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感谢主办方！我前八年的职业生涯做的是金融科技，后十年做业务，所以我干的工作是业务和技术两手抓。最近这两年，我在乌当农商银行尝试了在厅堂如何提高网点储蓄性价比和投入产出比的营销方法论。   

 我今天主要分享三个方面：

第一，团队。任何一件事情想要做好的三个前提，先是人，再是事，再是机制，这三个东西做好了整个模式就成功了大半。人作为第一前提，我打造的涌现型团队都是从新的东西和传统的东西两个维度出发，做好这两件事情的团队属性有两个维度：将成熟的传统模式做到绝对的SOP；将一个新型的未经验证的尝试做成实验模式。能不断迭代这两个维度的团队，才能称之为涌现型团队。那么怎么打造出涌现性团队？相信大家都经历过这样的现实问题，中台部门经常做出一个看起来可行的机制或一个标准，但当我在一线了解之后发现，很多规则在一线落地的时候它的衰变非常严重，甚至一线不想用总行做出来的东西。那我们现在是怎么做的呢？我从来不用行政命令要求一线员工用，而是通过埋点、产品和机制的迭代、使用行为的分析来综合判断一线对这个功能的认可度、停留度，用过程数据直接反映结果，而不是听部门的汇报。只有做出来的东西真正能帮助一线提升它的业绩、实现它的增量价值、被一线打心底里认可，一线才会挖掘出这样东西的真正作用。

第二，养护体系建设。本来1个客户经理只能管100个最多200个客户，在金融科技赋能的手段下，让一个客户经理可以管理好5000甚至更多的客户，甚至能让这些客户感知到自己有人管，让客户觉得比让自己觉得更重要。

客户养护体系主要用系统派单和企业微信打造私域社群运营。中台需要做什么事情？要降低数据价值供和需的门槛。我们银行有很多数据，但是一线看到结构化的数据几十行，根本没有动力再往下面挖掘。就会导致数据认识你，你不知道它本身价值。所以我们要做的第一件事就是怎么降低数据价值的供的门槛，这是第一个逻辑。第二，怎么降低一线员工从这个数据里面获取的信号门槛，供和需的门槛就把整个我和员工之间的社群运营起来了。只有这个做到以后，员工和顾客、储户，存款顾客之间的社群运营才有前面那个一，要不然所有的运营都是后面的零。因为我原来做网贷，知道数据价值怎么挖掘怎么做模型，怎么从大量数据里面找到哪个标签、哪个项目，能够对结果不良区分度、KS值，所以用这个理念重新在存款领域尝试。我所有的业务在落地的时候都亲力亲为，嵌入到支行作为支行其中一个员工去带着团队，一起做存管、管护，一起把工具落地到支行，系统实现让十万个顾客觉得被人管。因为不可能管下来这么多顾客，但是只要你用金融科技手段让10万个客户觉得有人管他，我相信存款也就自然来了。

养护体系之下是无数的养护规则，用系统派单的方式让可以经理去按派发规则精准养护顾客。比如说候鸟计划，其实我们有一个逻辑，今年今天的流失就是明年今天它行的到期，这种类似信号对客户经理来说自己记是不可能知道的。像这种很营销点就是数据价值显性化挖掘出来我们要做的东西。因此这个章节我讲的东西是比较下沉的东西，不是大框架。包括自动转存计划，像我管存款以后我提了一个要求，柜员不用跟顾客讲你要不要自动转存，我们是自动给顾客办自动转存，类似小的点我们都加入了客户养护计划，正是这些看似很小的点，对于一线而言恰恰非常实用。例如自动转存计划做了数据分析，在原来的基础上不做任何东西，柜员只做一个给顾客办自动转存提高了8%的留存率。还有就是厅堂养护。厅堂是非常关键的营销场景，客户从取号到上柜的这十几分钟是非常珍贵的黄金时间，怎么让大堂经理在有限时间能够识别十个等待顾客里面，谁有价值就把时间用在谁身上，他怎么在8小工作小时内，找出2百多个号里面的价值客户，需要通过大量算法算出这里面有没有疑似流失、潜在新增、老带新等等各种可能，然后要绑企业微信、还是留存还是营销拓新还是增加限额，整个算法会得到信号一、信号二、信号三、信号四，最后得出推荐值，到底你把时间用在谁身上、推荐怎么去用。等客户到柜台以后，柜员也会在核心系统旁边看到一个弹窗，看到系统推送的营销信号，去指导如何营销客户。

第三、数据价值显性化。前面两方面个都是由数字价值的挖掘支撑运转，达到我们的数据价值显性化。对于数据我们有一个逻辑，就是我们要相信数据提供价值的能力。

这是我们的定期存款流失预警模型， 怎么做到呢？比对于存款人来说，找到它的KS值，找它的IV值，达到它的贡献度区间，最后得出各式各样的标签，把标签算出来包括存款利率的影响、限额影响，包括我们手机银行埋点数据，已经转出去几次都限额转不出去，这样的埋点信号形成算法，实时形成信号，你在管付5000个顾客中，其中哪个限额已经触动了它的痛点，怎么解决，就会自动生成一些任务提升客户留存率。

这就是模型训练，每一个顾客流失，比如说对于我们这种小银行而言，当年在做业务发展的时候走了一些弯路，比如全行业一年期的利率只有2.1，对于中小银行拉储蓄比较难，所以当时我们用了相对高于人民银行指导意见的方法，也导致了我们会有历史包袱，但是我们通过这两年的时间把结构也调了，用两年时间已经把全部高息存款结构调完。

内容运营。内容运营分为员工专业度打造和支行网点运营工具包。员工专业打造我讲其中一点我的方法，常规员工专业打造是安排很多银行用培训，找专业老师讲，然后拍照考试。我做内容运营是除了外在专业形象的打造还有内在信息茧房的建立，比如在抖音等短视频平台搜集各种金融博主、金融观点短视频，让我们的员工去看，用抖音来帮员工打造和描绘它的信息圈，让未来以后员工自己刷抖音他能够看到很多金融知识的点，不是靠传统由人民银行发的一号文、二号文那些东西，因为用那些东西跟顾客解释，顾客很难理解。我们打造的是一个专业的接地气的让客户自然信赖的大堂经理。第二个内容，网点运营工具包是一个货架，不管支行活动还是内容运营，我们都有齐全的工具包，从宣传、货客、物料、文案全部准备好，支行员工自己选择它要用哪个工具、哪个内容、哪个活动，什么活动，每个活动属性是什么都可以在货架里选到。我们最后评价哪些工具、哪些货架上有效的方法是，被选择性更多我们就会留下来进入入库，如果经常被冷落就进入回收站，最终我们的内容运营更多选择权是交给一线，不是由后端指挥。

再看我们的系统，多数情况下总行只会给到支行总的跌了十万、二十万，但我们不是这个逻辑，不是看总的像报表一样，我是基于单个客户集和单笔交易集的数据，但是如果基于单个客户和单笔交易的话，它的每天流水可能是上千、上万，我们的客户经理不可能从一千、一万笔数据里面找到它的价值，需要训练模型挖掘出来，推到客户经理手上。

比如这个，主任务定期留存，简介一二三四，这就是通过顾客的特点得出它的IV值，贡献度比较大的，KS曲线比较好的那几个标签，比如说这个顾客痛点是微信绑定限额出了问题，绑不了问题，它的主线点是什么？就是绑微信，提限额。这几个文字生成是由算法自动拼接成，不需要人工干预，像类似的做法我们任务是系统自动出来的。

总的方向我想分享就是非常下沉的方法，没有什么高大和宏伟的方法，最终我们要业绩，因为对我们中小银行是一杆子杵到底，我们是条线管理，存款背在我身上，技术我自己抓、业务方法自己尝试设计、设计完了以后自己落地，没有说假手于人，我的想法让别人落地。因为我觉得这样的做法是有问题的，因为我的想法让别人落地我跟他沟通，他的衰变程度是越来越多，只要沟通环节越来越多，最终想法和最终落地它的理念是天和地的，所以对于我们小银行虽然没有大行优势，但是小银行有小、快、便的优势，我能够有权利一杆子杵到底，自己的想法自己落地，在落地过程中我知道我自己的需求，我也知道技术实现什么程度，最终迭代反馈优化的点在什么地方，我自己最清楚自己的想法，自己最知道优化东西。

最终我们取得的成果给大家汇报一下，企业微信我们总共有96号员工做这个事情，总共6万多顾客加入我们企业微信，养护体系，半年时间已经有9万多笔任务产生，并且完成养护。然后试点六家支行，半年内涨了10个亿的个人储蓄，并且平均加权利率降了0.72%，72个BP对于大行来说不现实，但是对于小行来说为什么调结构调得这么好，因为我们原来五点几的高息、四点几的高息，通过这个方法用活期、挂牌利率把结构调整了，没有产生流动性风险。

以上是我想分享的方法或者理念，谢谢各位！