本文将服务神策数据7家TOP10经纪客户的实践经验，为您讲解证券客户全生命周期运营计划。

作者介绍

一、全生命周期运行概念分析

上图直观地展示了客户整个生命周期管理的概念。一般来说，经纪公司将对所有客户进行分类，并为不同的客户提供有针对性的服务。

目前，证券公司开始进行财富管理转型，即去市场周期化。如果股市不好，建议客户做债券基金或理财，让用户的资产通过资产配置留在系统内，实现客户在系统中创造的价值大于客户获取和维护的成本，最大限度地发挥客户整个生命周期的价值。

为了实现客户的全生命周期运营，神策数据一般将客户分为三个阶段：客户运营、活动运营和内容运营，如下图所示：

最近，神策数据与许多龙头券商客户进行了沟通，讨论了券商运营的一些场景和核心需求，简化了涵盖客户运营和活动运营的全生命周期运营方案。未来，神策数据将继续改进该方案。如下图所示。

下图是根据计划完成的demo，操作计划、类型、内容和执行数据可以从操作计划的看板上清楚地监控。对于许多公司来说，该操作计划的看板节省了大量复杂的工作量，可以实时监控操作活动的进展，并采取有效的干预、预防和保留措施。

让我们先谈谈运营** ，以购买基金为例，通过典型客户的决策过程，具体说明运营商 ** 。

首先，让我们来看看消费者决策模式，如下图所示。

消费者决策模型描述了消费者购买决策的过程，分为认知问题、信息获取、评估选择、行动和事后评估五个关键步骤。在消费者决策模型的背景下，基于方 ** 操作闭环，如下图所示。

就购买基金而言，证券公司的核心目标是增加基金的交易量。

二、分享操作案例

1.新客户运营

新客户运营包括两个主要课题：

如何全面提高客户获取的质量和量？

如何提高新客户的价值？

新客户的经营目标一般是提高开户率、存款金额、促进新客户金融客户数量、保留率等指标。许多证券公司获得客户的成本是1000元，不能保证用户是有效客户，也就是说，不能保证用户年底保留超过1万元，由于流量昂贵，企业客户获取的质量需要注意。

企业应该如何实现高质量新客户的经营目标？

客户洞察的第一步，客户可分为新客户、不活跃的新客户、不存款的新客户；

第二步是选择策略。不同类型的客户可以制定差异化策略，如排水监控新用户、中断新客户开户干预、促进不活跃新客户活动等；

第三步是针对性接触，包括App推送、短信营销、人工触摸等，根据具体需要单一触摸或组合触摸，如新用户只注册手机，未开户，我们将采用短信触摸；用户中断时，我们将使用客户经理；用户开户后，我们将使用短信或Push接触等；

第四步监控&评估包括开户率、入账金额、新客户理财客户数量等。

那么客户从哪里来，如何监控分析呢？

引流的渠道有很多，如在百度上购买关键词;与财经媒体合作做广告引流开户，如雪球;使用今日头条、信息流平台引流等。对于企业来说，做好监控分析的第一步是将渠道参数补充完善，如下图。

神策数据工具具有更方便的渠道跟踪和分析功能，如下图所示，可以清楚地看到不同渠道来源的排水用户规模、用户质量和激活、注册用户数量趋势等。

虽然图中是模拟数据，但它仍然具有现实意义。总体而言，排水开户率达到40%，但实际数据往往不到40%，第二天和每周保留率相对较低。事实上，我了解到许多证券公司新客户的每周保留率可能不到10%，这表明网络排水客户可能只开户，这对证券公司来说是一个巨大的损失。

客户来后，如何促进客户开户？

排水后的第一个关键行动是开户，但股票账户开户有一个非常现实的问题，——开户过程太长，约12个步骤，包括客户主动填写、被动点击确认、单向视频拍摄或双向视频交流等，繁琐的过程导致开户中断率特别高。有一个更好的解决方案，如下图所示，使用漏斗来分析每个页面的转换率。

如图所示，模拟开户流程分析步骤需要12个步骤，从进入开户到最终开户提交。每一步的转化率都用漏斗分析清楚地看到。如果发现转化率低于预期，可以进一步分析原因。

例如，在漏斗分析过程中，证券公司发现开户视频见证的转化率和身份信息的转化率较低。经过进一步分析，原因可能是拍摄身份证时边缘识别效果差，导致多次拍摄失败，转化率降低，可以针对拍摄功能进行有针对性的改进。当然，原因也可能是开户页面在Android上是正常的，但在iOS会跳出，需要改进机型适配。

结合其他分析模型，可以验证具体原因，最终通过不断分析迭代验证，使整个过程更加友好，提高整体转化率。

对于仍在丢失的用户，我们可以通过数据中心平台将丢失的用户的相关信息发送给客户经理。如果没有客户经理，我们可以通过短信Push等待干预，中型券商可以通过这种召回方式恢复20~30个客户。

开户后，客户活跃成为关键问题。企业该怎么办？

如果新客户开户后在APP不活跃，企业获得的业务数据和行为数据相对较少。此时，业务数据和行为数据需要结合起来进行操作活动。神策数据产品具有流程画布的功能，可以将促进基金、促进活动等多种活动按顺序结合起来，引导用户。

流程画布的头部是客户进入流程的触发条件，尾部是操作活动。

以新客户运营为例，筛选已注册但2小时内未进入开户页面的客户，及时接触，可以轻松筛选流程步骤中的人群。

筛选完成后，将短信发送到操作活动设置，以促进这些用户的开户。如果有些用户三天后仍然没有开户，他们可以使用短信再次触摸；如果有些用户在这三天内开户，但App启动次数少，可以做促进活动的动作，比如发积分，提醒他们换货，促进用户使用；也可能有些用户已经开户活跃，但是没有存款，企业可以给新客户发财务管理福利，促进存款。

注册后三天，对三类用户进行有针对性的操作，等等，7天后也可以进一步进行有针对性的操作，通过流程画布，精细操作闭环真正运行。下图是一个简单的总结。

值得注意的是，与交易数据、资产数据、产品数据和人口属性数据的分析相比，大多数证券公司很少发挥用户在线行为数据的价值。行为数据将更加关注客户的兴趣和偏好，更适合了解客户体验和潜在的金融需求。利用用户在产品中的行为数据进行营销将更有针对性。

以上，神策数据解决了经纪企业渠道跟踪和开户率提高的两个关键问题。这些都经过神策数据经纪客户实践案例的验证，许多经纪新客户的交易率只是5~10%希望通过神策数据的运营工具，配合客户的运营计划，将新客户的交易率提高5%以上，以覆盖排水成本。

2.活动运营

券商企业的活动经营有很多种，主要分为老拉新活动和产品销售活动。

(1)老拉新活动

常见的策略是利用股票用户邀请拉新:

与朋友分享活动，获得抽奖机会；邀请朋友帮忙；邀请朋友注册并获奖。例如：微信阅读抽活动，携程邀请朋友帮忙抢火车票，瑞幸咖啡给朋友送咖啡活动。

以下是一个真实的案例。

一家基金公司开展了一项新的活动。活动简介为：抽奖时间为每周五，本周五用户账户确认的资产达到***元有抽奖资格，100%有奖，奖品为现金红包。如果与其他新用户分享抽奖现金红包页面，新用户完成注册，现金红包可以膨胀增值。

企业如何最大化其价值？分析活动过程和结果，优化投入产出比。

企业对受邀人的主要监测指标可以是分享率、分享次数、排水用户保留率和客户参与度的分布；受邀人的监测指标是注册率，App通过模拟数据还原真实场景，如下图所示：

如上图所示，由于参与抽奖的客户每周的保留和提升，参与抽奖的客户因App周五定期抽奖有效促进用户App利用率证明了该活动在促进活动方面发挥了一定的作用。但抽奖注册用户的开户效果不是很好。

在进一步分析了这种情况后，对于分享者，建议删除页面的按钮，减少交互路径。客户抽奖后，不需要发送图片炫耀，只需点击直接与朋友分享，以提高分享转换率，如下图所示。

被邀请人点击帮助后未成功注册的原因之一是，许多人已经是现有客户。第二个原因是用户手机号码输入错误。这两个原因占85%以上，说明大家都不知道规则。此外，他们的社会裂变能力很差。由于活动奖励小，老客户和新客户最终参与意愿不高，如下图所示。

那么，证券公司应该为股票客户做些什么呢？企业需要综合考虑客户愿意分享什么，如何激励奖励模式，活动的难度等。

(2)产品销售活动

产品销售活动是证券公司的热门活动形式。可以说，如果企业想要进行财富管理转型，产品销售是不可或缺的一步。同样，销售活动也可以根据闭环操作进行。如下图所示，我们将其分为七个步骤：

第一步是销售策划，如计划基金销售，需要进行产品分析，找到主推基金的亮点进行产品文案的包装，然后再进行销售任务的分解;

第二步是客户筛选。例如，根据客户风险、客户资产、客户偏好和客户在神策用户肖像中APP主要销售人群筛选中的行为(如产品浏览频率)；

第三步是预热销售，如通过短信&Push、APP广告&销售信息可以通过资源位、人工等方式提前接触到用户。当然，这可以在神策智能操作中定制；

第四步是收集线索。在销售预热过程中，客户可以通过点击广告、浏览详情页等方式收集线索，并将线索推送到CRM，以便客户经理跟踪线索；

第五步是监控进度。为保证销售效果，监控销售总体情况、区域销售和客户销售转型；

第六步是促进销售，根据销售跟进情况，采取客户再次接触、区域监督、扩大募集期等方式促进销售；

第七步是效果评价。券商企业一般会结合销售完成率、线索订单率、宣传效果评价、客户反馈等指标，对整个销售活动的效果进行评价和总结。

经过这7个步骤，形成了一个完整的销售活动闭环。一般来说，销售活动过程将持续约一个月。关键步骤之一是客户筛选。如果你选择了正确的目标群体，销售活动将事半功倍。接下来，我将回答如何结合神策用户肖像进行有效的客户筛选，如下图所示。

如图所示，目标用户将结合业务数据和用户行为数据进行筛选，用户偏好的营销方法将结合过去的用户营销记录进行触摸。此外，还可以通过Lookalike技术，扩散已知目标用户群体的类似人群，找到更多的潜在目标用户。

目标用户确定后，可以预热销售&收集线索，如下图所示。

在销售预热&在线索收集阶段，数据的开放非常重要，如图所示CRM、只有将数据中心和精细化运营平台有机结合，才能将营销动作和销售动作有机结合。

这里特别强调一个分析模型——归因分析，可以有效地帮助企业进行预热效果分析，从而不断准确地优化营销策略，提高投入产出比，扩大收入效果。

例如，在基金产品的销售过程中，将进行Push、广告页面、搜索、专栏等营销接触和收集线索，每种接触方式的成本不同，收集线索的效果会因产品的不同而有所不同，那么如何知道哪种接触方式更好呢？归因分析可以发挥关键作用。如下图所示，是神策分析的归因分析模型界面：

如图demo如界面所示，我们可以选择不同的归因分析模型进行归因，其分析重点不同，归因效果也不同，如下图所示。

3.智能运营

产品创新成本高。只有最大限度地发挥产品内存流量的价值，才能提高业务价值收入。但是传统栏(产品列表，Banner位(轮播图)，iCON(功能))运营采用千人运营，既不能提升可持续业务价值，也不能满足更详细的用户偏好和体验要求。

面对如何排序才能实现业务价值的问题，业务人员既没有多维度的排序工具、也无法灵活调整排序权重和跟踪效果和迭代优化。

因此，神策数据推出了支持精细化栏位运营的规则推荐产品。比如，今日头条会不断推荐你愿意看的内容，是一种基于算法的推荐，而规则推荐是选取一些客户的属性，在特定栏位上展现客户可能感兴趣的内容。

如下图所示，以邮储手机银行为例，与产品界面打开后，可在各模块实现个性化推荐。

实现规则推荐的过程如下：Banner、iCON等栏选择推荐的特定栏；根据用户属性和行为筛选目标受众；然后根据项目属性和相关用户属性选择推荐产品；然后设置推荐规则，如用户第一次打开APP第二次打开APP看到的页面是否应该相同，哪个产品首先暴露并设置相应的显示权重，可以采用单维排序、多维排序、手动排序等方式；最后，可以观察到必要的效果评估指标有CTR、人均点击次数、促成转化次数等，如下用一张图概括。

神策数据智能推荐支持智能规则创建栏位和计划管理，适用于理财推荐、基金推荐、个性化专题;可推产品数量范围在几十-几万;根据用户群和用户偏好做产品推荐;实时查看栏位效果;快速确认策略质量等，几乎满足大多数券商的推荐需求。

前面讲了较多的应用层面，但做客户全生命周期运营非常重要的一环还有数据基础建设，如下图，我做了一个简单的概括。

如图所示，神策数据展示了券商做好数字化运营财富管理所要具备的数据框架。以上，是神策数据服务众多头部券商总结出来的宝贵经验，事实上，Top10券商中有7家已经是我们的优质客户，希望神策数据的一些行业实践总结和产品能真正帮到更多证券基金企业突破瓶颈，加速发展。

如果你感兴趣欢迎拨打电话咨询，或关注“神策数据”微信公众号，回复关键词“证券”，免费体验神策数据证券行业demo。更多内容，请关注“神策数据”微信公众号了解。（本文来源 北国网）

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。