华院案例丨Fra+智能画像引擎助力券业财富管理转型
客户需求综合化、多样化时代，融合了大数据、人工智能、物联网、脑科学的精准营销必将引领新风潮。金融业在近年也发力大数据应用，意图实现精细化数据和用户运营。
财富管理业务以客户为中心，向客户提供综合金融服务，其净资本收益率较高且稳定。随着国民收入的不断增加，居民对财富管理的服务需求愈加强烈。与此同时，近年来佣金率不断下行，成交量不断萎缩，均促使券业加速发展财富管理业务。
券商佣金率持续下降
来源：证券业协会，wind
券业的财富管理探索已经进行了19个年头，由于种种原因，过往的财富管理转型并不是特别成功，有些仅浮于表面。2018年以来，财富管理转型成了各家的战略重点，从技术、客户基础、监管等“万事俱备”，只欠“东风”了。
证券公司财富管理转型战略SWOT分析表
来源：上官乐奇《证券公司财富管理转型的SWOT分析》
表中可以看到金融科技已经成为证券业发展的制高点，证券公司纷纷利用新兴技术寻求从投资顾问端、财富管理端、客户服务端等全方位的智能化转型。
财富管理业务转型的重点在于完善的客户的分层分类、全市场完整的产品货架、合理的资源分配机制等。这一切的基础源于对客户的“认知”，而仅凭交易、持仓等少量数据，无法形成对客户更“完整”、“全面”的认识，从而后续交易服务、产品推荐、投资规划很难高效开展。
客户分层精细化对接
那么，如何在既保护用户隐私的前提下，
又可以增强用户分析维度？
Fra+完美的解决了这两大棘手问题
数据在金融行业有着庞大的挖掘价值，因交易、客户行为而产生的数据，正在成为金融机构降低业务成本、提高运营及决策效率的重要工具。
精准营销体系模型
用户画像即用户信息的标签化、真实客户的虚拟代表。用户画像的意义在于了解用户，猜测用户的真实需求，精细化地定位人群特征，挖掘潜在的用户群体，充分认知群体用户的差异化特征，寻找营销机会、运营方向。用户画像在证券行业用途广泛，精准营销、智能投顾方案、动态KYC等。
华院数据旗下Fra+智能画像引擎，专注C类用户智能画像，以API、SDK工具等形式，提供用户整体画像、用户细分、个体画像标签能力服务。
小王是一家证券营业部的初级客户经理，“财富管理转型”下，业务做的还不错的他也犯了愁：
怎样对新/接触不久的客户有个全面的了解？
怎样提高营销活动/产品推广客群的筛选效率？
怎样进行营销转化成功/不成功的深层原因评估？
怎样提升客群分类的精细度？
小王的诉求无非两个：个体客户的立体洞察与客群精细筛选分类。本案例中，Fra+智能引擎进行了4大维度、共计15个标签的体系建设，如下图：
场景一：客群细分 效率提升
场景二：客户分层 精准营销
场景三：新客洞察 话术优化
场景四：沉睡客户 个性激活
在应用Fra+智能标签引擎后，XX证券在半个月内拉新数万名，同时，该司在财富管理业务上的市场份额不断提升，客户经理小王也开心的“躺赚”了~
案例小结：Fra+凭借着低数据依赖、一键启动、成本低等特点，被广泛应用在增加细分维度、细分群体发掘、消费隐性驱动力洞悉、品牌建设、指引消费沟通等方面。下期我们会介绍分维智能画像在新零售领域的一些案例，敬请期待。
编辑：cherry.hu
参考资料：华院数据《xx证券客户“营销与预测”标签应用指导方案 》、《华院：分维智能画像引擎赋能品牌》《基于大数据分析的用户画像助力精准营销研究》