，但显著性为0.000，说明二者之间的相关性是可以成立的。表3环境与客户流失率Pearson直线相关性检验客户流失率地理位置皮尔逊相关性.749**Sig.（双尾）.000交通皮尔逊相关性.122Sig.（双尾）.000大厅环境皮尔逊相关性.869**Sig.（双尾）.37（2）服务与客户流失率的线性趋势检验在服务和顾客流失率散点分布图中，数据是分散的，但一般分散在线性趋势线的上下两侧，大部分点分散在线性趋势线上。因此，可以认为服务与客户流失率之间存在线性关系，这也说明服务与客户流失率之间存在一定程度的相关性。图2服务与客户流失率的散点图再对二者进行Pearson直线相关性检验可以发现日常服务、流程以及签约手续都与客户流失率存在着相关性，其中日常服务与客户流失率有着强相关性，相关性系数为0.619，显著性为0.043<0.05，有统计学上的意义；流程与客户流失率也存在着强相关性，相关系数为0.656，显著性为0.000，存在统计学上的意义；签约手续和客户流失率存在中等程度相关，皮尔逊相关系数为0.582，检验的显著性为0.031，说明统计意义合理。表4服务与客户流失率Pearson直线相关性检验客户流失率日常服务皮尔逊相关性.619**Sig.（双尾）.043流程皮尔逊相关性.656Sig.（双尾）.000签约手续皮尔逊相关性.582**Sig.（双尾）.031（3）营销与客户流失率的线性趋势检验营销和客户流失率的散点图线性观察中，发现所有的点均匀分散在线性预测曲线周围，因此说明营销与客户流失率呈线性影响，简单线性趋势检验通过。图3营销与客户流失率的散点图在营销的二级评价指标中，业务分析手续的皮尔逊相关系数为0.945，说明业务分析和客户流失率二者之间存在极强相关性，并且此时的显著性为0.000，进一步验证了该相关性；每日推送的皮尔逊相关系数为0.721，显著性系数为0.021，说明每日推送与客户流失率之间存在强相关；其他活动的皮尔逊直线相关性检验中，相关性系数为0.515，显著性为0.000，也说明了其他活动与客户流失率两者之间有中等程度相关。表5营销与客户流失率Pearson直线相关性检验客户流失率每日推送皮尔逊相关性.721**Sig.（双尾）.021其他活动皮尔逊相关性.515Sig.（双尾）.000业务分析皮尔逊相关性.945**Sig.（双尾）.000（4）产品与客户流失率的线性趋势检验在产品和客户流失率的散点图上，可以看到所有散点均匀分布在线性预测曲线周围，并且整体上的紧密性较高，很好地通过了简单线性趋势检验。图4产品与客户流失率的散点图种类及功能的皮尔逊相关系数为0.735，显著性为0.000，由此说明了种类及功能对客户流失率有线性趋势，存在着强相关关系；投资占比的相关性系数为0.518，双尾显著性为0.035<0.05，得出投资占比和客户流失率之间有着中等程度相关关系。表6产品与客户流失率Pearson直线相关性检验客户流失率种类及功能皮尔逊相关性.735Sig.（双尾）.000投资占比皮尔逊相关性.518**Sig.（双尾）.035（5）技术与客户流失率的线性趋势检验在技术和客户流失率的散点图中可以发现，各个散点分布区域较广，但是整体上还是呈现出向右下角倾斜的线性趋势，也是存在着一定程度的线性关系。图5技术与客户流失率的散点图便捷性的相关性检验中，相关性系数为0.336，是一种弱相关关系，并且相关性的显著性系数为0.0612>0.05,说明这种弱相关关系不显著，可以排除；安全性的相关性系数为0.854，并且双尾显著性为0.001，可以看出安全性和客户流失率存在着显著的极强相关关系；稳定性的显著性为0.000，皮尔逊相关性检验的系数是0.655，也说明了技术的稳定性对客户流失率有着显著的相关关系。表7技术与客户流失率Pearson直线相关性检验客户流失率安全性皮尔逊相关性.854**Sig.（双尾）.001稳定性皮尔逊相关性.655Sig.（双尾）.000便捷性皮尔逊相关性.336**Sig.（双尾）.0612（6）客户维护与客户流失率的线性趋势检验客户维护与客户流失率的散点图中，各个点紧密分布在线性预测线周围，呈现出了往右下角倾斜的线性趋势，说明客户维护与客户流失率之间有线性的趋势。图6客户维护与客户流失率的散点图客户维护中的态度和方式与客户流失率之间相关程度为极弱相关或无相关，但是显著性系数为0.000，可以在后续中进行更深入的检验；处理结果的相关性系数为0.603，显著性为0.048，说明了处理结果和客户流失率有着显著的中等程度相关。表8客户维护与客户流失率Pearson直线相关性检验客户流失率态度和方式皮尔逊相关性.181Sig.（双尾）.000处理结果皮尔逊相关性.603**Sig.（双尾）.0482、单因素方差分析（1）环境与客户流失率的单因素方差分析在单因素方差法同质性检验表中可以看到，显著性P=0.089>0.05，说明了方差是齐的，因此可以使用单因素方差分析法对环境和客户流失率进行分析，其结果具有统计学上的意义。表9环境与客户流失率的方差同质性检验Levene统计量显著性1.444a.089在环境与客户流失率的单因素方差分析表中可以看到，显著性Sig.为0<0.05，说明各个值也就是环境变量之间是存在显著性差异的，即不同的环境之间，对于客户流失率的评价是不同的，进一步证实了环境是影响客户流失率的一个重要变量。表10环境与客户流失率的单因素方差平方和平均值平方FSig.群组之间23513.567500.2894.056.000在群组内14060.725123.340总计37574.293（2）服务与客户流失率的单因素方差分析在服务与客户流失率的方差同质性检验结果中可以看到，两者之间的显著性为0.215>0.05，说明方差是齐的，所以后续进行的单因素方差分析结果有统计学上的意义。表11服务与客户流失率的方差同质性检验Levene统计量显著性1.235.215单因素方差结果的显著性Sig=0.006<0.05，说明服务与客户流失率之间存在显著的差异性，不同服务之间对客户流失率存在显著的影响关系。表12服务与客户流失率的单因素方差平方和平均值平方FSig.群组之间9590.186204.0470.831.006在群组内27984.107245.475总计37574.293（3）产品与客户流失率的单因素方差分析在产品与客户流失率的方差同质性检验结果中，可以发现检验结果显著性为0.910，大于0.05，说明了产品之间的方差检验是齐的，对其进行单因素方差分析具有意义。表13产品与客户流失率的方差同质性检验Levene统计量显著性1.414.910再对产品和客户流失率进行单因素方差分析，显著性为0.000，说明了产品是客户流失率的一个重要影响因子，从而进一步说明了产品的种类及功能、投资占比是客户流失率的一个重要影响因素。表14产品与客户流失率的单因素方差分析平方和平均值平方FSig.群组之间30360.603523.4597.474.000在群组内7213.69070.036总计37574.293（4）营销与客户流失率的单因素方差分析本次问卷调查了Z分行零售业务每日推送、业务分析以及其它活动，从营销与客户流失率的方差同质性检验结果可以看出，显著性为0.417>0.05，说明了营销与客户流失率的方差是齐的，可以进行单因素方差分析。表15营销与客户流失率的方差同质性检验Levene统计量显著性2.786.417从营销和客户流失率的单因素方差分析可以发现，显著性为0.021<0.05，营销与客户流失率具有显著的相互关系，即营销是客户流失率中的一个重要影响因子。表16营销与客户流失率的单因素方差分析平方和平均值平方FSig.群组之间15144.889261.1191.199.021在群组内22429.404217.761总计37574.293（5）技术与客户流失率的单因素方差分析本次问卷调查中，对技术的评价维度为三个：安全性、稳定性以及便捷性，在技术与客户流失率的方差同质性检验结果中，显著性为0.004<0.05，说明此次分析符合F检验，进行的单因素方差分析具有统计学上的意义。表17技术与客户流失率的方差同质性检验Levene统计量显著性2.100.004再对技术与客户流失率进行单因素方差分析后，显著性为0.002<0.05，说明了技术与客户流失率之间有显著的差异性，即技术的安全性、稳定和便捷性对客户流失率存在显著的影响关系。表18技术与客户流失率的单因素方差分析平方和平均值平方FSig.群组之间8403.668215.479.901.002在群组内29170.625239.103总计37574.293（6）客户维护与客户流失率的单因素方差分析客户维护是客户流失率的重要组成部分。在进行客户维护和客户流失率的单因素方差分析之前，需要进行方差的齐性检验，检验结果中显著性为0.002<0.05，说明此次分析符合F检验，进行单因素方差分析具有统计学上的意义。表19客户维护与客户流失率的方差同质性检验Levene统计量显著性2.248.002在客户维护与客户流失率的单因素方差分析结果中，显著性为0.000<0.05，说明了客户维护与客户流失率之间存在显著的差异，也就是说客户维护对客户流失率有影响。表20客户维护与客户流失率的单因素方差分析平方和平均值平方FSig.群组之间32377.505830.19219.490.000在群组内5196.78842.597总计37574.293通过单因素方差分析，发现环境、服务、产品、营销、技术和客户维护都和客户流失率有着显著的影响关系，即环境、服务、产品、营销、技术和客户维护这六个维度对客户流失率有影响。3、层次分析评价Logistic回归分析描述的是各个因子对于因变量的影响作用。在本调研中，可以建立多个二元Logistic回归，即环境与客户流失率、服务与客户流失率、产品与客户流失率、营销与客户流失率、技术与客户流失率、客户维护与客户流失率的回归分析，分别研究各个自变量对因变量的作用。但是多元Logistic回归分析在估计这些分析参数的时候，所有的对象是放在一起进行估计的，其他参数的意义以及筛选和二元Logistic类似。在Z分行零售业务客户流失率的多元Logistic回归分析结果中，数据分析拟合信息检测的显著性为0.01<0.05，说明此次该回归分析具有统计意义，分析检验通过。表21数据分析拟合信息表数据分析分析适用准则概似比测试-2对数概似值卡方显著性仅限截距97.649Final.21997.429.010此外，对数据的正态分布检验通过标准化残差直方图来进行，由数据的标准化残差直方图可以发现，数据符合正态分布，残差值大部分都分布在±2范围内，因此可以看出对客户流失率的多元Logistic回归分析数据具有统计意义。图7标准化残差直方图由多元Logistic回归分析结果表可以发现，环境、服务、产品、营销、技术与客户维护的显著性分别为0.048、0.007、0、0.025、0.006、0.037，说明了这六个自变量的系数具有统计学上的意义，对因变量（客户流失率）存在着显著的影响。表22多元Logistics回归分析结果表Exp（B）的95%C.I.BWald显著性Exp（B）下限上限环境2.1275.0270.0480.29640.08040.982服务14.4690.4290.007006.81产品16.2570.7510000营销-0.7003.2530.0251.170.6517.006技术1.1344.690.0060.6090.94611.212客户维护0.3090.380.0371.4380.5472.307进一步的，根据多元回归分析中的系数值可以发现，环境、服务、产品、技术与客户维护的回归系数分别为2.127、14.469、16.257、1.134、0.309，系数均为正值以及线性趋势检验的图示综合表示这五个因素能显著影响客户流失率；另外，营销的回归系数为-0.700，负的系数表示营销对客户流失管理有反向作用，可以理解为过度的营销并不会产生更高的客户保留价值，反而会增加企业客户流失率。银行与客户流失率的多元Logistic回归分析数据如下：CRM=2.127R1+14.469R2+16.257R3-0.7R4+1.2134R5+0.309R6其中R1~R6分别代表影响客户流失率的因子：环境、服务、产品、营销、技术以及客户维护。图8客户流失率因子雷达图综上，以民生银行Z分行客户流失情况问卷调研数据为基础，对影响民生银行Z分行客户流失率的影响因素进行了回归分析。由回归分析发现，环境、服务、产品、营销、技术与客户维护对客户流失率存在着显著的影响，且影响方向和程度存在差异。其中环境、服务、产品、技术与客户维护对客户流失率有显著的反向影响，即这五方面因素能够影响民生银行Z分行零售业务客户流失管理，根据多元回归分析所得的回归系数，影响最为重要的是产品自身，也就是说Z分行需要保证产品贴合零售客户的需求、多元化，进而保证其更好的降低客户流失；其次相对重要的是服务，Z分行的服务人员对于零售产品需要深入了解，并且可以很好的洞悉客户的实际所需，提供精准化服务；第三重要的是环境，银行营业环境的好坏直接影响客户对银行最直观的印象，因此需要加以重视；第四和第五重要依次为技术、客户维护，针对客户自身不能解决的问题，银行提供服务的快捷性，以及关于客户自身信息的保密程度也决定了客户流失率，此外，对于客户后续的业务维护、服务跟踪也需要很好的保证；而营销对客户流失有正向作用，说明过度的营销并不会产生更高的客户保留价值。五、银行X支行大客户关系存在的问题可以看出，民生银行Z分行零售行业对客户流失还是比较重视的，常态化的开展客户流失调查也是为了提升网点零售业务的服务营销水平，但是就最近的调查结果来看，民生银行Z分行在管理客户流失的道路上任务还是非常艰巨的。通过问卷调研以及实地走访，总结民生银行Z分行零售业务客户流失主要存在以下不足：1、客户识别标准有待提高Z分行零售业务的客户维护主要运用客户关系管理系统、参考客户月均金融资产值从高到低将客户分为多级别客户。高级别客户通常由分行分管行长、个金部负责人、支行行长、客户经理等岗位分层级共同维护，普通客户由支行理财经理和大堂经理维护。这种分层维护客户的方式，虽然较之以往粗犷式的管理模式有了较大的改进，但仍然存在诸多弊端，主要体现在以下几个方面：首先，分行客户关系管理系统单人维护客户的上限人数为1500人，由于时间、精力的限制，客户经理、理财经理实际维护的客户约500人，网点至少还有约80%的低效客户处于无人管理、自由发展的状态，客户精细化管理程度亟待提高。其次，仅仅依靠客户关系管理系统识别客户等级具有一定局限性，支行只能对客户在本网点的资产、负债及持有产品情况进行统计，客户在本行其他网点或他行的金融情况不能获悉，这对客户营销和维护造成了一定的盲区，对行内同一客户的过度营销容易引发内部恶性竞争，对他行高端客户的挖掘也可能失去营销先机。再次，客户经理、理财经理维护客户过程中，以绩效考核为导向，过分注重客户价值等级，以其为衡量标准服务客户，没有真正做到以客户为中心、与客户交朋友。为客户提供的服务也局限于金融服务，而对非金融服务则关注的较少。2、客户服务满意度不高根据调研，影响Z分行客户流失情况最大的环境因素是停车便利度，有4.38%的客户非常认可其影响了客户流失，对于业务流程影响客户流失认可的客户占比为5.11%，关于服务方面，自助服务相比于专线服务和日常服务影响客户流失情况更大，在处理态度和方式此指标上，48.91%的客户认可其影响了客户流失，从Z分行零售业务服务、营销、技术以及客户维护影响客户流失的情况来看，虽然有的方面影响较小，但还是存在薄弱环节，这些流程还需要有待提高。Z分行零售业务流程中，客户管理流程尚未形成系统化的标准体系，虽然客户识别、关系建立、关系保持、关系升级和客户挽留上都有一定的流程，但都是较为片面的。例如在客户识别上，大部分情况都是根据客户来咨询之后才建立的客户关系，显得较为被动。此外，在客户关系的保持上也未能形成较为完备的标准化流程，对维持客户的方式都是较为传统的节假日问候的形式，在互联网更为发达的当下，Z分行应该寻找更多的创新突破，在传统的形式、方法之上，可以适当地寻求创新，在探索客户关系保持的同时，开辟出一套更为适合自身发展的财富业务客户管理标准流程。3、客户关系管理人员团队较为薄弱客户的获取是客户关系管理的首要环节，客户关系管理人员团队的建立则是客户关系管理的保障性关键，如若仅有获取客户的能力，缺乏专业化的客户管理人员与团队，客户的流失率就难免升高。在对Z分行的客户关系管理人员、团队中研究发现，获取客户的客户经理与理财经理往往也在充当着客户关系维持的角色，因此对此客户经理与理财经理的客户关系管理专业素质要求较高，工作也会变得较为繁重。并且Z分行零售业务尚未形成专业化的客户关系管理团队，目前尚有的是应对某种突发状况临时组建的柔性团队，这种临时性的团队不仅节约成本开支，并且能够灵活处理各种不同的突发状况，但是在客户关系管理中，客户关系管理应该是一种长期存在的目标，这就使得建立完备的客户关系管理人员以及客户关系管理团队尤为必要，而且它应该成为与企业业务长期共存的目标，贯穿业务的整个过程。六、调研结论通过本调研针对于民生银行Z分行客户流失问题的考察，发现，民生银行Z分行虽然在零售客户关系管理上形成了以CRM系统为中心的客户分层维护管理，但分行当前仍然存在、客户服务效果差等问题。针对于此，建议民生银行Z分行在给客户提供高端理财服务的同时，必须要提前给客户建立起合理的心理预期，这种预期可以方便客户在盈利不及预期或者亏损超过预期的情况下形成良好的心理暗示，方便客户管理，其次则是需要通过优化自身的资产配置能力，帮助客户实现资产利益的最大化，不断提升客户的体验价值。同时民生银行Z分行还需要建立及时的客户挽留机制，这其中可以实现两个目标，其一是实现对于流失客户的有效挽留，有效缓解客户流失情况；其二是可以针对于客户流失所反馈的问题进行及时的改进，查漏补缺，以预防未来同类型原因导致的客户流失问题出现。

七、参考文献[1]曲浩.融合多源数据的证券企业客户流失预警研究——以某券商A为例[J].商展经济,2022,(16):70-72.[2]沈哲.基于数据挖掘的G银行信用卡客户流失预测研究[J].中国市场,2022,(08):49-52.[3]刘训艳,杨晓彦,李梦霄,陆雨欣,曹婉茹,牟槿.银行个人客户流失预警模型的研究与应用[J].信息技术与标准化,2021,(06):30-34.[4]卢美琴,吴传威.大数据背景下商业银行贵宾客户流失的组合预测研究[J].电子商务,2019,(06):55-57.[5]王少英.商业银行零售管理及目标客户流失概率预测研究[J].财经界,2019,(09):12-13.[6]吴秋余.传统银行生死考:客户流失存款转移[J].决策探索(上半月),2017,(01):36-38.[7]郑元龙,郭楠,董逸凡,李苗苗,孙双.商业银行零售业务客群化运营思考[J].金融电子化,2021,000(010):P.72-75.[8]中国农业银行湖北随州分行课题组.新形势下商业银行县域零售业务竞争力提升路径探析[J].农银学刊,2020(1):53-57.[9]李博.现代商业银行客户忠诚度及其影响因素的分析[J].大众科技,2021,23(03):155-157.[10]胡永培,张琛.基于AP聚类与随机森林的客户流失预测研究[J].计算机技术与发展,2021,31(02):49-53.[11]王少英.商业银行零售管理及目标客户流失概率预测研究[J].财经界,2019,(09):12-13.[12]刘银行,李雨.浅析商业银行贵宾客户营销维护策略[J].农银学刊,2017,(04):59-62.[13]王文硕.合同关系对商业银行零售客户生命价值影响的实证研究[J].上海金融,2015,(11):100-106.[14]曹国,许娟,沈利香.基于ERFM和二元logistic的商业银行零售客户流失模型研究[J].财会通讯,2012,(33):147-149.[15]卢吉剧.大数据背景下数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用研究——以ZG银行为例[J].产业科技创新,2023,5(01):71-74.[16]杨德勇,袁洪贝.农村商业银行信贷客户流失原因及对策——以A农村商业银行为例[J].金融理论探索,2022,(06):48-55.[17]SousaMartim,ToméAnaMaria,MoreiraJosé.Long-termforecastingofhourlyretailcustomerflowonintermittenttimeserieswithmultipleseasonality[J].DataScienceandManagement,2022,5(3).[18]MatuszelańskiKamil,KopczewskaKatarzyna.CustomerChurninRetailE-CommerceBusiness:SpatialandMachineLearningApproach[J].JournalofTheoreticalandAppliedElectronicCommerceResearch,2022,17(1).八、附录：调查问卷民生银行Z分行零售客户流失情况调查问卷尊敬的客户：您好！为提升民生银行Z分行服务质量，诚意邀请您在百忙之中填写这份调查问卷。本问卷采用匿名方式填写，请您根据您的情况如实填写，所填内容仅作银行内部研究分析使用，不会泄露您的任何个人信息，且不会对外公布，再次感谢您的支持与配合。一、基本情况1.您的性别[单选题]*○男 ○女2.

您的年龄[单选题]*○A.

18岁~35岁 ○B.

35岁~50岁 ○C.

50-70岁 ○D.

70岁以上3.您在我行办理业务的年限[单选题]*○1年以下 ○1-3年 ○3-5年 ○5年以上4.您的受教育程度是？[单选题]*○高中以下 ○高中（中专） ○本科（大专） ○硕士及以上5.您目前的月收入是？[单选题]*○低于3000元 ○3000-6000元 ○6000-10000元 ○10000元以上6.您的职业是？[单选题]*○事业编职员、公务员 ○企业职员 ○个体 ○退休 ○学生 ○无业二、问卷调查内容7.请根据您的实际情况选择最符合的项：1非常认可-->5非常不认可您对Z分行的地理位置您对Z分行周边的公共交通情况您对Z分行周边的停车便利性8.请根据您的实际情况选择如下内容对于客户流失的影响情况：1非常认可-->5非常不认可Z分行开户大厅综合环境Z分行零售业务前期咨询服务Z分行零售业务流程的便利性Z分行业务签约手续的便利性9.请根据您的实际情况选择如下内容对于客户流失的影响情况：1非常认可-->5非常不认可Z分行提供的软件的安全性Z分行提供的软件的稳定性Z分行提供的软件的方便性10.请根据您的实际情况选择如下内容对于客户流失的影响情况：1非常认可-->5非常不认可Z分行的自助服务程度Z分行客服专线服务水平Z分行日常服务（如修改密码，咨询业务办理等）11.您对分行的大堂经理客户识别对于客户流失产生的影响情况如何？1(非常认可)2345(非常不认可)12.您对分行的柜员客户识别对于客户流失产生的影响情况如何？1(非常认可)2345