Award of Excellence
优秀奖
招商证券客户营销服务
集中管理模式
获奖项目：招商证券客户营销服务集中管理模式获奖等级：优秀奖
获奖单位：招商证券股份有限公司
主要完成人：熊剑涛、殷明、吴光焰、刘荣华、滕剑男、熊乾、罗雯、李乐
一、项目概述
券商要想摆脱激烈的佣金价格战，就必须突破产品同质化壁垒，提供差异化服务。招商证券推出的客户营销服务集中管理模式，以强大的客户营销服务平台为依托，实现了营销服务集中管理的核心变革。
客户营销服务平台采用B/S模式开发，WEB 应用服务器端构建于J2EE 平台，WEB 前端使用当前流行的Ajax 框架——ExtJs 。平台采用分层提供服务支持的设计思想，将系统划分为数据服务层、基础框架层、应用集成层、应用服务层。系统对每一层定义明确的功能接口，同时在各层次内提供组件化的接口。层次化、模块组件化的实现，使系统具备了最大程度的灵活度，从而能对业务需求的变化做出快速的反应，使系统具有很好的扩展性。
该客户营销服务平台提供客户信息深度分析和客户综合价值评价机制，实现了信息的全面集中、服务渠道的高效整合、客户营销的有效扩展、客户服务体系的趋于完善、营销数据的深入挖掘等功能，为客户差异化服务和适当性营销提供了有力保障。这种客户营销服务集中管理的模式，必将对金融行业客户营销服务理念的发展产生深远影响。
二、项目特点
（一）多层次立体服务平台
传统的营销服务普遍存在一系列问题。一是系统整合性差，客户管理系统、资讯平台、营销服务渠道相对独立，需要在多个系统间切换，操作繁杂。二是是客户服务数据分散。客户服务记录散存于在各个独立的系统，使服务人员难以全
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面了解客户服务情况。三是客户分析不够深入。传统模式下，客户数据分析大多停留在统计层面，而没有通过数据模型进行深入挖掘，使分析结果很难支持产品营销。
为了突破传统营销服务模式，招商证券设计了一套整合的客户营销服务平台（见图1）。该平台可以实现客户分级，建立立体化服务架构，形成层次分明的服务体系，并通过数据挖掘支持差异化服务和适当性营销。
客户营销服务集中管理模式，首先引入了聚类模型来实现客户细分。客户细分是根据不同的目的，把客户划分为不同目标客户群体。在客户细分的挖掘算法选择过程中，根据数据挖掘的目的、算法的特点、现有客户的数据量、项目的时间成本等因素综合考虑，选择聚类模型进行数据挖掘工作。然后再根据数据挖掘结果对客户分类，把客户分为钻石卡、金卡、银卡客户，并提供相应服务（见图3）。
钻石卡客户由财富管理中心提供服务，客户可直接与分析师沟通交流，并可定制个性化需求
（二）通过客户细分实现精确营销
招商证券打造的客户营销服务集中管理模式以客户分级服务为原则，依托“智远理财”服务平台形成总部、营业部、客户服务中心以及网络服务的立体化服务架构，可以全方位的满足客户多样化需求（见图2）。
报告；金卡客户可获得专职营业部投资顾问提供的“一对一”专业化服务；银卡客户则获得由公司客户服务中心统一提供的标准化服务。
（三）强大的客户营销服务平台
客户营销服务平台可以集成客户档案库与资讯产品库（见图4）。一方面，可以保证服务人员方便快捷地查询筛选客户资料、对客户分组管理；另一方面，服务人员还可以查询相关研究报
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告，并根据客户特征、客户持仓信息等向客户推荐相关服务。同时，服务平台能够对客户生日、客户特殊纪念日以及新股中签等事项提示，有效提高服务人员工作效率以及客户服务效果，方便服务人员全方位开展客户服务。
依托这一模式，还可以挖掘客户购买理财产品的潜力，在节省公司成本的条件下对客户进行理财产品的精准营销，增加公司收益。这一功能主要是通过决策树模型实现的。
传统的选取理财产品销售目标客户的方法，多是依赖经验，即销售人员根据经验选取可能符合某种特征的目标客户。显然，该方式是否成功，取决于长时间不断反复总结经验的是否准确，需要耗费大量的人力、物力，并且容易陷入数据误区。
在理财产品销售目标客户的挖掘算法选择过程中，招商证券根据数据挖掘的目的、现有客户的数据量、项目的时间成本等因素综合考虑，选择了决策树分类模型来完成数据挖掘工作。
为了选取理财产品销售目标客户，依据客户属性差异，招商证券归纳了以下几类的特征数据（见图5）。
A ．客户自然属性信息：性别、开户日期、出生日期、客户风险级别。
B ．客户交易相关信息：周转率、最大周转
率、佣金费率、股基交易量、是否购买过股票型基金、是否购买过债券型基金、是否购买过配置型基金、是否购买过货币型基金、是否购买过集合理财产品。
C ．客户资产状况：月均资产、月均股票市值、总资产、场外资产持仓率、当前持仓率、最高持仓率。
通过研究模型中客户的属性特征，可以发现“客户风险级别”和“开户时间”是影响销售目标客户的最大权重因子。
通过决策树模型，可以算出每个客户购买理财产品的概率。通过调节概率阈值，可以增加选取比率，进而提高选取准确率。当然，增加选取比率的同时也会提高成本。当选取比率为10%左右时，可以覆盖到70%左右的目标客户。
三、社会效益
招商证券TGA 系统于2009年4月正式上线运行至今，平台运行正常平稳，各服务渠道通畅。目前系统用户数4,138人，活跃用户数2,510人，每个服务人员人均服务客户的数量大幅提升。
客户营销服务平台上线以来，通过对客户数据的深入分析与挖掘，配合平台前端相关营销服务功能，对公司的新业务开展提供了强有力的服务支持，并对公司原有的理财产品营销服务模式进行了有针对性的优化。通过数据分析与挖掘的结果进行理财产品目标客户的营销，不仅实现了
客户适当性营销，也提高了营销的成功率，取得了较好的效果。
同时，客户营销服务集中管理模式，也有效带动了公司经纪业务的全面发展，为公司实现良好的业绩确立了重要的保障，使公司获得了客观的经济效益。2010年，招商证券经纪业务创造利润约
25.56亿元。
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招商证券客户营销服务
集中管理模式
获奖项目：招商证券客户营销服务集中管理模式获奖等级：优秀奖
获奖单位：招商证券股份有限公司
主要完成人：熊剑涛、殷明、吴光焰、刘荣华、滕剑男、熊乾、罗雯、李乐
一、项目概述
券商要想摆脱激烈的佣金价格战，就必须突破产品同质化壁垒，提供差异化服务。招商证券推出的客户营销服务集中管理模式，以强大的客户营销服务平台为依托，实现了营销服务集中管理的核心变革。
客户营销服务平台采用B/S模式开发，WEB 应用服务器端构建于J2EE 平台，WEB 前端使用当前流行的Ajax 框架——ExtJs 。平台采用分层提供服务支持的设计思想，将系统划分为数据服务层、基础框架层、应用集成层、应用服务层。系统对每一层定义明确的功能接口，同时在各层次内提供组件化的接口。层次化、模块组件化的实现，使系统具备了最大程度的灵活度，从而能对业务需求的变化做出快速的反应，使系统具有很好的扩展性。
该客户营销服务平台提供客户信息深度分析和客户综合价值评价机制，实现了信息的全面集中、服务渠道的高效整合、客户营销的有效扩展、客户服务体系的趋于完善、营销数据的深入挖掘等功能，为客户差异化服务和适当性营销提供了有力保障。这种客户营销服务集中管理的模式，必将对金融行业客户营销服务理念的发展产生深远影响。
二、项目特点
（一）多层次立体服务平台
传统的营销服务普遍存在一系列问题。一是系统整合性差，客户管理系统、资讯平台、营销服务渠道相对独立，需要在多个系统间切换，操作繁杂。二是是客户服务数据分散。客户服务记录散存于在各个独立的系统，使服务人员难以全
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面了解客户服务情况。三是客户分析不够深入。传统模式下，客户数据分析大多停留在统计层面，而没有通过数据模型进行深入挖掘，使分析结果很难支持产品营销。
为了突破传统营销服务模式，招商证券设计了一套整合的客户营销服务平台（见图1）。该平台可以实现客户分级，建立立体化服务架构，形成层次分明的服务体系，并通过数据挖掘支持差异化服务和适当性营销。
客户营销服务集中管理模式，首先引入了聚类模型来实现客户细分。客户细分是根据不同的目的，把客户划分为不同目标客户群体。在客户细分的挖掘算法选择过程中，根据数据挖掘的目的、算法的特点、现有客户的数据量、项目的时间成本等因素综合考虑，选择聚类模型进行数据挖掘工作。然后再根据数据挖掘结果对客户分类，把客户分为钻石卡、金卡、银卡客户，并提供相应服务（见图3）。
钻石卡客户由财富管理中心提供服务，客户可直接与分析师沟通交流，并可定制个性化需求
（二）通过客户细分实现精确营销
招商证券打造的客户营销服务集中管理模式以客户分级服务为原则，依托“智远理财”服务平台形成总部、营业部、客户服务中心以及网络服务的立体化服务架构，可以全方位的满足客户多样化需求（见图2）。
报告；金卡客户可获得专职营业部投资顾问提供的“一对一”专业化服务；银卡客户则获得由公司客户服务中心统一提供的标准化服务。
（三）强大的客户营销服务平台
客户营销服务平台可以集成客户档案库与资讯产品库（见图4）。一方面，可以保证服务人员方便快捷地查询筛选客户资料、对客户分组管理；另一方面，服务人员还可以查询相关研究报
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告，并根据客户特征、客户持仓信息等向客户推荐相关服务。同时，服务平台能够对客户生日、客户特殊纪念日以及新股中签等事项提示，有效提高服务人员工作效率以及客户服务效果，方便服务人员全方位开展客户服务。
依托这一模式，还可以挖掘客户购买理财产品的潜力，在节省公司成本的条件下对客户进行理财产品的精准营销，增加公司收益。这一功能主要是通过决策树模型实现的。
传统的选取理财产品销售目标客户的方法，多是依赖经验，即销售人员根据经验选取可能符合某种特征的目标客户。显然，该方式是否成功，取决于长时间不断反复总结经验的是否准确，需要耗费大量的人力、物力，并且容易陷入数据误区。
在理财产品销售目标客户的挖掘算法选择过程中，招商证券根据数据挖掘的目的、现有客户的数据量、项目的时间成本等因素综合考虑，选择了决策树分类模型来完成数据挖掘工作。
为了选取理财产品销售目标客户，依据客户属性差异，招商证券归纳了以下几类的特征数据（见图5）。
A ．客户自然属性信息：性别、开户日期、出生日期、客户风险级别。
B ．客户交易相关信息：周转率、最大周转
率、佣金费率、股基交易量、是否购买过股票型基金、是否购买过债券型基金、是否购买过配置型基金、是否购买过货币型基金、是否购买过集合理财产品。
C ．客户资产状况：月均资产、月均股票市值、总资产、场外资产持仓率、当前持仓率、最高持仓率。
通过研究模型中客户的属性特征，可以发现“客户风险级别”和“开户时间”是影响销售目标客户的最大权重因子。
通过决策树模型，可以算出每个客户购买理财产品的概率。通过调节概率阈值，可以增加选取比率，进而提高选取准确率。当然，增加选取比率的同时也会提高成本。当选取比率为10%左右时，可以覆盖到70%左右的目标客户。
三、社会效益
招商证券TGA 系统于2009年4月正式上线运行至今，平台运行正常平稳，各服务渠道通畅。目前系统用户数4,138人，活跃用户数2,510人，每个服务人员人均服务客户的数量大幅提升。
客户营销服务平台上线以来，通过对客户数据的深入分析与挖掘，配合平台前端相关营销服务功能，对公司的新业务开展提供了强有力的服务支持，并对公司原有的理财产品营销服务模式进行了有针对性的优化。通过数据分析与挖掘的结果进行理财产品目标客户的营销，不仅实现了
客户适当性营销，也提高了营销的成功率，取得了较好的效果。
同时，客户营销服务集中管理模式，也有效带动了公司经纪业务的全面发展，为公司实现良好的业绩确立了重要的保障，使公司获得了客观的经济效益。2010年，招商证券经纪业务创造利润约
25.56亿元。
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