無數營銷實戰的結果告訴我們，一個精準客戶遠比十個普通客戶更有價值。只有精準營銷，才能夠挖掘出更多的商業價值。數字化時代下，客戶畫像就是幫助企業實現精準營銷，深挖其潛在商業價值的一款營銷利器。只有得到了高質量的客戶畫像，投顧才能夠找出最適合客戶需求的金融產品。
貝塔研究院經過大量的調研發現，目前投顧在刻畫用戶畫像的時候做的還遠遠不夠。本文將通過《數字化投顧》一書，從買方投顧的視角出發，詳細講述在財富管理的世界中，刻畫客戶需求畫像都需要哪些數據。
常規渠道和財富周期的變化讓需求撲朔迷離
目前投顧了解客戶財富需求的渠道大體上有兩種：第一個是問券調查，第二個是當面或者電話交流。
然而，通過這兩種方法得到的結果的精準度往往很差，原因有三：
一是出于隱私或信任度，客戶不想說出他的真實需求；
二是在專業的資產配置角度，客戶自己也不了解什么才是真實的需求；
三是隨著時間的推移，每個人的財富需求是一直在變化的。
這一點很關鍵，就好像有的人現在雖然喜歡股票基金，但可能由于一些因素影響，比如近期在股票上虧損較多，讓他對股票類資產的興趣度直線下降，這時候投顧再推薦同類的產品或配置方案自然是會吃到閉門羹。
那么問題來了，怎樣才能發現客戶的最新財富偏好或者是偏好的趨勢變化呢？貝塔研究院認為，這需要多渠道信息的匯總才能刻畫出一個完整且及時的客戶需求畫像。
用兩種數據鎖定真實需求
那么想要刻畫一個高質量的客戶需求畫像，都需要哪些數據呢？至少要兩種。
第一種數據是客戶理財產品持倉、交易行為數據，這是客戶理財偏好的最直接表達方式。因為其建立在真實交易行為的基礎上，所以可信度較高。
然而在這里，還需要注意三個方面：
其一是金融產品交易可能間隔的時間較長，不能很好的體現出客戶最近的財富偏好的變化。
其二，金融產品交易數據畢竟是歷史數據，不能完全代表客戶未來一段時間的偏好。
其三，客戶已持有的產品類型一般較少，對持倉之外的產品類型的需求暫時無法得知。
因此還需要第二種數據，客戶財富需求偏好的外在表達行為數據。這里面又分為兩種主要的行為數據：
第一是客戶的閱讀行為數據，主要是客戶在閱讀金融相關資訊時表達出的需求偏好。
這種行為數據的優點主要有兩點，第一點是獲得的數據頻率高，能很好地刻畫出客戶理財需求偏好的變化情況；第二點是資訊的覆蓋面廣，可以全面的了解客戶需求的全貌。當然也存在不足，就是客戶雖然閱讀了，但并不代表就一定有需求，會存在只看不交易的現象。
第二是客戶的會話表達數據，主要是客戶與投顧交流時表達出的財富需求。關于這一點，優點也是有兩個，第一點就是通過交流，投顧可以比較直接的獲取客戶關心的內容、做個性化投顧服務；第二點就是如果是客戶主動表達的需求，往往代表了其真實的購買意愿，對投顧的價值較高。
同樣缺點方面也有兩個，一是會話數據不定期，跟投顧的需求周期不夠匹配；二是客戶在會話中一般表達出的需求品類較少，只用這點數據來刻畫客戶需求畫像顯然也不夠全面。
因此，只有將這兩種數據的優勢互相補充，才可以構建出一個比較完整的客戶畫像。
正如《數字化投顧》書中所述：要想刻畫出一個高質量的客戶需求畫像，離不開上述幾類數據的綜合運用——用產品持倉、交易數據構成需求畫像的主干框架；用閱讀行為數據讓客戶需求畫像更接近全貌，更好地體現出需求的變化；用會話數據令需求畫像更加細致，更加個性化。
圖1，來源：貝塔數據
貝塔數據歷時八年，與超過1000家金融機構不斷迭代和打磨，積累了超260萬只金融產品數據庫和行業領先的八大類理財知識圖譜，并建立了覆蓋基金、保險、信貸等多類金融產品的獲客、活客、轉化、投后全旅程營銷服務產品矩陣。
貝塔數據把過去積累的經驗全部傾注在《數字化投顧》一書中，期望在數字化轉型中賦能更多金融機構。
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